Caracterización y clasificación binaria para identificar lavado de criptoactivos en exchanges (2022)
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.