Banca de QUALIFICAÇÃO: JACKSON DOS SANTOS ROQUE DA SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JACKSON DOS SANTOS ROQUE DA SILVA
Data: 15/08/2026
HORA: 10:00
LOCAL: Banca Remota: https://meet.google.com/wwz-qaaz-yfi
TÍTULO:

Sistema de Detecção de Fraudes em Cartões de Crédito Baseado em Aprendizado Federado

 

PÁGINAS: 44
RESUMO:

A detecção de fraudes em cartões de crédito é um desafio crítico para as instituições financeiras, limitado por duas restrições operacionais fundamentais: o desbalanceamento extremo de classes nos históricos de transações, que enviesa os modelos preditivos, e as rigorosas regulamentações de proteção de dados, que proíbem o compartilhamento de registros sensíveis entre bancos concorrentes. Embora o Aprendizado Federado (FL) mitigue a barreira da privacidade ao viabilizar o treinamento colaborativo descentralizado, a integração desse paradigma com métodos de tratamento de dados desbalanceados evidencia uma lacuna científica. Atualmente, carece-se de investigações sistemáticas sobre como a aplicação local de técnicas de balanceamento afeta a convergência, a eficácia preditiva e a eficiência computacional de um modelo global no setor financeiro. Para investigar esse problema, este trabalho propõe e avalia o SIDERAU, uma arquitetura distribuída que integra o FL a um Sistema de Detecção de Intrusão (IDS) baseado em redes neurais. O sistema permite que múltiplas entidades financeiras treinem um classificador unificado de fraudes mantendo as informações transacionais estritamente locais. A principal contribuição da pesquisa consiste em uma análise comparativa e experimental do impacto do tratamento de desbalanceamento em cenários federados versus centralizados, contrastando o uso de sobreamostragem sintética (SMOTE) com o aprendizado sensível ao custo. Os resultados preliminares da prova de conceito demonstram a viabilidade da arquitetura, indicando que a abordagem federada atinge eficácia preditiva equivalente à centralizada, com a vantagem arquitetônica de otimizar o tempo de execução e a sobrecarga de memória nos nós. Além disso, as análises empíricas iniciais sugerem que a intervenção matemática ao nível do algoritmo (custo sensível) é metodologicamente mais adequada para o ambiente federado, visto que a geração sintética via SMOTE introduziu ruídos e elevou a taxa de falsos positivos. A consolidação destes achados direcionará as etapas finais da dissertação, focadas na avaliação do sistema sob distribuições estatísticas heterogêneas (não-IID) e na implementação de protocolos de agregação segura.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - Interno ao Programa - 1138738 - HELDER MAY NUNES DA SILVA OLIVEIRA
Membro Titular - Examinador(a) Interno ao Programa - 1936002 - ANDERSON LEONARDO SANCHES
Membro Titular - Examinador(a) Externo à Instituição - JOSÉ RODRIGUES TORRES NETO - UFPI
Membro Suplente - Examinador(a) Externo à Instituição - JOAHANNES BRUNO DIAS DA COSTA - UNIFESP