AI – Kryptonews
Das wichtigste in Kürze:
- Künstliche Intelligenz kann schnell die massive Bitcoin-Blockchain auf Anzeichen illegaler Aktivitäten scannen, was die Arbeit von Strafverfolgungsbehörden bei der Bekämpfung von Geldwäsche deutlich stärken könnte, wie ein neuer Bericht erklärt.
- Die Blockchain-Analysefirma Elliptic veröffentlichte eine Studie in Zusammenarbeit mit dem MIT-IBM Watson AI Lab, die Bitcoin-Transaktionen mithilfe eines Deep Learning AI-Modells analysierte, um Geldwäscheprozesse zu erkennen und Wallets, die bei Straftaten verwendet wurden, zu identifizieren.
- AI wurde genutzt, um rechtmäßige und illegale Transaktionen zu trennen und Verbindungen zwischen Letzteren zu verfolgen, um potenzielle Geldwäsche aufzudecken, dank der Transparenz und Verfügbarkeit von Transaktionsdaten auf Bitcoin im Gegensatz zu herkömmlichen Finanzsystemen.
- Die Forschung von Elliptic und MIT-IBM unternahm Tests mit offenen Blockchain-Netzwerken wie Bitcoin, Solana und Ethereum, um Geldwäsche aufzudecken, wobei besonderes Augenmerk auf “Subgraphen” gelegt wurde, die die Bitcoin-Geldwäscheketten darstellen.
- Die Nutzung von AI zur Erkennung von Geldwäsche auf der Blockchain, wie von Elliptic erforscht, kann ein effektives Werkzeug für Strafverfolgungsbehörden sein und zeigt, wie Technologie dazu beitragen kann, die Sicherheit und Integrität des Kryptomarktes zu verbessern.
Künstliche Intelligenz stärkt den Kampf gegen Geldwäsche auf der Bitcoin-Blockchain
Die Blockchain-Analysefirma Elliptic hat in Zusammenarbeit mit dem MIT-IBM Watson AI Lab eine bahnbrechende Studie veröffentlicht, die sich auf die Nutzung künstlicher Intelligenz zur Erkennung illegaler Aktivitäten auf der Bitcoin-Blockchain konzentriert. Diese Fähigkeit könnte die Arbeit von Strafverfolgungsbehörden entscheidend verbessern.
Analyse von Bitcoin-Transaktionen mit AI
Das Kernstück der Studie war die Analyse von Bitcoin-Transaktionen mithilfe eines Deep Learning AI-Modells, um Muster von Geldwäsche zu erkennen und Wallets, die bei kriminellen Aktivitäten verwendet wurden, zu identifizieren. Diese Methode ermöglichte es, legale und illegale Transaktionen zu trennen und potenzielle Geldwäschepraktiken aufzudecken.
Blockchain als ideales Terrain für Machine Learning
Elliptic betonte, dass Blockchains ein ideales Terrain für maschinelles Lernen bieten, da sowohl Transaktionsdaten als auch Informationen über die beteiligten Parteien verfügbar sind. Im Gegensatz zu herkömmlichen Finanzsystemen, in denen Transaktionsdaten oft isoliert sind, erlaubt die Transparenz der Blockchain die Anwendung von fortschrittlichen Analysetechniken.
Fokus auf Transparenz und Aufdeckung
Die Studie konzentrierte sich darauf, Subgraphen zu identifizieren, also Ketten von Transaktionen, die auf Geldwäsche hinweisen. Anstatt einzelne illegale Transaktionen zu verfolgen, wurde ein systematischer Ansatz gewählt, um das komplexe Netzwerk der Geldwäschepraktiken zu verstehen.
Anwendung auf verschiedene Blockchain-Netzwerke
Obwohl der Test mit Bitcoin durchgeführt wurde, betonten Elliptic und MIT-IBM, dass ähnliche Analysemethoden auf anderen offenen Blockchain-Netzwerken wie Solana und Ethereum angewendet werden könnten. Diese Techniken bergen das Potenzial, die Integrität des gesamten Kryptomarktes zu stärken.
Schlussfolgerung: Effektives Werkzeug zur Bekämpfung von Kriminalität
Die Forschung von Elliptic in Verbindung mit künstlicher Intelligenz stellt ein effektives Werkzeug dar, um Geldwäsche und andere Finanzverbrechen auf der Blockchain aufzudecken. Dies kann dazu beitragen, das Vertrauen in Kryptowährungen zu stärken und die Sicherheit der Finanzmärkte insgesamt zu verbessern.
Quelle:
Zum englischen Artikel auf Decrypt