論文の概要: Detecting Anomalous Cryptocurrency Transactions: an AML/CFT Application
of Machine Learning-based Forensics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04803v3
- Date: Sat, 18 Mar 2023 14:41:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 04:07:11.773659
- Title: Detecting Anomalous Cryptocurrency Transactions: an AML/CFT Application
of Machine Learning-based Forensics
- Title（参考訳）: 異常暗号通貨のトランザクション検出:機械学習に基づく鑑識のaml/cft応用
- Authors: Nadia Pocher, Mirko Zichichi, Fabio Merizzi, Muhammad Zohaib Shafiq
and Stefano Ferretti
- Abstract要約: 本論文は,さまざまな手法を用いて,有向グラフネットワークとして表現されるBitcoinトランザクションの現実的なデータセットを解析する。
これは、Graph Convolutional Networks(GCN)とGraph Attention Networks(GAT)として知られるニューラルネットワークタイプが、有望なAML/CFTソリューションであることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.617291981476445
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In shaping the Internet of Money, the application of blockchain and
distributed ledger technologies (DLTs) to the financial sector triggered
regulatory concerns. Notably, while the user anonymity enabled in this field
may safeguard privacy and data protection, the lack of identifiability hinders
accountability and challenges the fight against money laundering and the
financing of terrorism and proliferation (AML/CFT). As law enforcement agencies
and the private sector apply forensics to track crypto transfers across
ecosystems that are socio-technical in nature, this paper focuses on the
growing relevance of these techniques in a domain where their deployment
impacts the traits and evolution of the sphere. In particular, this work offers
contextualized insights into the application of methods of machine learning and
transaction graph analysis. Namely, it analyzes a real-world dataset of Bitcoin
transactions represented as a directed graph network through various
techniques. The modeling of blockchain transactions as a complex network
suggests that the use of graph-based data analysis methods can help classify
transactions and identify illicit ones. Indeed, this work shows that the neural
network types known as Graph Convolutional Networks (GCN) and Graph Attention
Networks (GAT) are a promising AML/CFT solution. Notably, in this scenario GCN
outperform other classic approaches and GAT are applied for the first time to
detect anomalies in Bitcoin. Ultimately, the paper upholds the value of
public-private synergies to devise forensic strategies conscious of the spirit
of explainability and data openness.
- Abstract（参考訳）: マネーのインターネットの形成において、ブロックチェーンと分散台帳技術(DLT)の金融セクターへの応用が規制上の懸念を引き起こした。
この分野で有効になっているユーザの匿名性は、プライバシとデータ保護を保護する可能性があるが、識別性の欠如は説明責任を妨げ、マネーロンダリングとテロと拡散(AML/CFT)の資金提供との戦いに挑戦する。
法執行機関と民間部門は、本質的に社会技術である生態系間の暗号転送を追跡するために法医学を適用するため、これらの技術が、その展開が球体の特性や進化に影響を及ぼす領域における、その重要性の増大に焦点を当てる。
特にこの研究は、機械学習とトランザクショングラフ分析の手法の適用に関するコンテキスト化された洞察を提供する。
すなわち、さまざまなテクニックを通じて、有向グラフネットワークとして表現されるBitcoinトランザクションの実際のデータセットを分析する。
複雑なネットワークとしてのブロックチェーントランザクションのモデリングは、グラフベースのデータ分析手法がトランザクションの分類と不正なトランザクションの識別に役立つことを示唆している。
実際、この研究はグラフ畳み込みネットワーク(gcn)とグラフアテンションネットワーク(gat)として知られるニューラルネットワークタイプが有望なaml/cftソリューションであることを示している。
特に、このシナリオではGCNは他の古典的なアプローチよりも優れており、Bitcoinの異常を検出するために初めてGATが適用される。
最終的に、この論文は、説明可能性とデータのオープンさの精神を意識した法医学的戦略を考案する公共私的シナジーの価値を裏付けるものである。
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