2026-05-28T23:20:47Zhttps://riuma.uma.es/rest/oai/requestoai:riuma.uma.es:10630/281862026-02-03T12:02:05Zcom_10630_2254col_10630_37959
Ocaña, Raúl
Agudo-Ruiz, Isaac
López-Muñoz, Francisco Javier
2023-11-30T10:40:46Z
2023-11-30T10:40:46Z
2023
https://hdl.handle.net/10630/28186
Las aplicaciones financieras basadas en tecnología blockchain son cada vez más comunes en el día a día de la economía regulada global. Con este precedente, y en una contextualización de la detección de fraude mediante el uso de técnicas de Machine Learning, el siguiente artículo de investigación en curso presenta una revisión sistemática de la literatura en la que se intenta dar respuesta a cuáles son las técnicas de detección más usadas actualmente y sus rendimientos, así como cuál es –si existe– la tendencia de uso de nuevas técnicas en este mismo contexto.
spa
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
open access
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Blockchains
Delitos informáticos
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Detección de fraude en transacciones Blockchain usando procesos de Machine Learning, una Aproximación al Estado del Arte.
conference output