Інтелектуальна система визначення шахрайства в операціях з криптовалютою

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЧумаченко, Олена Іллівна
dc.contributor.authorБакай, Максим Олександрович
dc.date.accessioned2024-10-02T10:11:49Z
dc.date.available2024-10-02T10:11:49Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 79 с., 8 рис., 6 табл., 39 посилань, 1 додаток. Об’єкт дослідження – шахрайські операції в транзакціях з криптовалютою. Предмет дослідження – техніки і методи штучного інтелекту для виявлення шахрайства в операціях з криптовалютою. Мета роботи – розробка та впровадження інтелектуальної системи для виявлення шахрайства в операціях з криптовалютою, яка забезпечує підвищення точності ідентифікації шахрайських дій та оптимізацію процесів безпеки фінансових інвестицій у криптовалюти. У дипломній роботі детально розглядаються різноманітні методології для ідентифікації шахрайства, включаючи традиційні статистичні техніки, а також сучасні алгоритми, що базуються на машинному та глибокому навчанні. Особливу увагу приділено використанню передових технологій для аналізу великих обсягів даних, виявлення аномалій, забезпечення стабільності та безпеки економічних транзакцій у криптовалютному просторі. У роботі проведено аналіз, як різні зовнішні та внутрішні фактори впливають на точність і надійність використовуваних систем. Також визначено, які конкретні параметри можуть спотворювати результати аналізу, і на основі цього розроблено ряд рекомендацій. Ці рекомендації мають на меті оптимізувати процеси виявлення шахрайства, що дозволить забезпечити більшу точність виявлення реальних аномалій та мінімізувати помилкові позитиви. Викладені методи і підходи сприяють зростанню ефективності виявлення аномалій та підвищують загальну надійність аналітичних систем на крипторинку.
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 79 pages, 8 figures, 6 tables, 39 references, 1 appendix. Object of research is fraudulent transactions in cryptocurrency operations. Subject of research is artificial intelligence techniques and methods for detecting fraud in cryptocurrency transactions. Purpose of the work is to develop and implement an intelligent system for detecting fraud in cryptocurrency transactions, enhancing the accuracy of identifying fraudulent activities and optimizing security processes for financial investments in cryptocurrencies. This thesis thoroughly examines various methodologies for identifying fraud, including traditional statistical techniques and modern algorithms based on machine learning and deep learning. Special attention is paid to the use of advanced technologies for analyzing large volumes of data, detecting anomalies, and ensuring the stability and security of economic transactions in the cryptocurrency space. The work analyzes how different external and internal factors affect the accuracy and reliability of the used systems. Specific parameters that can distort the analysis results are also identified, and a series of recommendations are developed based on this. These recommendations aim to optimize the fraud detection processes, ensuring higher accuracy in detecting real anomalies and minimizing false positives. The proposed methods and approaches contribute to increased efficiency in anomaly detection and enhance the overall reliability of analytical systems in the cryptocurrency market.
dc.format.extent81 с.
dc.identifier.citationБакай, М. О. Інтелектуальна система визначення шахрайства в операціях з криптовалютою : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Бакай Максим Олександрович. – Київ, 2024. – 81 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69462
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectшахрайство
dc.subjectкриптовалюта
dc.subjectметоди машинного навчання
dc.subjectдетекція шахрайства
dc.subjectблокчейн
dc.subjectінтелектуальні системи
dc.subjectлогістична регресія
dc.subjectаналіз даних
dc.subjectfraud
dc.subjectcryptocurrency
dc.subjectmachine learning methods
dc.subjectfraud detection
dc.subjectblockchain
dc.subjectintelligent systems
dc.subjectlogistic regression
dc.subjectrandom forest
dc.subjectxgboost
dc.subjectdata analysis
dc.titleІнтелектуальна система визначення шахрайства в операціях з криптовалютою
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Bakai_bakalavr.docx
Розмір:
795.62 KB
Формат:
Microsoft Word XML
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи