AI-powered Fraud Detection in Decentralized Finance: A Project Life Cycle Perspective

In recent years, blockchain technology has introduced decentralized finance (DeFi) as an alternative to traditional financial systems. DeFi aims to create a transparent and efficient financial ecosystem using smart contracts and emerging decentralized applications. However, the growing popularity of DeFi has made it a target for fraudulent activities, resulting in losses of billions of dollars due to various types of frauds. To address these issues, researchers have explored the potential of artificial intelligence (AI) approaches to detect such fraudulent activities. Yet, there is a lack of a systematic survey to organize and summarize those existing works and to identify the future research opportunities. In this survey, we provide a systematic taxonomy of various frauds in the DeFi ecosystem, categorized by the different stages of a DeFi project's life cycle: project development, introduction, growth, maturity, and decline. This taxonomy is based on our finding: many frauds have strong correlations in the stage of the DeFi project. According to the taxonomy, we review existing AI-powered detection methods, including statistical modeling, natural language processing and other machine learning techniques, etc. We find that fraud detection in different stages employs distinct types of methods and observe the commendable performance of tree-based and graph-related models in tackling fraud detection tasks. By analyzing the challenges and trends, we present the findings to provide proactive suggestion and guide future research in DeFi fraud detection. We believe that this survey is able to support researchers, practitioners, and regulators in establishing a secure and trustworthy DeFi ecosystem.Comment: 38 pages, update reference

Evaluación de la técnica modificada Formalina Detergente en comparación con la Técnica de Flotación con sacarosa y solución salina, para la detección de parásitos gastrointestinales en caprinos de ordeño en el municipio de Villa Nueva, Guatemala

Se trabajaron todas las muestras paralelamente, con las tres técnicas a comparar y se demostró que la técnica mFD, tiene un inconveniente y es la cantidad de tiempo que se requiere para obtener resultados, el cual puede ser hasta de cuatro horas, mientras que con las técnicas de flotación el tiempo máximo es de treinta minutos. La diferencia entre las técnicas tradicionales de flotación contra la técnica mFD, es que esta última, concentra los huevos de parásitos, por lo que hace más factible encontrar los mismos, aun cuando las técnicas de flotación hayan resultado negativas. Los resultados en el laboratorio demostraron que efectivamente, la técnica modificada Formalina Detergente es más sensible en comparación a las técnicas de flotación comúnmente utilizadas en el Laboratorio de Parasitología, ya que de las 50 muestras procesadas el 96 % de las mismas fueron positivas con la técnica mFD, mientras que con las técnicas de flotación con solución sobresaturada de sacarosa y solución salina, los resultados en las mismas muestras, fueron de 82% y 78% de positividad, respectivamente

Handbook of Cell Biosensors

Handbook of Cell Biosensor