Análise de padrões para a identificação de fraudes em compras feitas por bots

Com o aumento da busca por produtos e serviços online, naturalmente o aumento de compras se tornou cada vez maior nos últimos anos. No mesmo ritmo que as compras online aumentaram, também aumentou-se o número de compras fraudulentas. Um dos tipos de compras fraudulentas são as compras efetuadas por bots. Cada vez mais os bots procuram simular um usuário real efetuando uma compra, tornando-se difícil diferenciar quando é um usuário normal ou um bot. Baseado neste problema o trabalho tem como objetivo diferenciar compras efetuadas por bots e por humanos. No desenvolvimento da pesquisa foi optado pela utilização de Machine Learning para fazer identificação de padrões, mais especificamente o classificador Naive Bayes. Foram utilizadas etapas metodológicas como o levantamento de requisitos, escolha de ferramentas, fazendo a modelagem com a metodologia ICONIX. Para o desenvolvimento foram utilizados linguagem de programação Java, a biblioteca Javalin, SQLite como base de dados, Python, a biblioteca Selenium e o GeckoDriver.

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