Raziskovalci s podjetja Elliptic in MIT-IBM Watson AI Lab so v ospredje postavili uporabo umetne inteligence (AI) in strojnega učenja za boj proti finančnemu kriminalu na bitcoin blockchainu. S pomočjo novega podatkovnega nabora, imenovanega Elliptic2, ki obsega več kot 200 milijonov transakcij, so razvili napredne AI modele za identifikacijo vzorcev, ki so značilni za pranje denarja.

Metodologija, ki so jo v podjetju uporabili, temelji na prepoznavanju subgrafov in transakcijskih vzorcev, ki so povezani z nezakonitimi dejavnostmi. Z analizo teh subgrafov so raziskovalci uspeli identificirati kompleksne strukture, kot so »peeling chains« in »nested services«, ki so pogosto povezane z nezakonitimi aktivnostmi. Te tehnike pranja denarja na blockchainu so primerljive s tradicionalnimi metodami, kot je »smurfing«, ki se uporablja v klasičnem finančnem sistemu.

Uporabno tudi za kriptoborze

Učinkovitost AI modelov potrjujejo tudi kripto borze, ki so prepoznale sumljive verige transakcij, identificirane z uporabo AI. To kaže na to, da lahko AI igra ključno vlogo pri avtomatizaciji in pospeševanju odkrivanja nepravilnosti v obsežnih podatkovnih zbirkah, kot je bitcoin blockchain.

Pomembno je omeniti, da Elliptic2 predstavlja nadgradnjo prejšnjega nabora podatkov Elliptic1 in ponuja obsežnejšo ter bolj podrobno sliko transakcijskih vzorcev, povezanih z nezakonitimi aktivnostmi. Ta napredek v tehnologiji in metodologiji omogoča raziskovalcem in organom pregona boljše orodje za sledenje in preprečevanje finančnega kriminala v kriptovalutnem prostoru.

Raziskava ne le da povečuje natančnost in obseg tehnik za odkrivanje nezakonitih dejavnosti, ampak tudi postavlja temelje za nadaljnje izboljšave in razširitev na druge blockchaine. V prihodnosti lahko pričakujemo še večjo integracijo AI v procese forenzične analize blockchaina, kar bo še dodatno okrepilo boj proti finančnemu kriminalu v digitalnem svetu.

Razvoj umetne inteligence (AI) in strojnega učenja v forenzični analizi blockchaina odpira nova obzorja v boju proti finančnemu kriminalu. Zmožnost AI, da analizira obsežne podatkovne zbirke in avtomatizira odkrivanje nepravilnosti, je ključna za razumevanje vzorcev, ki jih človek sam ne bi mogel zaznati. Zlasti bitcoin blockchain, s skoraj milijardo transakcij, predstavlja idealno področje za uporabo AI.

Nov pristop proti kriminalcem

Ta pristop se ne osredotoča le na identifikacijo sumljivih denarnic ali transakcij, ampak tudi na vzorce transakcij, ki vodijo od kriminalnih akterjev do borz, kjer se lahko »umazane« kriptovalute pretvorijo v gotovino. Z uporabo AI modela, ki je bil usposobljen za prepoznavanje takšnih vzorcev, se je povečala zmožnost odkrivanja sumljivih denarnih tokov na blockchainu.

Poleg bitcoin blockchaina obstaja potencial za uporabo teh tehnologij na drugih odprtih blockchainih, kot sta Ethereum in Solana. Zmožnost AI, da razlikuje med zakonitimi in nezakonitimi transakcijami, in sledenje povezavam med slednjimi za razkrivanje morebitnega pranja denarja, kaže na obsežne možnosti za izboljšanje varnosti v kripto prostoru.

Vendar pa uporaba AI v preiskavah sproža tudi etična in pravna vprašanja, saj se pojavljajo skrbi glede zasebnosti in transparentnosti algoritmov, ki lahko vplivajo na posameznikovo svobodo. Pomembno je, da se pri razvoju in implementaciji teh orodij upošteva te dileme, da bi zagotovili pravično in odgovorno uporabo tehnologije.

Glede na napredek v AI in strojnem učenju je pričakovati, da bodo raziskovalci in organi pregona imeli na voljo bolj natančne in obsežne tehnike za odkrivanje nezakonitih dejavnosti na različnih blockchainih. To bo zahtevalo tudi javno dostopnost podatkovnih zbirk za nadaljnje raziskave in razvoj ter poudarjalo pomen sodelovanja in deljenja informacij znotraj kripto skupnosti.

Nadaljnji koraki vključujejo izboljšanje tehnik za odkrivanje in razširitev na različne blockchaine, kar bo okrepilo boj proti finančnemu kriminalu v digitalnem svetu. Z vzpostavitvijo odprte platforme za deljenje podatkov in znanja lahko pričakujemo, da bo skupnost kot celota postala bolj odporna proti nezakonitim dejavnostim in s tem prispevala k varnejšemu in bolj transparentnemu kripto prostoru.