Detecção de fraude em aplicativos de e-commerce

Página do item simplificado
dc.contributor.advisorLopes, Fábio Silva
dc.contributor.authorGuimarães, Mariana Araujo
dc.date.accessioned2022-10-19T14:28:37Z
dc.date.available2022-10-19T14:28:37Z
dc.date.issued2022-06-06
dc.description.abstractDevido ao crescimento tecnológico, as compras on-line se tornaram essenciais na vida da população pois o que elas desejam é a praticidade e comodidade na hora da compra. Com esse grande crescimento, os fraudadores também se aproveitam da situação por meio das fraudes. A fraude em aplicativos e e-commerce, pode ser detectada a partir de estudos e mecanismos de aprendizado de máquina. Por esse motivo, o combate às fraudes é tão necessária pois a tendência é de crescimento e os fraudadores, a cada dia que passa encontram métodos de praticar e aprimorar suas ações a fim obter benefícios financeiros. As empresas precisam adotar métodos de machine learning para obterem previsões mais precisas e confiáveis para combaterem ao ataques fraudulentos. Esse projeto possui como objetivo, entender os diferentes tipos de fraude, como acontecem, seus riscos e como detectar uma possível fraude através de tecnologias e métodos de machine learning.pt_BR
dc.description.abstractDue to technological growth, online shopping has become essential in people's lives because what they want is convenience and convenience when shopping. With this great growth, fraudsters also take advantage of the situation through fraud. Fraud in applications and e-commerce can be detected from studies and machine learning mechanisms. For this reason, fighting fraud is so necessary as the trend is growing and fraudsters, with each passing day, find methods to practice and improve their actions in order to obtain financial benefits. Companies need to adopt machine learning methods to obtain more accurate and reliable predictions to combat fraudulent attacks. This project aims to understand the different types of fraud, how they happen, their risks and how to detect a possible fraud through machine learning technologies and methods.pt_BR
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/30895
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziept_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectfraudespt_BR
dc.subjectaplicativospt_BR
dc.subjecte-commercept_BR
dc.subjectaprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectfraudpt_BR
dc.subjectapplicationspt_BR
dc.subjecte-commercept_BR
dc.subjectmachine learningpt_BR
dc.titleDetecção de fraude em aplicativos de e-commercept_BR
dc.typeTCCpt_BR
local.publisher.departmentFaculdade de Computação e Informática (FCI)pt_BR
Arquivos
Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
Mariana Araujo Guimarães....pdf
Tamanho:
422.49 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Mariana Araujo Guimarães...
Baixar
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
license.txt
Tamanho:
1.95 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição:
Baixar
Coleções
Sistemas de Informação - TCC - FCI Higienópolis