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区块链分析初创公司Elliptic与MIT研究人员合作,利用机器学习检测比特币洗钱行为

2019-08-02 09:00:36
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区块链分析公司应用深度学习技术检测比特币非法交易

尽管批评者经常将比特币与毒品交易和黑客攻击等非法活动联系在一起,但由于其透明性和伪匿名性,在比特币中检测此类活动比实体现金要容易得多。近期,区块链分析初创公司Elliptic与麻省理工学院(MIT)和科技巨头IBM的研究人员合作,应用深度学习技术分析了超过20万笔比特币交易,致力于检测洗钱和勒索软件等非法活动。

全球最大的加密货币标记交易数据集

基于这项分析,Elliptic发布了一个数据集,宣称这是"全球最大的公开可用的加密货币标记交易数据集"。该数据集采用了多种机器学习方法,包括逻辑回归、随机森林、多层感知器和图卷积网络(GCN),其中GCN被称为"新兴方法"。

参与比特币交易分析的MIT-IBM Watson AI实验室研究员Mark Weber表示:"图卷积网络仍然是一类年轻的方法,我们的实验也处于早期阶段,但我们相信GCN捕捉这些大型复杂交易网络中关系信息的能力,可能在反洗钱方面具有重要价值。"

Elliptic的数据集包含203,769笔比特币交易和支付流的时间序列图。分析发现,2%的交易被标记为非法,21%为合法,其余交易被标记为未知。

推动加密货币反洗钱技术发展

Elliptic首席科学家兼联合创始人Tom Robinson博士表示:"这项工作将帮助我们的客户,包括加密货币交易所和金融机构,使用我们的软件更好地识别非法交易,履行反洗钱义务。"他还补充道,尽管目前的工作重点是比特币(BTC),但该技术也可应用于以太坊(ETH)到Facebook即将推出的加密货币Libra等多种加密货币。

MIT和IBM的研究人员表示,他们希望激励其他人使用这些新兴技术来应对检测洗钱活动这一"社会重要挑战",从而使金融系统"更安全、更具包容性"。

持类似观点的区块链分析公司CipherTrace最近表示,需要"复杂"的技术来揭露加密货币中的洗钱行为。"通过区块链系统追踪资金需要最先进的计算机科学和网络犯罪专业知识。"

今年早些时候,区块链分析公司Chainalysis也加强了其合规服务,帮助金融机构、交易所和执法机构监控更多区块链网络上的非法活动。

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