MITのAIラボは、20万のビットコイン取引を処理しました。わずか2％が「違法」でした
ブロックチェーン分析会社Ellipticはマサチューセッツ工科大学（MIT）と提携して、不正行為に関連するビットコイン取引の公開データセットを公開しました。
このグループの調査では、MIT-IBM Watson AI Labの研究者が機械学習ソフトウェアを使用して、合計約60億ドル相当の203,769ビットコインノードトランザクションを分類する方法について詳しく説明しました。この研究は、人工知能が現在のアンチマネーロンダリング（AML）手続きを支援することができるかどうかを探った。
ノードと既知のエンティティとの関連を調べた後、研究者はこれらの200,000ビットコイン取引のうち2％だけが違法と見なされていることを発見しました。 21％が合法であると特定されたが、取引の大部分（約77％）は未分類のままであった。 （現在までに、2009年のネットワーク立ち上げ以来、推定4億4000万ビットコインの取引が行われています。）
2019年のビットコイン取引のわずか1％が違法行為に関連していると推定されていた競合分析会社Chainalysisによる調査と一致する2％の数字。
Ellipticは、暗号通貨を使用して違法行為を識別するために世界中の法執行機関によって頻繁に採用されているため、この調査では、違法な使用と合法的なビットコインの使用を区別できます。
「一般的に、コンプライアンスに関する大きな問題は、誤検知です。 Ellipticの共同設立者であるTom Robinson氏はCoinDeskに語った。 「重要な発見は、機械学習技術が違法な取引を発見するのに非常に効果的であるということです。」
Robinson氏は、ダークネット市場からの既存のデータ、ランサムウェア攻撃、その他の犯罪捜査に基づいて、記述が困難でありながらも既知のエンティティと一致するパターンを見つけることができた、とRobinsonは付け加えました。
学術研究の結果、Ellipticは同じデータセットを公開し、オープンソースへの貢献を奨励しました。
MITの研究者Mark Weber氏は、次のように付け加えて、「AML側では、初期の実験をドメインの専門家と共有してフィードバックを求めています」と述べています。
「また、楕円データセットのリリースによって、AMLのための新しい手法とモデルを開発することによって、私たちの金融システムをより安全にするための努力に参加することを他の人々に奨励することを望んでいます。」
CNBCは4月、100ドル紙幣の需要急増が世界的な犯罪活動の増加によって引き起こされた可能性が高いと報じた。 アメリカ経済研究所による2017年の報告によると、「流通している全アメリカ通貨の3分の1以上が犯罪者や詐欺行為によって使用されています」と推定されています。
ShutterstockによるMIT画像