Título: Detecção de fraudes online usando Algoritmos One-class e Autoencoder
Autores: Evelyn Torezone, Daniel Cavalieri
Resumo: Este artigo apresenta uma abordagem com técnicas combinadas para detecção de fraudes online, utilizando algoritmos de classe única combinados com autoencoder. A eficácia da abordagem foi testada e os resultados apresentaram melhorias em relação aos métodos tradicionais. Essa abordagem procura uma melhora na detecção de fraudes online, visando maior precisão na identificação de transações fraudulentas, e buscando reduzir o impacto financeiro causado pela detecção equivocada de fraudes
Palavras-chave: Fraude online, autoencoder, One-Class, Anomalia
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBIC2023-017
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