Análise de padrões para a identificação de fraudes em compras feitas por bots
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Data
2018
Tipo de documento
Artigo Científico
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Área do conhecimento
Ciências Exatas e da Terra
Modalidade de acesso
Acesso aberto
Editora
Autores
Silveira, Bruno João
Battistella, Guilherme
Orientador
Ceci, Flávio
Coorientador
Resumo
Com o aumento da busca por produtos e serviços online, naturalmente o aumento
de compras se tornou cada vez maior nos últimos anos. No mesmo ritmo que as compras online
aumentaram, também aumentou-se o número de compras fraudulentas. Um dos tipos de
compras fraudulentas são as compras efetuadas por bots. Cada vez mais os bots procuram
simular um usuário real efetuando uma compra, tornando-se difícil diferenciar quando é um
usuário normal ou um bot. Baseado neste problema o trabalho tem como objetivo diferenciar
compras efetuadas por bots e por humanos. No desenvolvimento da pesquisa foi optado pela
utilização de Machine Learning para fazer identificação de padrões, mais especificamente o
classificador Naive Bayes. Foram utilizadas etapas metodológicas como o levantamento de
requisitos, escolha de ferramentas, fazendo a modelagem com a metodologia ICONIX. Para o
desenvolvimento foram utilizados linguagem de programação Java, a biblioteca Javalin, SQLite
como base de dados, Python, a biblioteca Selenium e o GeckoDriver.
Palavras-chave
Machine Learning, Detecção de bots, Compras online