論文の概要: Machine Learning-Based Detection and Analysis of Suspicious Activities in Bitcoin Wallet Transactions in the USA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03092v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 00:07:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:49:11.952321
• Title: Machine Learning-Based Detection and Analysis of Suspicious Activities in Bitcoin Wallet Transactions in the USA
• Title（参考訳）: 米国におけるビットコインウォレット取引における機械学習による予期せぬ活動の検出と分析
• Authors: Md Zahidul Islam, Md Shahidul Islam, Biswajit Chandra das, Syed Ali Reza, Proshanta Kumar Bhowmik, Kanchon Kumar Bishnu, Md Shafiqur Rahman, Redoyan Chowdhury, Laxmi Pant,
• Abstract要約: この研究は、不正行為を露呈する傾向と傾向を識別する機能を備えたモデルを作成することを目的としている。 データセットは、詳細なBitcoinウォレットトランザクション情報で構成されている。 機械アルゴリズムの暗号追跡への応用は、透明でセキュアな米国市場を作るためのツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.588234879488451
• License:
• Abstract: The dramatic adoption of Bitcoin and other cryptocurrencies in the USA has revolutionized the financial landscape and provided unprecedented investment and transaction efficiency opportunities. The prime objective of this research project is to develop machine learning algorithms capable of effectively identifying and tracking suspicious activity in Bitcoin wallet transactions. With high-tech analysis, the study aims to create a model with a feature for identifying trends and outliers that can expose illicit activity. The current study specifically focuses on Bitcoin transaction information in America, with a strong emphasis placed on the importance of knowing about the immediate environment in and through which such transactions pass through. The dataset is composed of in-depth Bitcoin wallet transactional information, including important factors such as transaction values, timestamps, network flows, and addresses for wallets. All entries in the dataset expose information about financial transactions between wallets, including received and sent transactions, and such information is significant for analysis and trends that can represent suspicious activity. This study deployed three accredited algorithms, most notably, Logistic Regression, Random Forest, and Support Vector Machines. In retrospect, Random Forest emerged as the best model with the highest F1 Score, showcasing its ability to handle non-linear relationships in the data. Insights revealed significant patterns in wallet activity, such as the correlation between unredeemed transactions and final balances. The application of machine algorithms in tracking cryptocurrencies is a tool for creating transparent and secure U.S. markets.
• Abstract（参考訳）: 米国におけるビットコインやその他の暗号通貨の劇的な採用は、金融界に革命をもたらし、前例のない投資と取引効率の機会を提供してきた。 この研究プロジェクトの主目的は、Bitcoinウォレット取引における疑わしい行為を効果的に識別し追跡できる機械学習アルゴリズムを開発することである。 この研究は、ハイテク分析によって、違法行為を露呈する傾向と傾向を識別する機能を備えたモデルを作ることを目指している。 現在の研究は、アメリカのBitcoin取引情報に特化しており、取引が通る即時的環境について知っておくことの重要性に重点を置いている。 データセットは、トランザクション値、タイムスタンプ、ネットワークフロー、ウォレットのアドレスなどの重要な要素を含む、詳細なBitcoinウォレットトランザクション情報で構成されている。 データセットのすべてのエントリは、受信および送信されたトランザクションを含む、ウォレット間の金融取引に関する情報を公開する。 この研究では、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンの3つの認定アルゴリズムをデプロイした。 振り返ると、ランダムフォレストは最も高いF1スコアを持つ最良のモデルとして現れ、データ内の非線形関係を扱う能力を示している。 インサイトは、未確認の取引と最終的な残高との相関など、ウォレットアクティビティの重大なパターンを明らかにした。 機械アルゴリズムの暗号追跡への応用は、透明でセキュアな米国市場を作るためのツールである。

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