In shaping the Internet of Money, the application of blockchain and distributed ledger technologies (DLTs) to the financial sector triggered regulatory concerns. Notably, while the user anonymity enabled in this field may safeguard privacy and data protection, the lack of identifiability hinders accountability and challenges the fight against money laundering and the financing of terrorism and proliferation (AML/CFT). As law enforcement agencies and the private sector apply forensics to track crypto transfers across ecosystems that are socio-technical in nature, this paper focuses on the growing relevance of these techniques in a domain where their deployment impacts the traits and evolution of the sphere. In particular, this work offers contextualized insights into the application of methods of machine learning and transaction graph analysis. Namely, it analyzes a real-world dataset of Bitcoin transactions represented as a directed graph network through various techniques. The modeling of blockchain transactions as a complex network suggests that the use of graph-based data analysis methods can help classify transactions and identify illicit ones. Indeed, this work shows that the neural network types known as Graph Convolutional Networks (GCN) and Graph Attention Networks (GAT) are a promising AML/CFT solution. Notably, in this scenario GCN outperform other classic approaches and GAT are applied for the first time to detect anomalies in Bitcoin. Ultimately, the paper upholds the value of public-private synergies to devise forensic strategies conscious of the spirit of explainability and data openness.


翻译:在塑造货币互联网的过程中,将区块链和分布式账本技术(DLT)应用于金融业引发了监管担忧。尤其是,尽管在这个领域启用的用户匿名机制可能有助于保护隐私和数据保护,但是不可识别性妨碍追责并挑战反洗钱和打击恐怖主义和扩散(AML/CFT)的斗争。当执法机构和私营部门将取证技术应用于跨社会技术生态系统中的加密货币转账时,本文关注这些技术在这个领域的应用日益重要。特别是,本文提供了关于机器学习和交易图分析方法的应用的情境化见解。也就是说,通过各种技术分析了代表为有向图网络的比特币实际数据集。将区块链交易建模为复杂网络显示,图形分析数据方法的应用可以帮助分类交易并识别非法交易。事实上,这项工作表明,被称为图卷积网络(GCN)和图注意力网络(GAT)的神经网络类型是一种有前途的AML/CFT解决方案。值得注意的是,在这种情况下,GCN优于其他经典方法,GAT首次用于检测比特币中的异常。最后,该论文坚持认为,公私合作具有开放性和数据透明度精神的取证策略具有价值。

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