- Повернутися до менюЦіни
- Повернутися до менюдослідження
- Повернутися до менюКонсенсус
- Повернутися до менюСпонсорський матеріал
- Повернутися до меню
- Повернутися до меню
- Повернутися до меню
- Повернутися до менюВебінари та Заходи
Blockchain Sleuth Elliptic досліджує штучний інтелект і боротьбу з відмиванням грошей за допомогою 200 мільйонів транзакцій Bitcoin
Моделі незаконної діяльності із залученням груп Bitcoin вузлів і ланцюгів транзакцій описані в дослідницькій роботі Elliptic і MIT-IBM Watson AI Lab.
- Набір даних Elliptic2 на порядки більший, ніж той , ONE використовувався, коли команда почала використовувати машинне навчання для виявлення відмивання грошей за допомогою Bitcoin у 2019 році.
- У дослідженні було використано 122 000 груп пов’язаних вузлів і ланцюгів транзакцій, які називаються «підграфами» з відомими зв’язками з незаконною діяльністю.
Аналітична фірма блокчейну Elliptic заявила, що виявила потенційні моделі відмивання грошей у блокчейні Bitcoin після навчання моделі штучного інтелекту (AI) з використанням рекордних 200 мільйонів транзакцій.
Робота є розширенням виконаної програми ще в 2019 році який використовував набір даних лише про 200 000 транзакцій. Набагато більший набір даних «Elliptic2» використовував 122 000 позначених «підграфів», груп підключених вузлів і ланцюгів транзакцій, які, як відомо, мають зв’язки з незаконною діяльністю.
ШІ стає більш проникливим, чим більший набір даних доступний для навчання алгоритмів машинного навчання, а такі криптовалюти, як Bitcoin, пропонують велику кількість прозорих даних про транзакції в блокчейні. Elliptic використовувала транзакції для вивчення набору «форм», які демонструє відмивання грошей у Криптовалюта , і точної класифікації нової злочинної діяльності, Elliptic сказав у статті у співавторстві з дослідниками з MIT-IBM Watson AI Lab.
«Методи відмивання грошей, визначені моделлю, були ідентифіковані, тому що вони поширені в Bitcoin», — сказав співзасновник Elliptic Том Робінсон в електронному листі. «Практики відмивання Крипто з часом розвиватимуться, оскільки вони перестануть бути ефективними, але перевага підходу ШІ/глибокого навчання полягає в тому, що нові моделі відмивання грошей визначаються автоматично, коли вони з’являються».
Було виявлено, що багато з підозрілих підграфів містять так звані «ланцюжки очищення», коли користувач надсилає або «очищення» Криптовалюта на адресу призначення, тоді як решта надсилається на іншу адресу під контролем користувача. Це відбувається неодноразово, утворюючи ланцюг відшаровування.
«У традиційних Фінанси це відоме як «смурфінг», коли великі суми готівки структуруються в кілька невеликих транзакцій, щоб KEEP їх у межах нормативних лімітів звітності та уникнути виявлення», — йдеться в статті Elliptic.
Іншою поширеною технікою було використання так званих «вкладених служб», компаній, які переміщують кошти через рахунки на великих біржах Криптовалюта , іноді без відома або схвалення біржі. Вкладена служба може отримати депозит від ONE зі своїх клієнтів на адресу Криптовалюта , а потім переслати кошти на адресу депозиту на біржі.
«Відомо, що вкладені сервіси часто мають менш суворі перевірки клієнта, ніж Криптовалюта біржі, які вони використовують, або іноді взагалі не мають таких перевірок проти відмивання грошей, що призводить до їх неправомірного використання для відмивання Криптовалюта , потенційно спричиняючи їх фігурування в підграфах, які модель вважає підозрілими», — сказав Elliptic.