Caracterización y clasificación binaria para identificar lavado de criptoactivos en exchanges
Propuesta de pautas que se deberían tener en cuenta para que los Exchange puedan identificar posibles fraudes en las transacciones y como procede. Finalmente, se procede a proponer un acercamiento a una solución en la detección de posible fraude mediante dos algoritmos de clasificación binaria, los...
- Autores:
-
Ruíz García, María José
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/68992
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/68992
- Palabra clave:
- Lavado de dinero
Exchange
Detección
Criptoactivos
Ingeniería
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Propuesta de pautas que se deberían tener en cuenta para que los Exchange puedan identificar posibles fraudes en las transacciones y como procede. Finalmente, se procede a proponer un acercamiento a una solución en la detección de posible fraude mediante dos algoritmos de clasificación binaria, los cuales son Random Forest Classifier y Logistic Regression, teniendo como atributos, para los modelos, las señales de riesgo identificadas para esos casos. |
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Finalmente, se procede a proponer un acercamiento a una solución en la detección de posible fraude mediante dos algoritmos de clasificación binaria, los cuales son Random Forest Classifier y Logistic Regression, teniendo como atributos, para los modelos, las señales de riesgo identificadas para esos casos.El lavado de dinero es una práctica malintencionada y criminal, cuyo propósito es el de ingresar al sistema legal dinero proveniente de actividades ilícitas, mediante diferentes mecanismos que permitan ocultar el verdadero origen de los recursos financieros. En este proyecto se logra diferenciar las tipologías en los casos de lavado de activos dentro del contexto colombiano. Específicamente, se hace énfasis en los criptoactivos como medio para lavar activos, y se escoge el caso en el cual se hace uso de los Exchange para ofuscar la verdadera fuente de obtención de los recursos. Por lo que, se analiza ese caso en particular, se proponen unas pautas que se deberían tener en cuenta para que los Exchange puedan identificar posibles fraudes en las transacciones y como procede. Finalmente, se procede a proponer un acercamiento a una solución en la detección de posible fraude mediante dos algoritmos de clasificación binaria, los cuales son Random Forest Classifier y Logistic Regression, teniendo como atributos, para los modelos, las señales de riesgo identificadas para esos casos.Ingeniero de Sistemas y ComputaciónPregrado50 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Sistemas y ComputaciónCaracterización y clasificación binaria para identificar lavado de criptoactivos en exchangesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPLavado de dineroExchangeDetecciónCriptoactivosIngenieríahttps://www.kaggle.com/code/marajosruz/fraud-detection-with-binary-classification/notebookÁngel, H. A. (14 de Octubre de 2022). Pirani. Obtenido de https://www.piranirisk.com/es/blog/conozca-las-tres-etapas-del-lavado-de-dinero-en-america-latina#:~:text=Las%20autoridades%20identificaron%20que%20en,legales%20a%20esos%20dineros%20il%C3%ADcitos. aws. (s.f.). aws. Obtenido de https://aws.amazon.com/what-is/logistic-regression/#:~:text=Logistic%20regression%20is%20a%20data,outcomes%2C%20like%20yes%20or%20no.Bayona, H. (2019). Money laundering in rural areas with illicit crops: empirical evidence for Colombia. Springer Nature, 387-417. doi:https://doi.org/10.1007/s10611-019-09822-zBrakmic, H. (2019). Bitcoin and lightning network on raspberry pi. En H. Brakmic. Troisdorf: Apress.Davies, A. (s.f.). DevTeam.Space. Obtenido de https://www.devteam.space/blog/how-to-use-blockchain-to-prevent-money-laundering/Gardau diaco. (2021). Manual del sistema de autocontrol y gestion del riesgo de lavado de activo y financiación del terrorismo. Obtenido de https://www.gerdaudiaco.com/wp-content/uploads/2020/11/ManualLavadoActivos.pdfgetid. 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