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Deteção de fraude em e-Sports
| datacite.subject.fos | Informática | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Carneiro, Davide | |
| dc.contributor.author | Xavier, Pedro Miguel Ferreira | |
| dc.date.accessioned | 2020-01-27T10:40:08Z | |
| dc.date.available | 2023-01-27T01:30:55Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.date.submitted | 2019 | |
| dc.description | Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática | pt_PT |
| dc.description.abstract | O mundo dos e-Sports está em constante mudança e crescimento, atualmente são vistos como uma tendência nos desportos cativando milhões de pessoas. Com o aumento da sua popularidade, dos jogadores e inclusive do interesse económico, é muito provável haver algum tipo de fraude (cheating) por causa do aumento de competitividade. Existem vários tipos de fraude e podem ser aplicados a vários níveis, o objetivo deste projeto consiste em desenvolver uma solução que permita detetar/evitar qualquer tipo de fraude em jogos online, através de uma identificação contínua do jogador. Neste sentido, foram desenvolvidas duas abordagens, uma através de meios estatísticos e outra através de machine learning para cumprir o objetivo proposto. As duas abordagens focam-se na interação do jogador, recorrendo á biometria comportamental para assim criar um modelo de jogador. Posteriormente estes modelos vão determinar se o jogador está a praticar algum tipo de fraude. Esta solução para além de não interferir com o fluxo do jogo, não necessita de qualquer alteração no hardware e não se foca em aspetos específicos do jogo. Com os resultados obtidos verificou-se que a abordagem de machine learning obteve bons resultados, revelando o potencial da aplicação e contribuindo assim para um ecossistema de jogo mais equilibrado. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 202503020 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/15387 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.publisher | Instituto Politécnico do Porto. Escola Superior da Tecnologia de Gestão | pt_PT |
| dc.subject | e-Sports | pt_PT |
| dc.subject | Inteligência Artificial | pt_PT |
| dc.subject | Machine Learning | pt_PT |
| dc.subject | Fraude | pt_PT |
| dc.subject | Deteção de fraude em e-Sports | pt_PT |
| dc.title | Deteção de fraude em e-Sports | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Informática | pt_PT |
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