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麻省理工學院AI實驗室:分析20萬筆比特幣交易后 發現只有2%是“非法的”_區塊鏈:比特幣

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據Coindesk8月2日報道,區塊鏈分析公司Elliptic與麻省理工學院合作,發布了一個與非法活動相關的比特幣交易公共數據集。

該小組的研究詳細說明了MIT-IBM沃森人工智能實驗室的研究人員如何使用機器學習軟件對總價值約60億美元的203,769筆比特幣節點交易分類。該研究探索了人工智能能否幫助當前的反洗錢流程。

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在檢查了這些節點與已知實體的關聯后,研究人員發現,在這20萬筆比特幣交易中,只有2%被認為是非法的,另外21%的交易被確認為合法,但絕大多數交易仍未歸類。據悉,到目前為止,自2009年推出以來,估計有4.4億筆比特幣交易。

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需要明確的是,這2%非法交易來自此前未公開的Elliptic數據集,且僅僅是麻省理工學院研究人員通過分析找出的。不過,該數據與另家分析公司Chainalysis的一項研究結果相似,Chainalysis估計,2019年僅有1%的比特幣交易與非法活動有關。

麻省理工成立金融科技實驗室 主要研究區塊鏈等技術:據外媒消息,近日,美國麻省理工學院(MIT)計算機科學與人工智能實驗室正式宣布成立MIT金融科技實驗室,研究方向主要包括區塊鏈、隱私安全、數據庫系統等。其中,螞蟻金服入選為創始成員。[2018/6/11]

由于世界各地的執法機構經常雇用Elliptic來識別涉及加密貨幣的非法活動,因此本研究旨在尋找有助于區分比特幣非法使用和合法使用的方式,尤其針對沒有銀行賬戶的個人或其他未知實體。

Elliptic聯合創始人湯姆·羅賓遜表示:

一般而言,合規性的關鍵問題在于假陽性。這項研究的一個重要部分是減少假陽性誤報的數量。一個關鍵的發現是,機器學習技術在發現非法交易方面能起到非常有效的作用。

羅賓遜補充說,有時,基于暗網市場的預存數據、勒索軟件攻擊和其他刑事調查,軟件能夠找到難以描述卻與已知實體匹配的模式。

在完成該學術研究之后,Elliptic公開了數據集以鼓勵開源。

麻省理工學院研究員馬克·韋伯表示:

我們正在與領域專家分享我們在反洗錢方面的早期實驗,以便征求反饋意見。同時,我們也希望Elliptic數據集的發布能夠激勵其他人加入,共同開發新的AML技術和模型,繼而提升金融系統的安全性。

4月,CNBC曾報道,全球犯罪活動增加可能推動100美元票據需求激增。美國經濟研究所2017年的一份報告估計,所有流通的美國貨幣中有超過三分之一被犯罪分子和稅務欺詐者使用。

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