Çinli polis araştırmacıları, bitcoin kaçak işlemlerini %89,4 doğrulukla tespit etmek için bir yapay zeka modeli oluşturdu

iconCryptoBriefing
Paylaş
AI summary iconÖzet
Çin polisi araştırmacıları, yasadışı bitcoin işlemlerini tespit etmek için %89,4 doğruluk oranına sahip bir yapay zeka modeli geliştirdi. Intelligence Dergisi'nde yayınlanan sistem, dinamik grafik ağları, bellek modülleri ve büyük dil modellerini kullanıyor. Model, Elliptic veri setinde %89,1 kesinlik ve %64,5 geri çağırma oranı elde etti. Model, yasal kullanım için doğal dil açıklamaları sunarak CFT çabalarını destekliyor. 2025 yılında 3.259 kişi kripto para aklama nedeniyle suçlandı ve 2026 yılında bir dava, 3 milyar yuanlık çevrimiçi kumarla ilgiliydi. Bitcoin ETF onayı tartışmaları arasında bu tür araçlar, düzenleyici tepkileri şekillendirebilir.

Çin'in en üst düzey polis üniversitesindeki araştırmacılar, bitcoin işlemlerini %89,4 genel doğrulukla tanımlayabilen bir yapay zeka sistemi geliştirdi; bu gelişme, dünya çapında yasama kurumlarının kripto ile ilgili finansal suçlara yaklaşımını yeniden şekillendirebilir.

Çin Halk Güvenlik Üniversitesi ekibi, bulgularını Mayıs'ta Intelligence Dergisi'nde yayınladı. South China Morning Post, bu yenilikçi çerçevenin, blok zinciri ağları üzerinden akan kirli parayı tespit etmede mevcut ana akım temel modelleri geçtiğini vurguladı.

AI nasıl çalışır

Bu yeni çerçeve, işlem düğümleri arasındaki gelişen ilişkileri haritalayan dinamik grafik sinir ağlarını, yasadışı faaliyetlerin geçmiş desenlerini saklayan bir bellek modülünü ve muhakeme ile sınıflandırma katmanını yöneten büyük dil modellerini birleştirir.

Reklam

Araştırmacılar, 203.769 işlem node'u ve bunları birbirine bağlayan 234.355 kenar içeren halka açık bir referans veri seti olan Elliptic Bitcoin veri seti üzerinde sistemlerini test ettiler. Model, yasadışı işlemler için %89,1 doğruluk ve %64,5 geri çağırma oranı elde etti.

Model, bir şeyi şüpheli olarak işaretlediğinde, %89 oranında haklıdır. Ancak veri setindeki tüm yasadışı işlemlerin yalnızca %65’ini yakalar, yani yaklaşık üçte biri tespit edilmeden kaçar.

Neden açıklanabilirlik, saf sayılarlardan daha önemli

Çalışmanın ilgili yazarı Dr. Sun Jingchao, sistemin tarihsel desen eşleştirme yeteneklerini ana avantaj olarak gösterdi. Bellek modülü, AI'nın geçmiş yasadışı işlem desenlerine başvurmasına ve akıl yürütme zincirleri uygulamasına izin vererek sınıflandırmalarıyla birlikte risk puanları üretir.

Çerçeve, kararları için doğal dil açıklamaları da üretir. Sadece bir olasılık puanı vermek yerine, değerlendirmesinin arkasındaki mantığı açıklayabilir. Mahkemede geçerli kanıt gerektiren düzenleyiciler ve savcılar için bu, bir güven aralığından anlamlı bir ilerlemedir.

Çin'in kripto suçlarına genel baskısı

Mart 2025'te Çinli savcılar, sanal varlıklarla ve yeraltı bankacılığı operasyonlarıyla bağlantılı para aklama faaliyetlerine karışan 3.259 kişiyi suçladı.

25 Temmuz 2026 tarihinde, Çin bir mahkemesi, çevrimiçi kumar borçlarıyla ilişkili yaklaşık 3 milyar yuan (yaklaşık 444 milyon dolar) tutarında bir dava ele aldı.

Bitcoin üzerine odaklanan AI çerçevesinin dikkat çekici olması notable. Araştırmada belirli protokoller, şirketler veya diğer tokenlar bahsedilmiyor, bu da Bitcoin’in yasadışı işlemler için varsayılan kanal olarak tarihsel rolünü güçlendiriyor.

Yasal Uyarı: Bu sayfadaki bilgiler üçüncü şahıslardan alınmış olabilir ve KuCoin'in görüşlerini veya fikirlerini yansıtmayabilir. Bu içerik, herhangi bir beyan veya garanti olmaksızın yalnızca genel bilgilendirme amacıyla sağlanmıştır ve finansal veya yatırım tavsiyesi olarak yorumlanamaz. KuCoin, herhangi bir hata veya eksiklikten veya bu bilgilerin kullanımından kaynaklanan sonuçtan sorumlu değildir. Dijital varlıklara yapılan yatırımlar riskli olabilir. Lütfen bir ürünün risklerini ve risk toleransınızı kendi finansal koşullarınıza göre dikkatlice değerlendirin. Daha fazla bilgi için lütfen Kullanım Koşullarımıza ve Risk Açıklamamıza bakınız.