Blockchain Sleuth Elliptic исследует искусственный интеллект и борьбу с отмыванием денег, используя 200 миллионов биткойн-транзакций

  • Набор данных Elliptic2 на порядок больше, чем тот, который использовался, когда команда начала использовать машинное обучение для обнаружения отмывания денег с помощью биткойнов еще в 2019 году.
  • В исследовании было использовано 122 000 групп связанных узлов и цепочек транзакций, называемых «подграфами», с известными связями с незаконной деятельностью.

Как исследователь, имеющий опыт в аналитике блокчейнов и обнаружении отмывания денег с использованием машинного обучения, я нахожу недавнюю работу Elliptic по обнаружению закономерностей отмывания денег в блокчейне Биткойна с использованием их нового набора данных «Elliptic2», состоящего из 200 миллионов транзакций, весьма интригующей. Это значительное расширение по сравнению с набором данных, использованным в их предыдущей программе в 2019 году, который включал всего 200 000 транзакций.


Elliptic, ведущая фирма по анализу блокчейнов, сообщила, что их система искусственного интеллекта выявила предполагаемую деятельность по отмыванию денег в сети Биткойн на основе изучения более чем 200 миллионов прошлых транзакций.

В 2019 году мы провели исследование с использованием набора данных о транзакциях, содержащего 200 000 записей. Наш последний проект основан на этом исследовании и использует значительно больший набор данных «Elliptic2». Этот новый набор данных состоит из более чем 122 000 идентифицированных «подграфов», которые представляют собой кластеры взаимосвязанных узлов и цепочек транзакций, ранее помеченных как причастные к незаконной деятельности.

По мере увеличения объема данных для обучения алгоритмов машинного обучения в области ИИ его способность получать более глубокое понимание становится все более глубокой. Прозрачные данные о транзакциях криптовалют, таких как биткойн, предлагают богатый материал для этой цели. В совместном исследовании с исследователями из MIT-IBM Watson AI Lab компания Elliptic использовала эти транзакции для выявления характерных закономерностей, связанных с отмыванием денег в криптовалюте, и эффективной классификации новых незаконных действий.

Том Робинсон, соучредитель Elliptic, заявил по электронной почте, что методы отмывания денег, обнаруженные их моделью, были признаны из-за их распространенности в криптовалютах, таких как биткойны. Он добавил, что тактика отмывания криптовалютных денег будет адаптироваться по мере того, как она станет менее эффективной, но преимуществом использования искусственного интеллекта и глубокого обучения является автономное выявление новых тенденций отмывания денег.

Как аналитик, я обнаружил, что несколько сомнительных подграфов состоят из так называемых «отслаивающихся цепей». В этих сценариях пользователь переводит криптовалюту на определенный адрес назначения, но оставляет сдачу или остаток себе. Этот процесс повторяется несколько раз, образуя сложную цепочку.

«Согласно исследованию Ellptic, в традиционных финансах большие суммы денег разбиваются на множество более мелких транзакций, чтобы обойти нормативные пороги и избежать контроля. Такая практика называется «смурфингом».

Как криптоинвестор, я столкнулся с практикой использования «посреднических услуг» или «вложенных платформ» в своих транзакциях. Это компании, которые облегчают переводы средств между счетами на крупных криптовалютных биржах, часто без явного согласия самой биржи.

Как финансовый аналитик, я обнаружил, что вложенные сервисы, интегрированные в более крупные платформы, часто имеют менее строгие процедуры проверки клиентов, чем криптовалютные биржи, на которые они полагаются. В некоторых случаях эти вложенные службы вообще не проводят никаких проверок на предмет отмывания денег. Отсутствие контроля делает их привлекательными целями для преступников, желающих отмывать криптовалюты, что может привести к их включению в подозрительные подграфы согласно модели, которую я анализировал.

Смотрите также

2024-05-01 16:20