一份新的报告解释说，人工智能可以快速扫描庞大的比特币区块链，寻找非法活动的迹象，这一能力可以大大加强执法部门打击洗钱的工作。
区块链分析公司Elliptic周三与MIT-IBM Watson人工智能实验室发表了一项研究，该研究使用深度学习人工智能模型分析比特币交易，以检测洗钱模式并识别用于犯罪的钱包。
Elliptic说，比特币以使用去中心化的公共账本而闻名，这也是该技术的核心方面，也使这项研究成为可能。Elliptic和MIT-IBM利用人工智能将合法和非法交易分组，并跟踪后者之间的联系，以发现潜在的洗钱行为。
Elliptic写道：“区块链为机器学习技术提供了肥沃的土壤，这要归功于我们和其他人收集的交易数据和交易实体类型的信息。”。“这与传统金融形成了鲜明对比，在传统金融中，交易数据通常是孤立的，因此应用这些技术具有挑战性。”
这项测试并没有尝试使用所谓的“隐私币”
Elliptic联合创始人兼首席科学家Tom Robinson告诉Decrypt：“（比特币）所有交易都可以获得交易对手信息。”他补充道，这项技术可以应用于索拉纳和以太坊等其他开放区块链。“像Monero这样的隐私币并非如此。”
Elliptic解释道：“机器学习模型不是用来识别非法行为者的交易，而是用来识别‘子图’，即代表比特币被洗钱的交易链。”。“这种方法使我们能够更普遍地关注‘多跳’洗钱过程，而不是特定非法行为者的链上行为。”
据Elliptic称，今天发布的报告延续了该公司2019年与MIT-IBM Watson人工智能实验室开始的工作。Elliptic最初与一家未命名的加密货币交易所合作，测试他们的理论。
报告称：“在该模型预测的52个‘洗钱’子图中，该交易所确认，已经被标记为与洗钱有关的用户收到了14个。”。“平均而言，这些账户中只有不到万分之一被标记为此类账户，这表明该模型表现非常好。”
政府监管机构，特别是美国的监管机构，将洗钱法作为攻击加密货币行业的众多大棒之一。周二，西雅图的一名美国联邦法官以涉嫌洗钱罪判处币安创始人赵四个月联邦监禁。
上个月，比特币混合机Samourai钱包的创始人因洗钱指控被美国司法部逮捕。
联邦调查局助理主管詹姆斯·史密斯在起诉书中表示，“威胁行为者”使用Samourai钱包等技术来逃避执法部门的侦查，并创造有利于犯罪活动的环境。
司法部在起诉书中表示：“在提供Samourai‘隐私’服务的同时，被告知道它是犯罪分子进行大规模洗钱和逃避制裁的天堂。”事实上，正如被告所意图和众所周知的那样，Samourai处理的资金中有很大一部分是通过Samourai进行隐瞒的犯罪所得。”
由Ryan Ozawa编辑。
