Автор: Денис Аветисян
Исследование предлагает эффективный метод обнаружения подозрительной активности в транзакциях стейблкоинов на Ethereum, основанный на анализе поведения кошельков.
В работе показано, что тщательно разработанные признаки, особенно учитывающие сетевое взаимодействие, в сочетании с ансамблями деревьев, превосходят подходы глубокого обучения в выявлении незаконной деятельности.
Несмотря на растущую популярность криптовалют, отслеживание незаконных финансовых потоков остается сложной задачей. В работе ‘StableAML: Machine Learning for Behavioral Wallet Detection in Stablecoin Anti-Money Laundering on Ethereum’ представлен анализ данных Ethereum, демонстрирующий, что модели машинного обучения на основе ансамблей деревьев, использующие поведенческие признаки, значительно превосходят нейронные сети в выявлении отмывания денег через стейблкоины. Установлено, что предложенный подход способен не только обнаруживать подозрительную активность, но и классифицировать ее по типу, различая схемы киберпреступности и действия, связанные с санкциями. Способствует ли это созданию более эффективных и прозрачных механизмов комплаенса в сфере цифровых активов, соответствующих новым регуляторным требованиям?
Разоблачение Теневых Финансовых Потоков: Вызовы Цифровой Эпохи
Растущее использование стейблкоинов создает серьезные вызовы для систем противодействия отмыванию денег (AML). В отличие от традиционных валют, стейблкоины предлагают скорость и доступность, которые могут использоваться для сокрытия происхождения средств и облегчения незаконных финансовых операций. Существующие методы обнаружения, разработанные для традиционных банковских транзакций, часто оказываются неэффективными против скорости и сложности операций со стейблкоинами. Поэтому необходимы усовершенствованные методы анализа транзакций, основанные на машинном обучении и анализе больших данных, способные выявлять подозрительные закономерности и отслеживать движение средств через сложные сети, связанные со стейблкоинами. Отсутствие эффективных инструментов обнаружения представляет значительный риск для финансовой стабильности и безопасности, подчеркивая важность разработки и внедрения новых технологий AML, адаптированных к цифровой эпохе.
Традиционные системы противодействия отмыванию денег (ПОД) сталкиваются со значительными трудностями при обработке стремительно растущего объема и сложности транзакций в современной финансовой среде. Скорость, с которой происходят операции, особенно в цифровых валютах, превосходит возможности устаревших алгоритмов, что приводит к большому количеству ложных срабатываний. Это не только увеличивает операционные издержки финансовых учреждений, требуя ручной проверки каждого подозрительного случая, но и создает риск пропустить реальные случаи отмывания денег и финансирования терроризма. Из-за неспособности эффективно анализировать сложные схемы транзакций, традиционные системы часто оказываются неэффективными в выявлении замаскированных незаконных операций, что требует перехода к более продвинутым, основанным на анализе данных и машинном обучении, решениям.
Эффективный мониторинг финансовых потоков в цифровую эпоху требует глубокого понимания сложных паттернов транзакций, что неизбежно ведет к переходу к подходам, основанным на анализе данных и машинном обучении. Традиционные методы, ориентированные на поиск отдельных подозрительных операций, оказываются неэффективными перед лицом стремительно растущего объема и сложности финансовых операций. Алгоритмы машинного обучения способны выявлять скрытые связи и аномалии, которые остаются незамеченными при ручном анализе. Они позволяют не только обнаруживать отмывание денег и финансирование терроризма, но и прогнозировать потенциальные риски, адаптируясь к постоянно меняющимся тактикам злоумышленников. Такой подход, основанный на данных, обеспечивает более точный и оперативный мониторинг, снижая количество ложных срабатываний и повышая эффективность борьбы с финансовой преступностью.
Некоторые цифровые активы, предоставляя повышенный уровень анонимности, облегчают перемещение средств, связанных с незаконной деятельностью. Это создает серьезные проблемы для систем финансового контроля и требует разработки надежных аналитических инструментов. Отсутствие прозрачности в транзакциях затрудняет отслеживание происхождения и назначения средств, позволяя преступникам скрывать свои следы и уклоняться от правосудия. Эффективные инструменты анализа должны учитывать сложные схемы транзакций, выявлять подозрительное поведение и обеспечивать возможность оперативного реагирования на возникающие угрозы. Необходимость в таких инструментах обусловлена не только ростом объемов незаконных финансовых операций, но и возрастающей сложностью используемых схем, требующих передовых методов обнаружения и предотвращения.
