Elliptic навчила ШІ виявляти відмивання грошей через біткоїн

Компанія Elliptic розробила систему на основі штучного інтелекту, здатну ефективно виявляти відмивання грошей за допомогою біткоїн-транзакцій.

У дослідженні взяли участь вчені з MIT-IBM Watson AI Lab. Команда використовувала набір даних із майже 200 млн транзакцій, на якому модель навчалася визначати не окремі незаконні операції, а цілі «підграфи».

Тестування системи на неназваній криптобіржі показало високу точність: з 52 підозрілих ланцюжків транзакцій, 14 було підтверджено як пов’язані з відмиванням грошей. При цьому в середньому лише один з 10 000 акаунтів відзначається таким, що свідчить про ефективність моделі.

Використовуючи зовнішні дані, система здатна виявляти схеми відмивання грошей, недоступні для традиційних методів аналізу.

ШІ виявив як відомі схеми легалізації коштів на кшталт «пілінг-ланцюжків», так і нові шаблони поведінки. Ці знання будуть корисними фахівцям із боротьби з відмиванням грошей, вважають дослідники.

Модель дала змогу ідентифікувати низку раніше невідомих гаманців, які використовувалися суб’єктами, пов’язаними зі схемами Понці, даркнет-ринками та іншими нелегальними активностями.

Компанія також відкрила доступ до найбільшого набору даних Elliptic2 для розвитку методів виявлення незаконних транзакцій із криптовалютами і просування нейромереж на основі графів.

В Elliptic зазначили, що притаманна блокчейну прозорість дає змогу краще виявляти фінансові злочини за допомогою ШІ, як порівняти з традиційними активами. Компанія бачить потенціал подальшої співпраці та обміну даними для розвитку цих методів і боротьби зі злочинністю в криптовалютній сфері.

У 2019 році Elliptic разом з MIT-IBM Watson AI Lab вже проводили аналогічне дослідження. Тоді модель навчили виявляти біткоїн-транзакції, здійснені незаконними суб’єктами, на наборі даних із 200 000 записів.

Попередній датасет також виклали у відкритий доступ. На цю роботу близько 400 разів посилалися дослідники з різних країн світу.

Нагадаємо, у січні ООН вказала на популярність USDT у схемах з відмивання грошей.