إلليبتك تنشئ نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه مطاردة غسل الأموال بالبيتكوين

أنشأت شركة التحليلات المشفرة إلليبتك نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه اكتشاف معاملات غسل الأموال بالعملات المشفرة، وهي آفة بلغت أكثر من 22 مليار دولار في عام 2023.

في تقرير يوم الأربعاء، قالت إلليبتك إن النموذج تم تدريبه على مجموعة بيانات تضم ما يقرب من 200 مليون معاملة. يمكنه اكتشاف حالات غسل الأموال بالعملات المشفرة التي كانت غير قابلة للتحديد سابقًا باستخدام تقنيات تحليل البلوك تشين التقليدية.

نموذج الذكاء الاصطناعي يمكنه اكتشاف المحافظ غير المشروعة غير المعروفة سابقًا

بدلاً من تتبع المعاملات التي يقوم بها جهات فاعلة غير مشروعة محددة، وهو ما تفعله معظم التقنيات التقليدية، ينظر نموذج الذكاء الاصطناعي إلى "الرسوم البيانية الفرعية" (subgraphs)، أو سلاسل المعاملات، للتنبؤ بموعد غسل الأموال بالبيتكوين. 

قالت إلليبتك: "من خلال تحديد هذه الرسوم البيانية الفرعية بدلاً من المحافظ غير المشروعة، يسمح لنا هذا النهج بالتركيز على عملية غسل الأموال "متعددة القفزات" بشكل عام بدلاً من السلوك على السلسلة لجهات فاعلة غير مشروعة محددة".

قالت إلليبتك إنها عملت مع بورصة عملات مشفرة غير مسمية لاختبار النموذج. نجح نموذج الذكاء الاصطناعي في تحديد 52 نمطًا من معاملات "غسل الأموال"، بعضها جديد وبعضها معروف سابقًا. 

من بين المعاملات الـ 52 التي اكتشفها النموذج، قالت البورصة إن 14 منها تم استقبالها من قبل مستخدمين تم تصنيفهم سابقًا على أنهم مرتبطون بغسل الأموال.  

نظرًا لأن النموذج ينظر إلى أنماط المعاملات بدلاً من مراقبة الحركات على السلسلة للمحافظ غير المشروعة، قالت إلليبتك إنه قادر على تحديد عدد من المحافظ غير المعروفة سابقًا التي يستخدمها جهات فاعلة غير مشروعة في مخططات بونزي وأسواق الشبكة المظلمة. 

يقرأ التقرير: "في المتوسط، أقل من واحد من كل 10,000 من هذه الحسابات يتم تصنيفها على هذا النحو، مما يشير إلى أن النموذج يعمل بشكل جيد جدًا".

نموذج الذكاء الاصطناعي هو نتيجة عمل جماعي من باحثين من إلليبتك وIBM وMIT. 

قال الفريق إن البيانات الأساسية المكونة من 200 مليون نقطة بيانات وراء تدريب النموذج ستُتاح للجمهور لتمكين المجتمع من ابتكار تقنيات جديدة لمطاردة غسل الأموال بالعملات المشفرة. 

هل يمكن للذكاء الاصطناعي كبح آفة مليارات الدولارات في العملات المشفرة؟

في فبراير، أفادت منصة أبحاث البلوك تشين Chainalysis بأن 22.2 مليار دولار من العملات المشفرة تم غسلها عبر البورصات على مدار العام الماضي. وعلى الرغم من كونها مبلغًا كبيرًا، فإن هذا المبلغ يمثل انخفاضًا بنسبة 30٪ تقريبًا عن 31.5 مليار دولار تم تسجيلها في العام السابق.

قالت إلليبتك: "هذا العمل المبتكر يثبت أنه يمكن تطبيق طرق الذكاء الاصطناعي على بيانات البلوك تشين لتحديد المحافظ غير المشروعة وأنماط غسل الأموال". 

لن يكون نموذج الذكاء الاصطناعي هو المرة الأولى التي تستخدم فيها شركة التحليلات الذكاء الاصطناعي. 

إلليبتك تنشئ نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه مطاردة غسل الأموال بالبيتكوين

• أنشأت إلليبتك نموذج ذكاء اصطناعي للكشف عن معاملات البيتكوين المغسولة.
• نجح الذكاء الاصطناعي في تحديد المعاملات المشبوهة أثناء الاختبار مع بورصة عملات مشفرة.
• قال الباحثون المشاركون في المشروع إن بيانات التدريب ستُتاح للجمهور للمساعدة في تطوير أدوات مكافحة غسل الأموال بشكل أكبر.

