中国の最高警察大学の研究者たちは、不正なBitcoin取引を全体で89.4％の精度で識別できるAIシステムを構築しました。この開発は、世界中の法執行機関が暗号資産関連の金融犯罪に取り組む方法を変える可能性があります。
中国人民公安大学のチームは、5月に『Journal of Intelligence』に研究成果を発表しました。サウスチャイナ・モーニング・ポストは、このフレームワークがブロックチェーンネットワークを通じた不正資金の検出において、既存の主要なベースラインモデルを上回ることを報じました。
AIが実際にどのように機能するか
この新しいフレームワークは、トランザクションノード間の進化する関係をマッピングするダイナミックグラフニューラルネットワーク、不正行為の過去のパターンを保存するメモリモジュール、および推論と分類層を処理する大規模言語モデルの3つの技術を統合しています。
研究者は、203,769の取引ノードとそれらを結ぶ234,355のエッジを含む公開ベンチマークであるElliptic Bitcoinデータセットでシステムをテストしました。このモデルは、不正取引に対して89.1%の精度と64.5%のリコール率を達成しました。
モデルが疑わしいと判断した場合、その正確さは約89％です。しかし、データセット内の不正取引の約65％しか検出できていないため、約3分の1の不正取引が依然として見逃されています。
説明可能性が純粋な数値よりも重要な理由
本研究の責任著者である孫景超博士は、システムの歴史的パターンマッチング機能を主要な利点として指摘した。メモリモジュールにより、AIは過去の不正取引パターンを参照し、推論チェーンを適用して、分類と同時にリスクスコアを生成する。
このフレームワークは、その判断の理由を自然言語で説明することもできます。単に確率スコアを出力するのではなく、評価の背後にある論理を明確に提示できます。裁判所で有効な証拠を必要とする規制当局や検察官にとって、これは信頼区間よりも意味のある進歩です。
中国の暗号資産犯罪に対する広範な取り締まり
2025年3月、中国の検察は、仮想通貨および地下銀行取引に関連するマネーロンダリング活動に従事した3,259人を起訴した。
2026年7月25日、中国の裁判所は、オンライン賭博の債務に関連する約30億元（約4億4400万ドル）を扱った。
AIフレームワークがBitcoinに集中している点は注目に値する。この研究では、特定のプロトコル、企業、その他のトークンには言及されておらず、Bitcoinが不正取引の従来の経路としての歴史的役割を強化している。