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[새로운 AI 기술로 암호화폐를 통한 자금세탁 탐지] 거래 데이터에 머신러닝을 적용하여 비트코인 블록체인에서 자금 세탁을 탐지하는 새로운 방법이 개발되었다. 이 기술은 이미 암호화폐 거래소로 전송된 범죄 수익, 새로운 자금 세탁 패턴, 이전에 알려지지 않았던 불법 행위자를 식별한 것으로 나타났다.

https://thenextweb.com/news/ai-detects-money-laundering-through-cryptocurrencies-on-bitcoin-blockchain

운영자 | 기사입력 2024/05/03 [00:00]

[새로운 AI 기술로 암호화폐를 통한 자금세탁 탐지] 거래 데이터에 머신러닝을 적용하여 비트코인 블록체인에서 자금 세탁을 탐지하는 새로운 방법이 개발되었다. 이 기술은 이미 암호화폐 거래소로 전송된 범죄 수익, 새로운 자금 세탁 패턴, 이전에 알려지지 않았던 불법 행위자를 식별한 것으로 나타났다.

https://thenextweb.com/news/ai-detects-money-laundering-through-cryptocurrencies-on-bitcoin-blockchain

운영자 | 입력 : 2024/05/03 [00:00]

블록체인은 문제를 찾는 솔루션이라는 비판을 받기도 한다그러나 한 그룹의 사람들은 이미 기술에서 엄청난 가치를 발견했다바로 돈세탁기이다.

그들의 범죄는 금융 기관암호화폐 기업합법적인 법 집행 기관 및 암호화폐 규제 기관에 고통스러운 골칫거리를 야기한다이들 모두는 블록체인에서의 불법 활동을 해결해야 한다.

 

암호화폐 포렌식을 전문으로 하는 영국 기업인 Elliptic을 만나본다회사는 금융범죄로부터 고객을 보호하기 위해 블록체인 분석을 사용한다최신 보호 장치는 AI의 힘을 활용한다. Elliptic은 거래 데이터에 머신러닝을 적용하여 비트코인 블록체인에서 자금 세탁을 탐지하는 새로운 방법을 만들었다.

 

새로운 연구에 따르면 이 기술은 이미 암호화폐 거래소로 전송된 범죄 수익새로운 자금 세탁 패턴이전에 알려지지 않았던 불법 행위자를 식별한 것으로 나타났다.

출력은 이미 Elliptic의 제품에 구워졌다추가 테스트를 통해 회사는 AI 모델이 불법 거래를 직접적으로 표시할 수 있다고 믿는다.

Elliptic의 공동 창립자이자 수석 과학자인 톰 로빈슨(Tom Robinson)은 두 가지 핵심 사용 사례를 구상한다.

로빈슨은 이메일을 통해 주요 응용 프로그램은 자금 세탁 방지로 암호화폐 거래소 및 기타 기업이 범죄 활동에서 유래했을 수 있는 암호화폐를 식별하도록 돕는 것이다.”라고 말했다.

"또한 법 집행 기관에서 암호화폐를 사용하는 새로운 불법 서비스와 행위자를 식별하는 데 사용될 수도 있다."

 

자금 세탁에 대한 모델 접근 방식

분산형 및 (유사)익명 거래 시스템인 블록체인은 자금세탁자들에게 매우 매력적이다불행하게도 블록체인은 AI 분석에도 적합하다.

머신러닝은 거래 원장과 지갑 데이터를 스캔하여 불법 결제의 징후와 그 배후의 범죄자를 찾아낼 수 있다.

로빈슨은 “이것은 아마도 암호화폐가 전통적인 금융 자산보다 AI 기반 금융 범죄 탐지에 더 잘 적응할 수 있게 만들 것이라고 말했다.

 

Elliptic은 수년 동안 가능성을 탐구해 왔다. 2019년에 이 회사는 랜섬웨어 그룹다크넷 마켓플레이스 등 불법 행위자가 비트코인 거래를 발견하는 머신러닝 모델을 개발했다.

새로운 연구는 기술을 업데이트하고 이를 2억 건 이상의 거래가 포함된 거대한 데이터 세트에 적용한다.

Elliptic MIT-IBM Watson AI Lab의 연구원들과 협력하여 이 방법을 개발했다그들은 새로운 접근법을 적용하기로 결정했다.

 

연구원들은 불법 지갑에 초점을 맞추는 대신 비트코인 거래 체인을 나타내는 "하위 그래프"에 대한 모델을 훈련했다이러한 거래 중 일부에는 자금세탁이 포함되었다.

지갑보다는 하위 그래프에 초점을 맞춤으로써 모델은 더 광범위한 "멀티 홉세탁 프로세스를 분석할 수 있다.

 

AI로 자금세탁 식별

훈련 후 팀은 이름이 알려지지 않은 암호화폐 거래소의 실제 거래에 기술을 적용했다그들의 모델은 예금으로 끝나는 52개의 의심스러운 하위 그래프를 즉시 식별했다그런 다음 결과는 검토를 위해 거래소로 전송되었다.

 

반응은 희망적이었다예금을 받은 52개 계정 중 14개는 이미 자금세탁과 관련된 것으로 신고되었으며 실제 숫자는 더 많을 수 있다.

나머지 38개 계정은 불법 활동과 확실한 연관성이 없었지만 그렇다고 이들이 무죄라는 의미는 아니다.

거래소는 고객 계정 중 0.1% 미만을 의심스러운 것으로 표시했다그러나 이러한 통찰은 전적으로 오프체인 정보에 기초한 것이다.

모델은 더 심층적인 분석을 수행한다확인된 예측에 이 용량을 추가하면 시스템이 이미 잘 작동하고 있음을 의미한다. Elliptic은 더욱 개선된 기술을 통해 해당 기술을 상용화할 수 있기를 희망한다.

 

회사는 모델이 발견한 세탁 패턴도 조사했다여기에는 일련의 소규모 거래를 통해 대량의 암호화폐를 세척하는 '필링 체인'과 불법 거래를 은폐하기 위해 대규모 거래소를 사용하는 '중첩 서비스'가 포함되었다.

Elliptic은 이러한 행동을 식별함으로써 도구의 범위를 확장할 계획이다회사는 또한 기본 데이터를 공개적으로 제공했다.

로빈슨은 “우리는 여기서 가능한 것의 표면만 긁는 중이다.”라고 말했다. “이 작업은 다른 블록체인으로 확장될 것이며 더 많은 데이터를 통합할수록 더욱 효과적이 될 것이다.”

 

 

 

 
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