Título:	Exploring the energy flow classifier to identify fraudulent cryptocurrency transactions
Autor(es):	Araujo, Kevin de Santana
Orientador(es):	Almeida, Rodrigo Bonifacio de
Coorientador(es):	Fernandes, Fabiano Cavalcanti
Assunto:	Criptomoedas Detecção de anomalias
Data de publicação:	1-Jun-2026
Data de defesa:	3-Dez-2025
Referência:	ARAUJO, Kevin de Santana. Exploring the energy flow classifier to identify fraudulent cryptocurrency transactions. 2025. 108 f., il. Dissertação (Mestrado profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025.
Abstract:	Fraudulent cryptocurrency transactions represent an ongoing and significant threat within the digital asset ecosystem, demanding robust detection mechanisms. Identifying such il licit activities is complicated by the complex nature of transaction data and, critically, the prevalent scarcity of labeled illicit examples in available datasets. This research conducts a comprehensive empirical evaluation of the Energy Flow Classifier (EFC), a physics inspired one-class anomaly detection model, for identifying illicit Bitcoin transactions using the Elliptic dataset, specifically addressing its performance under conditions of la bel scarcity. Our findings demonstrate that EFC can effectively distinguish illicit from licit transactions, with its performance significantly improved by combining feature se lection and data balancing techniques such as SMOTE, achieving strong results even on imbalanced test sets under conditions of limited labeled illicit examples.
Unidade Acadêmica:	Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)
Informações adicionais:	Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, 2025.
Programa de pós-graduação:	Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Mestrado Profissional
Aparece nas coleções:	Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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