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

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dc.contributor.advisor1Sendin, Ivan da Silva
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3974513105953302pt_BR
dc.contributor.referee1Miani , Rodrigo Sanches
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2992074747740327pt_BR
dc.contributor.referee2Nascimento, Marcelo Zanchetta do
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5800175874658088pt_BR
dc.creatorSilva, Eduardo Augusto de Medeiros
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5936556265436470pt_BR
dc.date.accessioned2023-12-11T16:55:31Z
dc.date.available2023-12-11T16:55:31Z
dc.date.issued2023-11-27
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoO 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.identifier.citationSILVA, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39878
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.sizeorduration35pt_BR
dc.subjectBitcoinpt_BR
dc.subjectBlockchainpt_BR
dc.subjectMineraçãopt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAOpt_BR
dc.titleUm método não paramétrico para identificação de anomalias na mineração do Bitcoinpt_BR
dc.title.alternativeA non-parametric method to identify anomalies in Bitcoin miningpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dspace.entity.typePublication

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Um método não paramétrico para identificação de anomalias na mineração do Bitcoin Uberlândia, Brasil 2023
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