Штучний інтелект навчився виявляти криптовалютних злочинців, аналізуючи транзакції

Нові методи машинного навчання дозволили виявити злочинну діяльність у блокчейні біткоїна, включаючи відмивання грошей та передачу коштів на підозрілі гаманці. Про це повідомили дослідники з Elliptic у співпраці з MIT-IBM Watson AI Lab.

У ході дослідження було проаналізовано 26-гігабайтний набір даних, що містить 122 000 маркованих підграфів у межах блокчейну, що включає 49 мільйонів вузлів та 196 мільйонів транзакцій. Датасет був проаналізований дослідниками Elliptic2, а отримана інформація дозволила визначити зв’язки між гаманцями і транзакціями, пов’язаними з незаконною діяльністю в блокчейні.

Elliptic2 є продовженням дослідження Elliptic1, спочатку опублікованого в липні 2019 року. Мета проекту — боротьба з фінансовими злочинами за допомогою технологій машинного навчання.

Головний науковий співробітник та співзасновник компанії Elliptic Том Робінсон пояснив, що використання машинного навчання на рівні підграфів дозволяє передбачити, чи є певні криптотранзакції доходами від злочинної діяльності. Це відрізняється від традиційних методів аналізу, спрямованих на відстеження активності нелегальних криптогаманців.