麻省理工学院AI实验室:分析20万笔比特币交易后 发现只有2%是“非法的”

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有效期至: 长期有效 发布时间: 2019-08-03 11:07
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据Coindesk 8月2日报道,区块链分析公司Elliptic与麻省理工学院(MIT)合作,发布了一个与非法活动相关的比特币交易公共数据集。

(来源:Pixabay)

该小组的研究详细说明了MIT- IBM沃森人工智能实验室的研究人员如何使用机器学习软件对总价值约60亿美元的203,769笔比特币节点交易分类。该研究探索了人工智能能否帮助当前的反洗钱流程。

在检查了这些节点与已知实体的关联后,研究人员发现,在这20万笔比特币交易中,只有2%被认为是非法的,另外21%的交易被确认为合法,但绝大多数交易(约77%)仍未归类。据悉,到目前为止,自2009年推出以来,估计有4.4亿笔比特币交易。

需要明确的是,这2%非法交易来自此前未公开的Elliptic 数据集,且仅仅是麻省理工学院研究人员通过分析找出的。不过,该数据与另家分析公司Chainalysis的一项研究结果相似,Chainalysis估计,2019年仅有1%的比特币交易与非法活动有关。

由于世界各地的执法机构经常雇用Elliptic来识别涉及加密货币的非法活动,因此本研究旨在寻找有助于区分比特币非法使用和合法使用的方式,尤其针对没有银行账户的个人或其他未知实体。

Elliptic联合创始人汤姆·罗宾逊(Tom Robinson)表示:

一般而言,合规性的关键问题在于假阳性(阴性被判为阳性)。这项研究的一个重要部分是减少假阳性误报的数量。一个关键的发现是,机器学习技术在发现非法交易方面能起到非常有效的作用。

罗宾逊补充说,有时,基于暗网市场的预存数据、勒索软件攻击和其他刑事调查,软件能够找到难以描述却与已知实体匹配的模式。

在完成该学术研究之后,Elliptic公开了数据集以鼓励开源。

麻省理工学院研究员马克·韦伯(Mark Weber)表示:

我们正在与领域专家分享我们在反洗钱方面的早期实验,以便征求反馈意见。同时,我们也希望Elliptic数据集的发布能够激励其他人加入,共同开发新的AML技术和模型,继而提升金融系统的安全性。

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