باحثون من الشرطة الصينية يبنون نموذج ذكاء اصطناعي لاكتشاف معاملات البيتكوين غير المشروعة بدقة تصل إلى 89.4%

iconCryptoBriefing
مشاركة
AI summary iconملخص
طور باحثون من الشرطة الصينية نموذجًا ذكيًا للذكاء الاصطناعي بدقة تبلغ 89.4% لاكتشاف معاملات البيتكوين غير المشروعة. نُشر النظام في مجلة "Journal of Intelligence"، ويستخدم شبكات الرسم البياني الديناميكية ووحدات الذاكرة ونماذج اللغة الكبيرة. وحقق النموذج دقة قدرها 89.1% واستدعاء قدره 64.5% على مجموعة بيانات Elliptic. يدعم النموذج جهود مكافحة غسل الأموال من خلال تقديم شروحات بلغة طبيعية للاستخدام القانوني. في عام 2025، تم إدانة 3,259 شخصًا بتهمة غسل الأموال عبر العملات المشفرة، وشملت حالة عام 2026 مبلغًا قدره 3 مليارات يوان في القمار عبر الإنترنت. وسط مناقشات الموافقة على صناديق استثمار البيتكوين، قد تُشكّل هذه الأدوات استجابات تنظيمية.

باحثون في جامعة الشرطة الصينية الرائدة طوروا نظامًا ذكيًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي يمكنه تحديد المعاملات البيتكوين غير المشروعة بدقة إجمالية تبلغ 89.4٪، وهو تطور قد يعيد تشكيل الطريقة التي تتعامل بها وكالات إنفاذ القانون حول العالم مع الجرائم المالية المرتبطة بالعملات المشفرة.

نشر فريق جامعة الصين الشعبية للأمن العام نتائجهم في مايو في مجلة Intelligence. وأفادت صحيفة South China Morning Post عن هذا الإنجاز، مع التأكيد على كيف يتفوق الإطار المقترح على النماذج الأساسية السائدة الحالية في كشف الأموال غير النظيفة التي تتدفق عبر شبكات البلوكشين.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي فعليًا

يجمع هذا الإطار الجديد بين ثلاث تقنيات: شبكات عصبية رسومية ديناميكية ترسم العلاقات المتغيرة بين عقد المعاملات، ووحدة ذاكرة تخزن الأنماط التاريخية للنشاط غير المشروع، ونماذج لغوية كبيرة تعالج طبقة الاستدلال والتصنيف.

إعلان

اختبر الباحثون نظامهم على مجموعة بيانات Elliptic Bitcoin، وهي معيار عام تحتوي على 203,769 عقدة معاملة و234,355 حافة تربطها. حقق النموذج دقة بنسبة 89.1% ومعدل استدعاء بنسبة 64.5% خصيصًا للمعاملات غير المشروعة.

عندما يُشير النموذج إلى شيء على أنه مشبوه، فهو صحيح حوالي 89% من الوقت. لكنه يُكتشف فقط حوالي 65% من جميع المعاملات غير المشروعة في مجموعة البيانات، مما يعني أن ثلثًا تقريبًا من المعاملات السيئة لا يزال يُفلت دون اكتشاف.

لماذا تهم القابلية للتفسير أكثر من الأرقام الخام

أشار الدكتور سون جينغتشاو، المؤلف المقابل للدراسة، إلى قدرات النظام على مطابقة الأنماط التاريخية كميزة رئيسية. إن وحدة الذاكرة تسمح للذكاء الاصطناعي بالاستعانة بأنماط المعاملات غير المشروعة السابقة وتطبيق سلاسل الاستدلال، مما يولد درجات مخاطر جنبًا إلى جنب مع تصنيفاته.

يُنتج الإطار أيضًا شروحات بلغة طبيعية لقراراته. بدلاً من مجرد إصدار درجة احتمال، يمكنه توضيح المنطق وراء تقييمه. بالنسبة للمنظمين والمدعين العامين الذين يحتاجون إلى أدلة تُقبل في المحكمة، هذا تحسين ذو معنى مقارنةً بفترة الثقة.

الحملة الأوسع في الصين على جرائم العملات المشفرة

في مارس 2025، قدم المدعي العام الصيني اتهامات ضد 3,259 فردًا متورطين في أنشطة غسل الأموال المرتبطة بالعملات الافتراضية وعمليات المصارف السرية.

في 25 يوليو 2026، تعاملت محكمة صينية مع قضية تتعلق بديون قمار عبر الإنترنت بقيمة نحو 3 مليارات يوان، أي ما يعادل 444 مليون دولار تقريبًا.

التركيز المكثف لإطار العمل الذكي على البيتكوين ملحوظ. لا يذكر البحث بروتوكولات أو شركات أو عملات أخرى محددة، مما يعزز الدور التاريخي للبيتكوين كوسيلة افتراضية للتعاملات غير المشروعة.

إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة قد حصلت عليها من أطراف ثالثة ولا تعكس بالضرورة وجهات نظر أو آراء KuCoin. يُقدّم هذا المحتوى لأغراض إعلامية عامة فقط ، دون أي تمثيل أو ضمان من أي نوع ، ولا يجوز تفسيره على أنه مشورة مالية أو استثمارية. لن تكون KuCoin مسؤولة عن أي أخطاء أو سهو ، أو عن أي نتائج ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. يمكن أن تكون الاستثمارات في الأصول الرقمية محفوفة بالمخاطر. يرجى تقييم مخاطر المنتج بعناية وتحملك للمخاطر بناء على ظروفك المالية الخاصة. لمزيد من المعلومات، يرجى الرجوع إلى شروط الاستخدام واخلاء المسؤولية.