The rise of blockchain and distributed ledger technologies (DLTs) in the financial sector has generated a socio-economic shift that triggered legal concerns and regulatory initiatives. While the anonymity of DLTs may safeguard the right to privacy, data protection and other civil liberties, lack of identification hinders accountability, investigation and enforcement. The resulting challenges extend to the rules to combat money laundering and the financing of terrorism and proliferation (AML/CFT). As law enforcement agencies and analytics companies have begun to successfully apply forensics to track currency across blockchain ecosystems, in this paper we focus on the increasing relevance of these techniques. In particular, we offer insights into the application to the Internet of Money (IoM) of machine learning, network and transaction graph analysis. After providing some background on the notion of anonymity in the IoM and on the interplay between AML/CFT and blockchain forensics, we focus on anomaly detection approaches leading to our experiments. Namely, we analyzed a real-world dataset of Bitcoin transactions represented as a directed graph network through various machine learning techniques. Our claim is that the AML/CFT domain could benefit from novel graph analysis methods in machine learning. Indeed, our findings show that the Graph Convolutional Networks (GCN) and Graph Attention Networks (GAT) neural network types represent a promising solution for AML/CFT compliance.


翻译:金融业的封锁和分布分类账技术(DLTs)的崛起引发了社会经济转变,引发了法律关切和监管举措。虽然DLTs匿名可能保障隐私权、数据保护权和其他公民自由权,但缺乏识别阻碍问责、调查和执法。由此产生的挑战延伸到打击洗钱和资助恐怖主义及扩散(AML/FLT)的规则。执法机构和分析公司已开始成功地应用法证来跟踪跨链链生态系统的货币,在本文件中,我们侧重于这些技术的日益重要性。我们特别就将机器学习、网络和交易图表分析应用到货币(IOM)互联网提供了深刻见解。在介绍了IOM的匿名概念以及反洗钱/打击资助恐怖主义行为和阻隔链法医学之间的相互作用之后,我们把重点放在导致我们实验的异常检测方法上。也就是说,我们分析了一种真实的比特币交易数据集,它代表着各种机器学习技术的定向图形网络。我们的说法是,AML/Cref creat域可以受益于货币互联网的新图表分析方法(NARMFMLA AT) 显示一个有希望的图像网络。

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