Regler för bekämpning av penningtvätt spelar en avgörande roll när det gäller att skydda de finansiella systemen, men de bär höga kostnader för institutionerna och driver på ekonomisk utestängning för dem som befinner sig på de socioekonomiska och internationella marginalerna. Tillkomsten av cryptocurrency har infört en spännande paradox: pseudonymitet tillåter brottslingar att gömma sig öppet, men öppna data ger mer makt till utredare och möjliggör crowdsourcing av rättsmedicinsk analys. Samtidigt framsteg i att lära algoritmer visar stora löften för AML verktygslådan. I denna workshop handledning, motiverar vi möjligheten att förena orsaken till säkerhet med den ekonomiska integration. Vi bidrar med Elliptic Data Set, en tidsserie graf över 200K Bitcoin transaktioner (nodes), 234K riktade betalningsflöden (kanter), och 166 nod funktioner, inklusive sådana baserade på icke-offentliga data; enligt vår kunskap, detta är den största märkta transaktionsdata som är allmänt tillgänglig i någon kryptovaluta. Vi delar resultat från en binär klassificering uppgift förutsäga olagliga transaktioner med hjälp av variationer av Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Multilayer Perceptrons (MLP) och Graph Convolutional Networks (GCN), med GCN är av särskilt intresse som en framväxande ny metod för att fånga relationsinformation. Resultaten visar överlägsenheten av Random Forest (RF), men också bjuda in algoritmiskt arbete för att kombinera respektive befogenheter RF och grafmetoder. Slutligen överväger vi visualisering för analys och förklaringsbarhet, vilket är svårt med tanke på storleken och dynamiken i verkliga transaktionsgrafer, och vi erbjuder en enkel prototyp som kan navigera grafen och observera modellens prestanda på olaglig aktivitet över tid. Med denna handledning och datauppsättning hoppas vi a) bjuda in feedback till stöd för vår pågående förfrågan, och b) inspirera andra att arbeta med denna samhällsviktiga utmaning. * Båda författarna bidrog lika mycket till denna forskning.
Weber m.fl. betona betydelsen av anti-penningtvätt (AML) föreskrifter i det finansiella systemet, och bidrog den Elliptiska dataset för olaglig verksamhet upptäckt i Bitcoin REF.
Anti-Money Laundering in Bitcoin: Experimenting with Graph Convolutional Networks for Financial Forensics
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Economics']}