Новая модель искусственного интеллекта, разработанная MIT-IBM и Elliptic, проанализировала 200 000 транзакций биткойнов и успешно обнаружила 52 случая отмывания денег на бирже криптовалют.

Ученые из AI MIT-IBM Watson Labs и ведущая в мире компания по анализу блокчейнов Elliptic успешно исследовали и разработали новую модель искусственного интеллекта (ИИ), способную обнаруживать транзакции по отмыванию денег. Биткойн основан на более чем 200 000 проанализированных транзакций и обладает впечатляющей точностью. ставка. Основная цель исследования — изучить потенциал ИИ в совершенствовании механизма обнаружения схем финансовых преступлений в сетях блокчейн.

Новое исследование Elliptic, опубликованное на arXiv, знаменует собой значительный шаг вперед в применении искусственного интеллекта (ИИ) для борьбы с отмыванием денег на рынке криптовалют. Отличие этого исследования заключается в том, что оно сосредоточено на «подграфе», который представляет собой цепочку транзакций, представляющую весь процесс отмывания денег в биткойнах. Вместо того, чтобы просто идентифицировать отдельные нелегальные кошельки, модель искусственного интеллекта Elliptic способна отслеживать поток незаконных средств с помощью нескольких промежуточных шагов, помогая выявить сложные сети отмывания денег.

Обучающие данные содержат «подграфы»: последовательности транзакций, некоторые из которых, как известно, представляют собой деятельность по отмыванию денег.

Чтобы проверить ее реальную эффективность, Elliptic протестировала свою модель искусственного интеллекта на крупной бирже криптовалют. Результаты показали, что ИИ правильно выявил 14 из 52 случаев отмывания денег, что эквивалентно почти 27%. Стоит отметить, что эти случаи были подтверждены на основе информации «вне сети», то есть данных, недоступных в блокчейне, что доказывает, что ИИ способен превосходить традиционные методы анализа блокчейна.

Помимо обнаружения известных моделей отмывания денег, таких как «цепочки очистки», модель искусственного интеллекта Elliptic также может выявлять новые методы, такие как использование «вложенных сервисов» (сложный метод отмывания денег, использующий множество промежуточных сервисных уровней для сокрытия источника денег). Эти знания чрезвычайно ценны для специалистов по ПОД (борьбе с отмыванием денег) и могут быть интегрированы в инструменты Elliptic для улучшения обнаружения незаконной деятельности.

Простая иллюстрация двух примеров схем отмывания денег, выявленных моделью ИИ.

Elliptic также анонсировала набор данных «Elliptic2», общедоступный набор данных, содержащий более 200 миллионов биткойн-транзакций, который позволяет исследовательскому сообществу получать доступ и разрабатывать новые методы более эффективной борьбы с отмыванием денег.

Это исследование является убедительным свидетельством потенциала ИИ в борьбе с финансовыми преступлениями в секторе криптовалют. Хотя объемы незаконной торговли криптовалютой в 2023 году сократились, активы на сумму более 24,2 млрд долларов по-прежнему были связаны с незаконной деятельностью, из которых на стейблкоины приходилось более 60%.