Carneiro, DavideXavier, Pedro Miguel Ferreira2020-01-272023-01-2720192019http://hdl.handle.net/10400.22/15387Dissertação de Mestrado em Engenharia InformáticaO 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.pore-SportsInteligência ArtificialMachine LearningFraudeDeteção de fraude em e-Sportsmaster thesis202503020