Detección de fraude digital mediante el uso de grafos

Autor: Diego Saldana Ulloa

Autores adicionales: Guillermo De Ita Luna

Publicado en: Ciencia Ergo Sum

Fecha de publicación: 30 de septiembre de 2025

DOI/ISSN/ISBN: https://doi.org/10.30878/ces.v33n0a49.

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Resumen

El fraude transaccional en plataformas digitales ha incrementado en años recientes. Los defraudadores utilizan diferentes técnicas para apropiarse de los recursos económicos de usuarios y sacar provecho de algunas vulnerabilidades. Por esta razón, se han implementado diferentes soluciones basadas en el aprendizaje automático para abordar el problema. En este trabajo se describen algunas características del fraude digital así como los principales métodos que se han utilizado para la detección de fraude. A su vez, la transición que ha existido hacia un enfoque que combina grafos con aprendizaje automático, ha propuesto las llamadas redes neuronales de grafos. Finalmente, se mencionan algunos retos del área relacionados a las características de los datos necesarios para operar este tipo de algoritmos.