區塊鏈偵探 Elliptic 運用 2 億筆比特幣交易資料，探索 AI 在反洗錢領域的應用潛力

區塊鏈偵探公司 Elliptic 利用 2 億筆比特幣交易探索 AI 與防制洗錢

區塊鏈分析公司 Elliptic 表示，在利用創紀錄的 2 億筆交易訓練人工智慧（AI）模型後，已偵測到比特幣區塊鏈上潛在的洗錢模式。

這項研究是 2019 年一項僅使用 20 萬筆交易資料集的計畫的延伸。規模遠大於前者的「Elliptic2」資料集，運用了 12.2 萬個已知與非法活動有關的「子圖」（subgraphs）──一組相連節點與交易鏈。

AI 的洞見力會隨著可用於訓練機器學習演算法的資料集規模越大而越強，而像比特幣這類加密貨幣在區塊鏈上提供了大量透明的交易資料。Elliptic 與 MIT-IBM Watson AI 實驗室的研究人員合著一篇論文指出，他們利用這些交易來學習洗錢在加密貨幣中所呈現的「形狀」，並準確分類新的犯罪活動。

Elliptic 共同創辦人 Tom Robinson 在一封電子郵件中表示：「模型所識別出的洗錢技術之所以被發現，是因為它們在比特幣中相當普遍。隨著這些技術不再有效，加密貨幣洗錢手法將會與時俱進，但 AI／深度學習方法的一大優勢在於，新的洗錢模式一旦出現就會自動被識別出來。」

許多可疑的子圖被發現包含所謂的「剝皮鏈」（peeling chains），使用者將加密貨幣發送或「剝離」到一個目的地地址，而剩餘部分則發送到另一個由使用者控制的地址。這種情況一再重複，就形成了剝皮鏈。

Elliptic 在論文中指出：「在傳統金融領域，這被稱為『分散化』（smurfing），將大筆現金分散為多筆小額交易，以避開監管申報門檻，逃避被偵測。」

另一種常見的技術是利用所謂的「巢狀服務」（nested services），這些業者會透過在較大型加密貨幣交易所的帳戶來移動資金，有時候未經交易所的知情或許可。巢狀服務可能會收到客戶存入其加密貨幣地址的款項，然後將資金轉帳到他們在交易所的存款地址。

Elliptic 表示：「眾所皆知，巢狀服務對客戶的盡職調查往往不如他們所利用的加密貨幣交易所嚴格，有時甚至根本沒有任何防制洗錢的檢查，導致被濫用於加密貨幣洗錢──可能使他們出現在模型判定為可疑的子圖中。」