L'Université de la Police du Peuple Chinois développe une IA pour détecter les transactions illégales de Bitcoin, avec un taux de précision de 89,4 %

L'équipe de recherche de l'Université de la Police du Peuple Chinois a développé un cadre d'IA capable de détecter les transactions illégales de cryptomonnaies, avec un taux de précision global d'environ 89,4 %. Ce modèle combine des réseaux de neurones graphiques dynamiques (DGNN), un mécanisme de mémoire et des modèles de langage de grande taille (LLM). Le DGNN analyse la structure des transactions et les flux de fonds dans l'écosystème des cryptomonnaies, le module de mémoire est utilisé pour comparer les nouvelles transactions avec des modèles historiques de transactions illégales, et le LLM intègre les caractéristiques des transactions extraites en une évaluation des risques en langage naturel, fournissant une classification légale/illégale, un score de risque et une chaîne de raisonnement. L'équipe a testé le modèle sur un ensemble de données de transactions Bitcoin Elliptic public contenant 203769 nœuds de transaction et 234355 arêtes, avec une précision de détection des transactions illégales de 89,1 % et un taux de rappel de 64,5 %. L'article connexe a été publié en mai de cette année dans le Journal of Intelligence, affirmant que cette recherche fournit une solution précise et interprétable pour la détection des transactions illégales de cryptomonnaies, qui pourrait devenir une voie technologique innovante pour les autorités de régulation face à la criminalité liée aux cryptomonnaies. Cette recherche intervient alors que les autorités chinoises intensifient leur lutte contre la criminalité financière liée aux cryptomonnaies, le Parquet Suprême ayant révélé qu'il avait déjà poursuivi 3259 personnes l'année dernière pour des soupçons de blanchiment d'argent via des cryptomonnaies.

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