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    Detección de fraude en transacciones Blockchain usando procesos de Machine Learning, una Aproximación al Estado del Arte.

    • Autor
      Ocaña, Raúl; Agudo-Ruiz, IsaacAutoridad Universidad de Málaga; López-Muñoz, Francisco JavierAutoridad Universidad de Málaga
    • Fecha
      2023
    • Palabras clave
      Blockchains; Delitos informáticos; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
    • Resumen
      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.
    • URI
      https://hdl.handle.net/10630/28186
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    Deteccion_de_fraude_en_transacciones_Blockchain_usando_procesos_de_Machine_Learning__una_Aproximaci__on_al_Estado_del_Arte___Reviewed-2.pdf (139.3Kb)
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    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
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