Bitcoin blok zincirindeki işlemleri içeren bir grafik veri kümesinin adli analizi, bir kripto borsasına gönderilen suç gelirlerinin ve bir Rus karanlık ağ pazarına ait daha önce bilinmeyen cüzdanların tespit edilmesi de dahil olmak üzere, yasadışı faaliyet ve kara para aklama ile ilişkili kümeleri ortaya çıkardı.
bulgular Elliptic’ten MIT-IBM Watson Yapay Zeka Laboratuvarı’ndan araştırmacılarla işbirliği içinde geliyor.
26 GB veri kümesi, adı verilen Eliptik2Ortak yazarlar, “49 milyon düğüm kümesi ve 196 milyon uç işlemden oluşan bir arka plan grafiği içinde Bitcoin kümelerinin 122 bin etiketli alt grafiğini içeren büyük bir grafik veri kümesidir”. söz konusu The Hacker News ile paylaşılan bir makalede.
Elliptic2 bunun üzerine kuruludur Eliptik Veri Seti (diğer adıyla Elliptic1), Temmuz 2019’da halka açıklanan bir işlem grafiğidir. mali suçlarla mücadele grafik evrişimli sinir ağlarını kullanma (GCN’ler).
Özetle amaç, yasa dışı faaliyetleri ve kara para aklama modellerini ortaya çıkarmaktır. Blockchain’in takma adı ve bunu, ağdaki yasal (örneğin, borsa, cüzdan sağlayıcı, madenci vb.) ve yasa dışı hizmetlerin (örneğin, karanlık ağ pazarı, kötü amaçlı yazılım, terör örgütleri, Ponzi şeması vb.) varlığına ilişkin bilgilerle birleştirmek.
Elliptic’in baş bilim adamı ve kurucu ortağı Tom Robinson, “Makine öğrenimini alt grafik düzeyinde (yani kara para aklama örneklerini oluşturan işlem grupları) kullanmak, kripto işlemlerinin suç geliri oluşturup oluşturmadığını tahmin etmede etkili olabilir” dedi. Hacker Haberleri.
“Bu, bilinen yasadışı cüzdanlardan gelen fonların izlenmesine veya bilinen kara para aklama uygulamalarıyla model eşleştirmeye dayanan geleneksel kripto AML çözümlerinden farklı.”
Elliptic2 üzerinde üç farklı alt grafik sınıflandırma yönteminin denendiği çalışma; GNN-Seg, Sub2VecVe BARDAKpotansiyel olarak yasadışı faaliyetlerde bulunan kripto borsa hesaplarını temsil eden alt grafikleri belirledi.
Ayrıca, şüpheli alt grafiklerle ilişkili fonların kaynağının, bir kripto para birimi karıştırıcısı, Panama merkezli bir saadet zinciri ve yalnızca davetle girilebilen bir Rus karanlık web forumu da dahil olmak üzere çeşitli kuruluşlara kadar izlenmesini mümkün kıldı.
Robinson, kara para aklama alt grafiklerinin “şekli”nin (karmaşık bir ağ içindeki yerel yapılar) göz önüne alındığında, suç faaliyetlerini işaretlemenin zaten etkili bir yolu olduğunu kanıtladığını söyledi.
Eğitimli GLASS modeli kullanılarak tahmin edilen alt grafiklerin daha ayrıntılı incelenmesi, soyulan zincirlerin ve iç içe geçmiş hizmetlerin varlığı gibi bilinen kripto para aklama modellerini de tespit etti.
Robinson, “Soyma zinciri, küçük miktarda kripto para biriminin bir hedef adrese ‘soyulduğu’, geri kalanının ise kullanıcının kontrolü altındaki başka bir adrese gönderildiği yerdir.” diye açıkladı. “Bu, bir soyulma zinciri oluşturmak için tekrar tekrar meydana geliyor. Bu model, meşru mali gizlilik amaçlarına sahip olabilir, ancak aynı zamanda, özellikle ‘soyulmuş’ kripto para biriminin tekrar tekrar bir değişim hizmetine gönderildiği durumlarda, kara para aklamanın göstergesi de olabilir.”
“Bu, bilinen bir kripto para aklama tekniğidir ve geleneksel finanstaki ‘şirinlik’ ile bir benzerlik taşır; bu nedenle, makine öğrenimi modumuzun bunu bağımsız olarak tanımlaması cesaret vericidir.”
Robinson, sonraki adımlara gelince, araştırmanın bu tekniklerin doğruluğunu ve hassasiyetini arttırmanın yanı sıra çalışmayı daha fazla blok zincirine genişletmeye odaklanacağını da sözlerine ekledi.
