Ученые разработали систему, которая способна выявлять транзакции в блокчейн-сети Bitcoin, которые связаны с отмыванием денег. Инструмент на базе искусственного интеллекта (AI) позволяет идентифицировать не только отдельные операции, но и фиксировать модель схем незаконных операций с использованием BTC.
Ученые из MIT-IBM Watson AI Lab и Elliptic провели масштабные эксперименты в рамках использования искусственного интеллекта для выявления операций с целью отмывания денег в блокчейн-сети Bitcoin. Согласно результатам исследования, ученым удалось создать специализированный инструмент, который может идентифицировать средства, поступающие на счета криптобиржи из сомнительных источников.
Основной целью исследования было изучение возможностей искусственного интеллекта в рамках улучшения механизма выявления схем финансовых преступлений в блокчейн-сетях. В рамках эксперимента модель машинного обучения проанализировала более 200 тыс. транзакций с BTC, помечая те, что связаны с незаконными операциями, например, схемами вымогателей или даркнетом. Так, была разработана система идентификации транзакций, которая позже была применена для анализа почти 200 млн транзакций с BTC. В результате AI-инструмент научился идентифицировать и помечать целые цепочки BTC-транзакций, которые участвуют в процессе отмывания денег. Такая система позволяет выявлять не отдельные адреса криптокошельков, которые связаны с нелегальной деятельностью, а идентифицировать и фиксировать конкретные многоуровневые схемы отмывания средств.
Чтобы проверить работоспособность инструмента, ученые протестировали его в рамках анализа операций с BTC на криптовалютной бирже, название которой не разглашается. Модель выявила 52 случая отмывания денег пользователями криптобиржи через транзакции с первой криптовалютой. Представители биржи подтвердили, что 14 из идентифицированных операций были действительно связаны с адресами, помеченными в качестве сомнительных. Что примечательно, биржа идентифицирует и помечает пользователей на основании внебиржевой информации. Таким образом, разработанная AI-модель способна выявлять случаи отмывания денег, которое не могли бы быть обнаружены при помощи традиционных методов ончейн-анализа.
Авторы проекта также утверждают, что разработанная модель машинного обучения может использоваться для выявления ранее неизвестных кошельков, связанных с преступной деятельностью. Поскольку AI-инструмент способен идентифицировать целые схемы, то все участвующие в этой схеме адреса будут автоматически помечены как принадлежащие преступникам. Такой подход позволил ученым выявить несколько кошельков, используемых в схемах Понци и в даркнете, которые ранее не были неизвестны.
Компания Elliptic планирует использовать разработанную AI-модель для улучшения своих продуктов, а также призывает сообщество использовать инструмент в рамках обмена данными для развития методов борьбы с преступностью в криптовалютной сфере.
Напомним, несмотря на снижение объема незаконных криптовалютных транзакций в 2023 году, в них были задействованы активы стоимостью более $24,2 млрд. При этом более 60% незаконных криптотранзакций были осуществлены с использованием стейблкоинов.
