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Um método não paramétrico para identificação de anomalias na mineração do Bitcoin

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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO

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Resumo

O objetivo deste trabalho é apresentar um método estatístico não-paramétrico que pode ser utilizado para identificar rastros deixados na Blockchain por mineradores egoístas. Inicialmente foi realizada uma revisão bibliográfica na literatura visando captar as publi- cações mais atuais acerca de estratégias para identificação de tal atividade. Em seguida, observando as limitações da literatura existente, observou-se a necessidade de elaboração de um método não paramétrico de modo a evitar a inferência sobre a amostra gerando resultados tendenciosos. O período de maio de 2021 até maio de 2022 foi selecionado, totalizando 12 meses de avaliação do total de blocos. Para analise e manipulação dos dados utilizou-se a linguagem de programação Python, a API da Blockchain e o software de banco de dados MongoDB. Com a utilização do algorítmo, alcançou-se o resultado de 18 mineradores suspeitos de praticarem a mineração egoísta. Apesar dos resultados obtidos serem comparáveis com os resultados presentes na literatura, acreditamos que a abordagem utilizada e o uso exclusivo de dados provenientes da Blockchain não sejam suficientes para identificar de forma segura os praticantes de mineração egoista.

Abstract

Palavras-chave

Bitcoin, Blockchain, Mineração

Citação

SILVA, Eduardo Augusto. Um método não paramétrico para identificação de anomalias na mineração do Bitcoin, 2023. 35 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.

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