區塊鏈經常被批評為尋找問題的解決方案。但有一群人已經發現了這項技術的巨大價值：洗錢者。
他們的犯罪行為給金融機構、加密貨幣企業、合法執法機構和加密貨幣監管機構帶來了痛苦的頭痛。他們所有人都需要解決區塊鏈上的非法活動。
Elliptic 是一家專門從事加密貨幣取證的英國公司。該公司使用區塊鏈分析來保護客戶免受金融犯罪的侵害。其最新的保障措施利用了人工智慧的力量。透過將機器學習應用於交易數據，Elliptic 創建了一種檢測比特幣區塊鏈洗錢的新方法。
新的研究表明，該技術已經識別出發送到加密貨幣交易所的犯罪收益、洗錢的新模式以及以前未知的非法行為者。
這些輸出已經融入Elliptic 的產品中。透過進一步測試，該公司相信人工智慧模型可以直接標記非法交易。
Elliptic 的共同創辦人兼首席科學家Tom Robinson 設想了兩個核心用例。
「主要應用是反洗錢，幫助加密貨幣交易所和其他企業識別可能源自犯罪活動的加密貨幣，」羅賓遜透過電子郵件告訴TNW。
“執法機構還可以使用它來識別使用加密的新非法服務和行為者。”
洗錢的典範方法
作為去中心化和（偽）匿名的交易系統，區塊鏈對洗錢者極具吸引力。對他們來說不幸的是，區塊鏈對於人工智慧分析來說也已經成熟。
透過掃描錢包上的交易帳本和數據，機器學習可以發現非法支付的跡象及其背後的犯罪分子。
羅賓遜說：“這可能使加密貨幣比傳統金融資產更適合基於人工智慧的金融犯罪檢測。”
Elliptic 多年來一直在探索各種可能性。早在2019 年，該公司就開發了一種機器學習模型，可以發現勒索軟體團體和暗網市場等非法行為者進行的比特幣交易。
新研究更新了技術。然後，它將它們應用到包含超過2 億筆交易的龐大資料集。
Elliptic 與MIT-IBM Watson AI 實驗室的研究人員合作開發了此方法。他們決定採用一種新穎的方法。
研究人員並沒有關注非法錢包，而是在代表比特幣交易鏈的「子圖」上訓練他們的模型。其中一些交易涉及洗錢。
透過專注於子圖而不是錢包，該模型可以分析更廣泛的「多跳」洗錢過程。
利用人工智慧尋找騙子
經過培訓後，該團隊將他們的技術應用於未命名的加密貨幣交易所的真實交易中。他們的模型迅速辨識出52 張以存款結尾的可疑子圖。交易所隨後審查了調查結果。
反應是有希望的。收到存款的52 個帳戶中有14 個已被標記為與洗錢有關，而實際數字可能更高。
儘管其餘38 個帳戶與非法活動沒有明確的聯繫，但這並不意味著他們是無罪的。
該交易所已將不到0.1% 的客戶帳戶標記為可疑。然而，這些見解完全來自鏈下資訊。
該模型進行了更深入的分析。將這種能力添加到已確認的預測中表示該系統已經表現良好。透過進一步完善，Elliptic 希望將這些技術商業化。
該公司還調查了模型發現的洗錢模式。其中包括「剝皮鏈」（透過一系列冗長的小額交易洗掉大量加密貨幣）和「嵌套服務」（利用更大的交易所來隱藏非法交易）。
透過識別這些行為，Elliptic 計劃擴大其工具的範圍。該公司還公開了基礎數據。
「我們只是觸及了這裡可能發生的事情的表面，」羅賓遜說。 “這項工作將擴展到其他區塊鏈，並且隨著我們納入更多數據，這項工作將變得越來越有效。”
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