Инженерия Взгляда: Конструирование Признаков и Построение Моделей
Процесс разработки признаков включал создание 68 атрибутов, специфичных для предметной области, которые были классифицированы на четыре основные категории. Категория “Взаимодействия” (Interaction) включает признаки, описывающие взаимодействие между адресами. “Производные сетевые” (Derived Network) признаки формируются на основе анализа графа транзакций и связей между кошельками. “Основанные на переводах” (Transfer-based) признаки характеризуют особенности переводов средств, такие как суммы и частота. Наконец, “Временные/Прямые” (Temporal/Direct) признаки представляют собой непосредственные характеристики транзакций и кошельков, а также временные метки, связанные с операциями. Такое разделение позволило всесторонне охватить различные аспекты данных и повысить эффективность моделей машинного обучения.
Для обучения и оценки разработанных моделей машинного обучения используется датасет StableAML, представляющий собой крупномасштабный ресурс, сфокусированный на потоках стейблкоинов. Данный датасет содержит информацию о транзакциях, адресах кошельков и связанных метаданных, обеспечивая обширную основу для анализа и выявления закономерностей в использовании стейблкоинов. Объем и разнообразие данных в StableAML позволяют проводить обучение моделей на большом количестве примеров, что способствует повышению их обобщающей способности и точности прогнозов. Датасет охватывает различные блокчейны и типы стейблкоинов, что позволяет исследовать взаимодействие между ними и выявлять потенциальные риски и возможности.
Для обучения и оценки были использованы различные алгоритмы машинного обучения, включающие в себя логистическую регрессию, случайный лес (Random Forest), градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost), глубокую нейронную сеть и графовую нейронную сеть. Данный набор моделей позволяет оценить эффективность различных подходов к задаче и выявить наиболее подходящие для анализа данных о потоках стейблкоинов. Каждый алгоритм был настроен и оптимизирован для достижения максимальной производительности на тестовом наборе данных, а результаты сравнивались по ключевым метрикам, таким как точность, полнота и F1-мера.
Нейронная сеть графов, использующая алгоритм GraphSAGE, отличается от других моделей тем, что непосредственно учитывает топологию сети транзакций. Вместо обработки изолированных характеристик кошельков и транзакций, GraphSAGE анализирует связи между ними, позволяя модели выявлять сложные зависимости и закономерности, которые не могут быть обнаружены традиционными методами. Это достигается путем агрегации информации от соседних узлов в графе, формируя векторное представление каждого кошелька, учитывающее его положение и связи в сети. В результате, модель способна эффективно идентифицировать аномальное поведение и выявлять связи между кошельками, участвующими в подозрительных транзакциях, что повышает точность обнаружения мошеннических действий.
Оценка Эффективности: Измерение Точности Обнаружения
Для оценки производительности моделей использовался Macro-F1 Score — метрика, позволяющая сбалансированно оценить точность и полноту обнаружения по всем категориям риска. Macro-F1 Score рассчитывается как среднее арифметическое F1-Score для каждой категории, что позволяет избежать смещения в сторону доминирующих классов и обеспечивает комплексную оценку эффективности модели в отношении всех типов подозрительных транзакций. Высокий показатель Macro-F1 Score указывает на способность модели эффективно обнаруживать подозрительные операции во всех категориях риска, минимизируя как ложноположительные, так и ложноотрицательные результаты.
Результаты исследований показали, что модели машинного обучения значительно превосходят традиционные системы, основанные на правилах, в выявлении подозрительных транзакций. Достигнутый показатель Macro-F1 score составил 0.999, что свидетельствует о высокой точности и сбалансированности между точностью определения (precision) и полнотой обнаружения (recall) во всех категориях рисков. Это подтверждает эффективность применения методов машинного обучения для задач обнаружения мошеннических операций и снижения финансовых потерь.
В ходе оценки производительности, ансамблевые модели на основе деревьев показали результаты в диапазоне Macro-F1 от 0.975 до 0.979. Данный показатель превосходит результаты, достигнутые подходами, основанными на глубоком обучении, у которых Macro-F1 находился в диапазоне от 0.80 до 0.87. Это указывает на более высокую эффективность ансамблевых моделей в задаче выявления подозрительных транзакций по сравнению с протестированными архитектурами глубокого обучения.
Результаты тестирования показали, что графовые нейронные сети (Graph Neural Network) демонстрируют стабильно высокую производительность, достигая значения AUROC более 0.997, что свидетельствует о высокой дискриминационной способности модели. В частности, модель CatBoost достигла показателя Recall 0.95 для класса «заблокированные» (Blocklisted), что значительно превосходит результаты, полученные другими моделями. Данный показатель указывает на высокую способность CatBoost выявлять все релевантные случаи в данной категории, минимизируя количество пропущенных подозрительных транзакций.
