200 000 bitcoin tranzakció elemzése után csupán 2%-uk köthető illegális tevékenységhez
A blokkláncelemző Elliptic a Massachusetts Institute of Technology (MIT) egyetemmel együttműködve az illegális tevékenységekhez köthető bitcoin tranzakciókat vizsgálta.
Jóval alacsonyabb az illegális tevékenységekhez köthető tranzakciók száma
A csoport gépi tanulásra képes szoftvert alkalmazva 203 769 bitcoin csomóponti tranzakciót elemzett, aminek teljes volumene 6 milliárd dollárt képvisel. A kutatás során arra keresték a választ, hogy gépi tanulás segítségével kiszűrhetőek-e a pénzmosási esetek.
A kutatás eredményeképp kiderült, hogy a 200 000 bitcoin tranzakciónak csupán a 2 százaléka volt illegális tevékenységhez köthető. 21% legális és 77%-a a tranzakcióknak azonosítatlan kategóriába került. A Bitcoin hálózat 2009-es indulása óta mintegy 440 millió tranzakciót bonyolítottak le.
A 2 százalékos eredmény összhangban van a Chainalysis blokkláncelemző becsléseivel, akik 1%-ra tették az illegális tevékenységekhez köthető bitcoin tranzakciók számát.
Az Ellipticet gyakran kérik fel különböző bűnüldöző hatóságok, hogy azonosítsák az illegális tevékenységek során használt kriptovaluta tranzakciókat. A friss kutatásuk célja az volt, hogy mintákat találjanak arra, hogyan lehet megkülönböztetni egy illegális BTC tranzakciót a legálistól, különösen az alulbankolt, a pénzügyi intézményeket megkerülő szereplők körében.
“A megfeleltetés fő problémája a hamis pozitív eredmények. A kutatás jelentős részét a hamis pozitívumok számának minimalizálása teszi ki” – mondta az Elliptic társalapítója, Tom Robinson. „A legfontosabb megállapítás az, hogy a gépi tanulási technikák nagyon hatékonyak a tiltott tranzakciók felderítésében.”
Hamarosan a szoftverek képesek lesznek felderíteni azokat a mintákat, amik korábbi darknetes piaci adatok, ransomware támadások és más bűnügyi nyomozások során gyűjtöttek.
Az Elliptic a kutatás eredményét publikussá tette, hogy így ösztönözze az open source hozzájárulásokat.
“Az AML oldalon a korai kutatásainkat osszuk meg a terület szakértőivel, hogy megbízható visszajelzéseket kapjunk,” nyilatkozta az MIT kutató Mark Weber az angol CoinDesk oldalnak.
“Reméljük, azzal, hogy megosszuk az Elliptic Adathalmazt, még több embert inspirálunk, hogy csatlakozzon az erőfeszítéshez, hogy a pénzügyi rendszerünket biztonságosabbá tegyük azzal, hogy új technikákat és AML modelleket fejlesztünk ki.”
A 2%-os illegális tevékenységhez köthető bitcoin tevékenységekkel szemben az amerikai dollár kevésbé teljesít ilyen kiemelkedően. Egy 2017-es jelentés szerint az összes forgalomban lévő készpénz harmadát adóelkerülésre és illegális tevékenységekre használják.