Cérebro

A detecção de fraudes em sinistros de seguros representa um avanço crucial nos serviços de seguros modernos, proporcionando monitoramento inteligente e digitalizado para aprimorar a gestão e prevenir atividades fraudulentas. Essa capacidade é fundamental para garantir a segurança e a eficiência dos sistemas de seguros. Atualmente, algoritmos de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) demonstram forte desempenho na identificação de sinistros fraudulentos. No entanto, a ausência de mecanismos de defesa padronizados torna os sistemas atuais suscetíveis a ameaças adversárias emergentes. Nesse contexto, uma pesquisa recente propõe um método de ataque baseado em Redes Generativas Adversariais (GANs) para realizar ataques adversários em sistemas de detecção de fraudes. Os resultados da pesquisa indicam que um atacante, mesmo sem conhecimento dos dados de treinamento ou dos detalhes internos do modelo de detecção, pode gerar casos fraudulentos que são classificados com...

A evolução dos mercados de energia nos Estados Unidos, impulsionada pela negociação ponto a ponto (P2P) e a transição para redes descentralizadas, trouxe consigo novos e significativos desafios, particularmente no que diz respeito à segurança e autenticidade das transações energéticas. Diante desse cenário, uma pesquisa recente teve como objetivo desenvolver um sistema de transação de energia que fosse seguro, inteligente e eficiente para o mercado descentralizado dos EUA. O estudo propõe uma abordagem inovadora que interliga a tecnologia blockchain e a inteligência artificial (IA) para enfrentar desafios persistentes no mercado de energia distribuída. Especificamente, a pesquisa foca na segurança, na detecção de comportamento fraudulento e na confiabilidade do mercado. A base para esta pesquisa é um conjunto de dados composto por mais de 1,2 milhão de registros anonimizados de transações de energia. Esses registros foram gerados a partir de uma rede simulada de intercâmbio de en...