微算法科技利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)提高比特幣區(qū)塊鏈反洗錢能力
隨著比特幣交易的普及,洗錢活動(dòng)也日益猖獗。傳統(tǒng)的反洗錢方法難以有效識(shí)別區(qū)塊鏈上的洗錢交易。為了提高反洗錢能力,微算法科技(NASDAQ:MLGO)利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)(GCN)技術(shù),構(gòu)建了比特幣區(qū)塊鏈反洗錢模型。該模型能夠有效識(shí)別洗錢交易,并降低誤報(bào)率。
圖卷積網(wǎng)絡(luò)(Graph Convolutional Network,GCN)是一種基于圖結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型,可以有效地處理非歐幾里德結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。在比特幣區(qū)塊鏈中,每個(gè)比特幣地址可以看作是一個(gè)節(jié)點(diǎn),而交易記錄可以看作是節(jié)點(diǎn)之間的邊。通過構(gòu)建比特幣交易網(wǎng)絡(luò)圖,微算法科技可以利用GCN來挖掘隱藏在交易數(shù)據(jù)中的洗錢模式和關(guān)聯(lián)關(guān)系。
該模型的核心在于其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和模式識(shí)別能力。傳統(tǒng)的反洗錢方法往往依賴于固定的規(guī)則和閾值來篩選可疑交易,這容易導(dǎo)致誤報(bào)或漏報(bào)。而GCN模型能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)交易行為的特征,并根據(jù)這些特征進(jìn)行分類或預(yù)測(cè),從而更加準(zhǔn)確地識(shí)別洗錢活動(dòng)。
該模型能夠處理動(dòng)態(tài)變化的交易網(wǎng)絡(luò)。在比特幣交易網(wǎng)絡(luò)中,交易是持續(xù)發(fā)生的,而且隨著時(shí)間的推移,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和交易模式也在不斷變化。GCN模型能夠適應(yīng)這種動(dòng)態(tài)特性,及時(shí)發(fā)現(xiàn)新的洗錢模式,并調(diào)整自身的識(shí)別策略。
構(gòu)建比特幣交易網(wǎng)絡(luò)圖:將比特幣區(qū)塊鏈中的交易數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖的形式,其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)比特幣地址,每條邊代表一筆交易。通過這種方式,可以將比特幣交易的關(guān)系和流動(dòng)性可視化,并為后續(xù)的分析提供基礎(chǔ)。
應(yīng)用圖卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征學(xué)習(xí):利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)的特性,對(duì)比特幣交易網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行特征學(xué)習(xí)。通過對(duì)節(jié)點(diǎn)和邊的特征進(jìn)行提取和聚合,可以獲得更加豐富和準(zhǔn)確的比特幣交易信息。這些特征可以包括交易金額、交易頻率、交易時(shí)間等,以及與其他節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)程度等。
建立洗錢行為預(yù)測(cè)模型:基于學(xué)習(xí)到的特征,微算法科技將建立洗錢行為預(yù)測(cè)模型。該模型將通過監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式,利用已知的洗錢樣本進(jìn)行訓(xùn)練,從而能夠?qū)ξ粗慕灰走M(jìn)行分類,判斷其是否存在洗錢風(fēng)險(xiǎn)。通過不斷優(yōu)化模型的參數(shù)和算法,微算法科技期望能夠提高洗錢行為的檢測(cè)準(zhǔn)確率和預(yù)測(cè)能力。
識(shí)別非法交易模式:通過GCN,微算法科技可以對(duì)比特幣交易網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模,并學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)(即交易)和邊(即交易之間的關(guān)系)的特征。這些特征可以幫助識(shí)別出非法的交易模式,如洗錢、欺詐等。
預(yù)測(cè)可疑交易:基于GCN的模型可以預(yù)測(cè)哪些交易可能是非法的。微算法科技可以通過對(duì)已知非法交易和合法交易進(jìn)行訓(xùn)練,然后應(yīng)用模型來預(yù)測(cè)新的交易是否可能是非法的。
可視化交易網(wǎng)絡(luò):GCN還可以用于可視化比特幣交易網(wǎng)絡(luò)。微算法科技可以幫助反洗錢分析師更直觀地理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和交易模式,從而更好地識(shí)別可疑活動(dòng)。
假設(shè)有一筆涉嫌洗錢的比特幣交易,GCN可以通過分析交易圖中的節(jié)點(diǎn)和邊的特征,識(shí)別出與該交易相關(guān)的其他可疑地址。例如,如果某個(gè)地址頻繁與其他涉嫌洗錢的地址進(jìn)行交易,并且這些地址之間存在復(fù)雜的交易模式,GCN可以通過學(xué)習(xí)這些模式,將這個(gè)地址標(biāo)記為可疑地址。
微算法科技(NASDAQ:MLGO)通過應(yīng)用GCN,比特幣區(qū)塊鏈分析可以更加準(zhǔn)確和高效地識(shí)別潛在的洗錢行為。與傳統(tǒng)的手工特征提取方法相比,GCN能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖數(shù)據(jù)中的特征和關(guān)系,避免了人工定義規(guī)則的主觀性和限制性。這使得反洗錢工作更加智能化和自動(dòng)化,提高了反洗錢的效率和準(zhǔn)確性。
圖卷積網(wǎng)絡(luò)在比特幣區(qū)塊鏈反洗錢中具有強(qiáng)大的能力,可以有效地識(shí)別非法交易模式、預(yù)測(cè)可疑交易,并可視化交易網(wǎng)絡(luò)。這些功能使得GCN成為比特幣區(qū)塊鏈反洗錢領(lǐng)域的一種重要工具。通過構(gòu)建基于GCN的反洗錢模型,微算法科技(NASDAQ:MLGO)成功提高了反洗錢能力,為打擊加密貨幣洗錢活動(dòng)提供了有力支持。
溫馨提示:
1、本頁內(nèi)容僅作為稿件內(nèi)容預(yù)覽、確認(rèn)使用,媒體最終發(fā)稿格式請(qǐng)以實(shí)際為準(zhǔn)。
2、本平臺(tái)所發(fā)布信息的內(nèi)容和準(zhǔn)確性由提供信息的原單位組織或個(gè)人獨(dú)立承擔(dān)完全責(zé)任。
評(píng)論