Выявление сущности мошеннических транзакций и незаконных узлов в сети Bitcoin для финансовой криминалистики

Блокчейн предоставляет уникальный и подотчётный канал для финансовой криминалистики, обеспечивая анализ открытых и неизменяемых данных о транзакциях. В последнее время машинное обучение, основанное на данных о транзакциях с криптовалютами, всё чаще применяется для обнаружения аномалий, включая выявление отмывания денег и других видов мошеннической деятельности. В данной статье представлен комплексный прикладной подход на основе анализа данных к обнаружению мошенничества в сети Bitcoin, включающий два оригинальных вклада. Во-первых, представлен набор данных Elliptic++, расширяющий набор данных о транзакциях Elliptic и включающий более 822 тыс. адресов кошельков Bitcoin (узлов), каждый из которых описывается 56 признаками, а также 1,27 млн временных взаимодействий. Это позволяет выявлять как мошеннические транзакции, так и незаконные адреса (участников) в сети Bitcoin с использованием данных четырёх типов графов: (i) графа «транзакция—транзакция», представляющего поток денежных средств в сети Bitcoin; (ii) графа взаимодействий «адрес—адрес», отражающего типы потоков транзакций между адресами Bitcoin; (iii) графа «адрес—транзакция», представляющего двунаправленный поток денежных средств между адресами и транзакциями (поток BTC от входного адреса к одной или нескольким транзакциям и поток BTC от транзакции к одному или нескольким выходным адресам); и (iv) графа пользовательских сущностей, отражающего кластеры адресов Bitcoin, соответствующие уникальным пользователям Bitcoin. Во-вторых, для всех четырёх графов выполняются задачи обнаружения мошенничества с использованием различных алгоритмов машинного обучения. Показано, что добавление расширенных признаков из графов «адрес—адрес» и «адрес—транзакция» не только способствует эффективному выявлению как незаконных транзакций, так и незаконных адресов, но и позволяет глубже понять первопричины уязвимостей криптовалютных транзакций, связанных с отмыванием денег, а также стратегии обнаружения и предотвращения мошенничества. Набор данных Elliptic++ доступен по адресу https://www.github.com/git-disl/EllipticPlusPlus.