أنشأت شركة التحليلات المشفرة إلليبتك نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه اكتشاف معاملات غسل الأموال بالعملات المشفرة، وهي آفة بلغت أكثر من 22 مليار دولار في عام 2023.

في تقرير يوم الأربعاء، قالت إلليبتك إن النموذج تم تدريبه على مجموعة بيانات تضم ما يقرب من 200 مليون معاملة. يمكنه اكتشاف حالات غسل الأموال بالعملات المشفرة التي كانت غير قابلة للتحديد سابقًا باستخدام تقنيات تحليل البلوك تشين التقليدية.

نموذج الذكاء الاصطناعي يمكنه اكتشاف المحافظ غير المشروعة غير المعروفة سابقًا

بدلاً من تتبع المعاملات التي يقوم بها جهات فاعلة غير مشروعة محددة، وهو ما تفعله معظم التقنيات التقليدية، ينظر نموذج الذكاء الاصطناعي إلى "الرسوم البيانية الفرعية" (subgraphs)، أو سلاسل المعاملات، للتنبؤ بموعد غسل الأموال بالبيتكوين. 

قالت إلليبتك: "من خلال تحديد هذه الرسوم البيانية الفرعية بدلاً من المحافظ غير المشروعة، يسمح لنا هذا النهج بالتركيز على عملية غسل الأموال "متعددة القفزات" بشكل عام بدلاً من السلوك على السلسلة لجهات فاعلة غير مشروعة محددة".

قالت إلليبتك إنها عملت مع بورصة عملات مشفرة غير مسمية لاختبار النموذج. نجح نموذج الذكاء الاصطناعي في تحديد 52 نمطًا من معاملات "غسل الأموال"، بعضها جديد وبعضها معروف سابقًا. 

من بين المعاملات الـ 52 التي اكتشفها النموذج، قالت البورصة إن 14 منها تم استقبالها من قبل مستخدمين تم تصنيفهم سابقًا على أنهم مرتبطون بغسل الأموال.  

نظرًا لأن النموذج ينظر إلى أنماط المعاملات بدلاً من مراقبة الحركات على السلسلة للمحافظ غير المشروعة، قالت إلليبتك إنه قادر على تحديد عدد من المحافظ غير المعروفة سابقًا التي يستخدمها جهات فاعلة غير مشروعة في مخططات بونزي وأسواق الشبكة المظلمة. 

يقرأ التقرير: "في المتوسط، أقل من واحد من كل 10,000 من هذه الحسابات يتم تصنيفها على هذا النحو، مما يشير إلى أن النموذج يعمل بشكل جيد جدًا".

نموذج الذكاء الاصطناعي هو نتيجة عمل جماعي من باحثين من إلليبتك وIBM وMIT. 

قال الفريق إن البيانات الأساسية المكونة من 200 مليون نقطة بيانات وراء تدريب النموذج ستُتاح للجمهور لتمكين المجتمع من ابتكار تقنيات جديدة لمطاردة غسل الأموال بالعملات المشفرة. 

هل يمكن للذكاء الاصطناعي كبح آفة مليارات الدولارات في العملات المشفرة؟

في فبراير، أفادت منصة أبحاث البلوك تشين Chainalysis بأن 22.2 مليار دولار من العملات المشفرة تم غسلها عبر البورصات على مدار العام الماضي. وعلى الرغم من كونها مبلغًا كبيرًا، فإن هذا المبلغ يمثل انخفاضًا بنسبة 30٪ تقريبًا عن 31.5 مليار دولار تم تسجيلها في العام السابق.

قالت إلليبتك: "هذا العمل المبتكر يثبت أنه يمكن تطبيق طرق الذكاء الاصطناعي على بيانات البلوك تشين لتحديد المحافظ غير المشروعة وأنماط غسل الأموال". 

لن يكون نموذج الذكاء الاصطناعي هو المرة الأولى التي تستخدم فيها شركة التحليلات الذكاء الاصطناعي. 

في يونيو 2023، أعلنت الشركة عن دمج ChatGPT بواسطة OpenAI حصريًا في جهودها الاستخباراتية خارج السلسلة وجمع الأبحاث.