Укрепление Финансовой Безопасности: Последствия и Перспективы Развития
Анализ блокчейн-транзакций, в сочетании с алгоритмами машинного обучения, представляет собой эффективный инструмент в борьбе с финансовыми преступлениями и обеспечении соблюдения нормативных требований. Такой подход позволяет выявлять подозрительные операции, отслеживать перемещение средств, связанные с незаконной деятельностью, и автоматически помечать транзакции, требующие дальнейшего расследования. Благодаря способности обрабатывать огромные объемы данных и обнаруживать сложные закономерности, машинное обучение значительно повышает эффективность обнаружения мошеннических схем, отмывания денег и финансирования терроризма, предоставляя правоохранительным органам и финансовым учреждениям необходимые инструменты для защиты от финансовых угроз и поддержания стабильности финансовой системы.
Исследование продемонстрировало значительный потенциал применения аналитических методов, основанных на данных, для заблаговременного выявления и снижения рисков, связанных с незаконными финансовыми операциями. Вместо традиционных реактивных мер, полагающихся на обнаружение уже совершенных преступлений, данный подход позволяет прогнозировать и предотвращать потенциальные нарушения. Анализ больших объемов транзакционных данных, в сочетании с алгоритмами машинного обучения, способен выявлять аномальные паттерны и подозрительное поведение, указывающее на отмывание денег, финансирование терроризма и другие виды финансовой преступности. Такой проактивный подход не только повышает эффективность борьбы с незаконными финансовыми потоками, но и позволяет снизить операционные издержки, оптимизируя работу систем противодействия легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем.
Автоматизация выявления подозрительных операций позволяет значительно снизить нагрузку на аналитиков, занимающихся борьбой с отмыванием денег (AML). Традиционно, процесс выявления таких операций требует ручного анализа огромных объемов транзакционных данных, что является трудоемким и подвержено человеческим ошибкам. Внедрение алгоритмов машинного обучения, способных самостоятельно идентифицировать аномальные паттерны и потенциально незаконные схемы, высвобождает ресурсы специалистов для более сложных задач, требующих экспертной оценки. Это не только повышает эффективность AML-процессов, но и позволяет быстрее реагировать на возникающие угрозы, минимизируя финансовые потери и укрепляя финансовую безопасность.
Дальнейшие исследования направлены на значительное расширение используемого набора данных, включая новые параметры и признаки транзакций, что позволит более детально анализировать финансовые потоки. Параллельно планируется внедрение передовых методов машинного обучения, таких как глубокие нейронные сети и алгоритмы обучения с подкреплением, для повышения точности выявления подозрительной активности и устойчивости системы к попыткам обхода. Особое внимание будет уделено разработке моделей, способных адаптироваться к меняющимся схемам отмывания денег и новым видам финансовых преступлений, обеспечивая тем самым долгосрочную эффективность и надежность системы обнаружения.
Исследование демонстрирует, что эффективное выявление незаконной деятельности в транзакциях стейблкоинов требует не столько сложных нейронных сетей, сколько глубокого понимания поведенческих характеристик сети. Авторы подчеркивают важность разработки признаков, отражающих взаимодействие участников, и применения ансамблей деревьев решений для анализа этих данных. Это созвучно высказыванию Грейс Хоппер: «Лучший способ предсказать будущее — это создать его». Подобно тому, как программист создает будущее программного обеспечения, аналитики блокчейна создают понимание финансовых потоков, активно формируя инструменты для выявления и предотвращения отмывания денег. Вместо того, чтобы полагаться на автоматизированные решения, исследование акцентирует внимание на целенаправленной разработке признаков и осознанном применении алгоритмов, что позволяет получить более точные и интерпретируемые результаты.
Куда Дальше?
Представленная работа демонстрирует, что в погоне за «глубоким обучением» иногда полезно вернуться к основам — к тщательному конструированию признаков и проверенным временем алгоритмам. Успех ансамблей деревьев в обнаружении незаконной деятельности с использованием стейблкоинов на Ethereum — не столько технологический прорыв, сколько напоминание о необходимости критического подхода к любым, даже самым модным, решениям. Система, которую пытаются взломать, всегда сложнее самой модели.
Очевидным направлением дальнейших исследований является расширение набора признаков. Недостаточно просто отслеживать транзакции; необходимо понимать логику, стоящую за ними. В частности, перспективным представляется анализ поведения не отдельных кошельков, а целых «кластеров» взаимодействующих сущностей, выявление паттернов, указывающих на попытки обхода правил. Иными словами, необходимо переходить от анализа симптомов к диагностике причин.
Однако, истинный вызов заключается не в создании более совершенных алгоритмов, а в понимании самой природы отмывания денег. Алгоритм может лишь сигнализировать о подозрительной активности, но интерпретировать её — задача аналитика. И здесь, как и во многих других областях, знание — это реверс-инжиниринг реальности, а не просто обработка данных. Попытка автоматизировать этот процесс — это всегда упрощение, всегда потеря информации.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.17842.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- MYX ПРОГНОЗ. MYX криптовалюта
- OM ПРОГНОЗ. OM криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- SUI ПРОГНОЗ. SUI криптовалюта
2026-02-23 12:31