据Coindesk8月2日报道,区块链分析公司Elliptic与麻省理工学院合作,发布了一个与非法活动相关的比特币交易公共数据集。
该小组的研究详细说明了MIT-IBM沃森人工智能实验室的研究人员如何使用机器学习软件对总价值约60亿美元的203,769笔比特币节点交易分类。该研究探索了人工智能能否帮助当前的反流程。
麻省理工学院数字货币计划主任:比特币加速了关于数字货币的讨论:8月23日消息,麻省理工学院(MIT)数字货币计划主任Neha Narula表示,完全数字货币的想法并不新鲜,但是比特币为这一长期讨论增添了额外的动力。她补充说,“我们有独特的机会为数字环境设计创造类似现金的东西。比特币拉开了序幕,数字货币和电子货币的想法已经流传了一段时间,但比特币加速了这种讨论。”(The Block)[2020/8/23]
在检查了这些节点与已知实体的关联后,研究人员发现,在这20万笔比特币交易中,只有2%被认为是非法的,另外21%的交易被确认为合法,但绝大多数交易仍未归类。据悉,到目前为止,自2009年推出以来,估计有4.4亿笔比特币交易。
动态 | 麻省理工学院经济学家或正在加密货币方面帮助Facebook:据coindesk消息,麻省理工学院经济学家Christian Catalini目前正在从麻省理工学院休假,并在Facebook工作。两位知情人士透露,Catalini正在加密货币方面帮助Facebook。据早些时候的报道,Facebook正在开发一种稳定的代币,将允许数十亿用户相互汇款,并进行网上购物。Catalini拒绝对此事发表评论。[2019/5/4]
需要明确的是,这2%非法交易来自此前未公开的Elliptic数据集,且仅仅是麻省理工学院研究人员通过分析找出的。不过,该数据与另家分析公司Chainalysis的一项研究结果相似,Chainalysis估计,2019年仅有1%的比特币交易与非法活动有关。
麻省理工成立金融科技实验室 主要研究区块链等技术:据外媒消息,近日,美国麻省理工学院(MIT)计算机科学与人工智能实验室正式宣布成立MIT金融科技实验室,研究方向主要包括区块链、隐私安全、数据库系统等。其中,蚂蚁金服入选为创始成员。[2018/6/11]
由于世界各地的执法机构经常雇用Elliptic来识别涉及加密货币的非法活动,因此本研究旨在寻找有助于区分比特币非法使用和合法使用的方式,尤其针对没有银行账户的个人或其他未知实体。
Elliptic联合创始人汤姆·罗宾逊表示:
一般而言,合规性的关键问题在于假阳性。这项研究的一个重要部分是减少假阳性误报的数量。一个关键的发现是,机器学习技术在发现非法交易方面能起到非常有效的作用。
罗宾逊补充说,有时,基于暗网市场的预存数据、勒索软件攻击和其他刑事调查,软件能够找到难以描述却与已知实体匹配的模式。
在完成该学术研究之后,Elliptic公开了数据集以鼓励开源。
麻省理工学院研究员马克·韦伯表示:
我们正在与领域专家分享我们在反方面的早期实验,以便征求反馈意见。同时,我们也希望Elliptic数据集的发布能够激励其他人加入,共同开发新的AML技术和模型,继而提升金融系统的安全性。
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