Detecção de Fraude em Finanças Descentralizadas usando Aprendizado de Máquina

Desde que o Bitcoin foi lançado em 2008, a tecnologia blockchain mostrou que pode ser usada para criar um sistema financeiro que não depende de intermediários confiáveis. Isso possibilitou o desenvolvimento da finança descentralizada (DeFi). Na DeFi, os usuários podem acessar vários serviços financeiros, como empréstimos, negociações e investimentos, tudo em uma blockchain, sem precisar de bancos ou corretores. Mas, embora haja muitas oportunidades na DeFi, também existem riscos significativos, especialmente no que diz respeito a fraudes e atividades maliciosas.

#A Necessidade de Detecção de Fraude

Com o crescimento da DeFi, houve um aumento nos crimes financeiros. Detectar os malfeitores cedo é crucial para manter a segurança e a integridade do sistema financeiro. A Detecção de Fraudes nesse espaço pode ajudar a proteger os fundos dos usuários e melhorar a confiabilidade das plataformas DeFi.

#Usando Aprendizado de Máquina para Detecção de Fraude

Este artigo apresenta uma maneira de usar técnicas de aprendizado de máquina para detectar fraudes na finança descentralizada. O aprendizado de máquina pode analisar grandes volumes de dados e identificar padrões que podem indicar comportamentos maliciosos. Treinando algoritmos em um conjunto de dados de Transações, esses modelos podem aprender a reconhecer atividades suspeitas.

#Coleta de Dados e Recursos

Para desenvolver um sistema de detecção de fraude eficaz, os pesquisadores coletaram uma grande quantidade de dados. Eles focaram em protocolos principais da DeFi, coletando transações de mais de 23 plataformas em um período de maio de 2019 a março de 2023. Isso resultou em mais de 54 milhões de transações ligadas a cerca de 550.000 endereços únicos.

A extração de recursos é essencial para o sucesso do aprendizado de máquina. Os pesquisadores reuniram um conjunto de recursos com base no comportamento das transações dos usuários. Isso inclui tanto características tradicionais de transações quanto recursos específicos relacionados a atividades de DeFi. O objetivo era criar um conjunto de dados robusto que pudesse ajudar a identificar contas maliciosas.

#Enfrentando Dados Desequilibrados

Um desafio na detecção de fraudes é a natureza desequilibrada dos dados. Existem muito mais contas legítimas do que fraudulentas. Para lidar com isso, os pesquisadores usaram técnicas como SMOTE, que ajuda a balancear o conjunto de dados criando exemplos sintéticos da classe minoritária (contas fraudulentas).

#Algoritmos de Aprendizado de Máquina

Os pesquisadores empregaram vários algoritmos de aprendizado de máquina para classificar as transações. Cinco modelos diferentes foram testados: Regressão Logística, Random Forest, Máquina de Vetores de Suporte (SVM), XGBoost e uma Rede Neural Artificial (ANN). Cada modelo foi avaliado com base em seu desempenho usando métricas padrão como Precisão, Recall e F1-score.

#Resultados Experimentais

Os resultados mostraram que todos os modelos tiveram um bom desempenho em identificar contas legítimas. No entanto, houve diferenças notáveis em identificar corretamente contas fraudulentas. Entre os modelos testados, o XGBoost e a Rede Neural se destacaram, alcançando altas pontuações em precisão e recall. Isso indica que eles foram eficazes em reconhecer atividades maliciosas enquanto minimizavam falsos positivos.

A introdução de recursos relacionados à DeFi melhorou significativamente o desempenho dos modelos. Em muitos casos, esses recursos forneceram um contexto vital que ajudou a identificar malfeitores com mais precisão.

#Importância dos Recursos

Analisar a importância dos recursos revelou que aqueles relacionados à DeFi contribuíram significativamente para a eficácia dos modelos. Recursos tradicionais de transações também foram valiosos, mas os recursos relacionados à DeFi forneceram insights adicionais que não eram imediatamente claros. Isso sugere que incorporar um conjunto mais amplo de recursos pode melhorar os sistemas de detecção de fraudes.

#Lições e Trabalho Futuro

Aplicar aprendizado de máquina para detectar fraudes na DeFi é uma empreitada promissora. A pesquisa confirma que novos recursos derivados de atividades de DeFi ajudam a melhorar a classificação. A capacidade de classificar e detectar contas fraudulentas pode, em última instância, aumentar a confiança dos usuários na finança descentralizada.

Ainda há trabalho a ser feito. Pesquisas futuras podem explorar métodos de aprendizado de máquina mais avançados, incluindo possíveis abordagens de aprendizado profundo. Além disso, os pesquisadores planejam investigar mais técnicas de pré-processamento e melhorias contínuas que possam aumentar a eficácia geral do sistema.

#Conclusão

A interseção entre blockchain e tecnologia financeira apresenta tanto oportunidades quanto desafios. Enquanto a finança descentralizada abriu novas possibilidades para os usuários, também atraiu entidades maliciosas que buscam explorar vulnerabilidades. Ao aplicar técnicas de aprendizado de máquina, podemos identificar e entender melhor essas ameaças.

Este trabalho mostra que é possível criar um sistema que não só detecta fraudes, mas também se adapta e melhora com a inclusão de novos dados e recursos. À medida que a DeFi continua a crescer, os esforços na detecção de fraudes serão cruciais para garantir que esse modelo financeiro possa prosperar de forma segura.