Các nhà nghiên cứu tại Đại học Cảnh sát Nhân dân Trung Quốc phát triển khung AI phân tích giao dịch Bitcoin, nhằm nhận diện các giao dịch bị nghi liên quan đến hoạt động bất hợp pháp như rửa tiền. Mô hình đạt độ chính xác tổng thể 89,4%.
Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Journal of Intelligence, với mục tiêu hỗ trợ cơ quan quản lý phát hiện giao dịch tiền mã hóa có rủi ro. Nhóm nghiên cứu cho rằng tính ẩn danh và liên biên giới của tiền mã hóa có thể bị lợi dụng cho hoạt động rửa tiền và giao dịch ngầm.
Khung phân tích kết hợp Mạng nơ-ron đồ thị động, mô-đun bộ nhớ và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Mạng đồ thị theo dõi dòng tiền, cấu trúc giao dịch và sự thay đổi của mạng lưới; mô-đun bộ nhớ đối chiếu hành vi hiện tại với các mẫu giao dịch bất hợp pháp trong quá khứ; còn LLM tổng hợp dữ liệu để tạo điểm rủi ro, bằng chứng chính và chuỗi giải thích.
Nhóm nghiên cứu thử nghiệm mô hình trên bộ dữ liệu giao dịch Bitcoin Elliptic, gồm 203.769 nút giao dịch, 234.355 cạnh giao dịch và 166 đặc trưng trên mỗi nút. Kết quả cho thấy mô hình đạt độ chính xác 89,4%, độ chính xác khi nhận diện giao dịch bất hợp pháp là 89,1% và khả năng thu hồi là 64,5%.
Nhóm nghiên cứu cho biết mô-đun bộ nhớ giúp hệ thống nhận diện các phương thức rửa tiền mới hoặc biến đổi bằng cách so sánh dòng tiền, thời điểm giao dịch và cấu trúc mạng lưới. Dữ liệu hiện có chưa cho thấy mô hình đã được triển khai trong hoạt động giám sát thực tế.