Last Updated on 2024-05-02 00:15 by 荒木 啓介
ビットコインブロックチェーン上の取引を含むグラフデータセットの法医学的分析により、違法活動やマネーロンダリングに関連するクラスターが明らかになり、犯罪収益が暗号通貨取引所やロシアのダークネット市場に属する未知のウォレットに送金されていることが検出された。この研究は、EllipticとMIT-IBM Watson AI Labの研究者との共同作業によるものである。26GBのデータセット「Elliptic2」は、「49Mのノードクラスターと196Mのエッジ取引からなる背景グラフ内の122Kのラベル付きサブグラフのビットコインクラスターを含む大規模グラフデータセット」であり、金融犯罪と戦うために2019年7月に公開されたElliptic Data Set（Elliptic1）に基づいている。ブロックチェーンの匿名性を利用し、ネットワーク上の合法的（例：取引所、ウォレット提供者、マイナーなど）および違法サービス（例：ダークネット市場、マルウェア、テロ組織、ポンジスキームなど）に関する知識を組み合わせることで、違法活動とマネーロンダリングのパターンを明らかにすることが目的である。
この研究では、Elliptic2におけるサブグラフ分類方法としてGNN-Seg、Sub2Vec、GLASSの3つを実験し、不正な活動に関与している可能性のある暗号通貨取引所のアカウントを表すサブグラフを特定した。さらに、疑わしいサブグラフに関連する資金の出所を、暗号通貨ミキサー、パナマに拠点を置くポンジスキーム、招待制のロシアのダークウェブフォーラムなどのさまざまなエンティティにまで遡ることが可能となった。今後の研究では、これらの技術の精度と精密さを高めること、およびさらなるブロックチェーンへの作業の拡張に焦点を当てる予定である。
【ニュース解説】
ビットコインブロックチェーン上の取引を分析することで、違法活動やマネーロンダリングに関連するクラスターが明らかにされたというニュースです。この分析は、EllipticとMIT-IBM Watson AI Labの研究者によって行われ、特に「Elliptic2」と呼ばれる26GBのデータセットを使用しています。このデータセットは、ビットコインの取引を含む大規模なグラフデータセットで、違法活動と戦うために設計されました。
この研究の目的は、ブロックチェーンの匿名性を利用しながら、合法的および違法サービスに関する知識を組み合わせて、違法活動とマネーロンダリングのパターンを明らかにすることです。具体的には、GNN-Seg、Sub2Vec、GLASSという3つのサブグラフ分類方法を用いて、不正な活動に関与している可能性のある暗号通貨取引所のアカウントや、暗号通貨ミキサー、ポンジスキーム、ダークウェブフォーラムなどのエンティティに関連する資金の流れを特定しました。
この技術により、従来の暗号通貨に関するマネーロンダリング対策（AML）ソリューションが持つ限界を超えることができます。従来のソリューションは、既知の違法ウォレットからの資金の追跡や、既知のマネーロンダリング手法とのパターンマッチングに依存していましたが、この研究では、マネーロンダリングのサブグラフの「形」を分析することで、より効果的に犯罪活動を特定できることが示されました。
この技術のポジティブな側面は、違法活動のより迅速かつ正確な特定が可能になることです。これにより、犯罪収益の追跡と抑制がより効果的に行えるようになります。一方で、潜在的なリスクとしては、個人のプライバシーへの影響が考えられます。ブロックチェーンの匿名性を利用した分析は、適切な規制やガイドラインが設けられていない場合、個人の金融活動のプライバシーを侵害する可能性があります。
将来的には、この研究がさらに発展し、他のブロックチェーンにも適用されることで、デジタル通貨の世界における違法活動の抑制に大きく貢献することが期待されます。また、この技術の進化は、規制当局がデジタル通貨の監視と規制を強化するための新たな手段を提供することにもつながります。長期的には、このような分析技術の発展が、デジタル通貨の安全性と信頼性を高め、より広範な採用へと導く可能性があります。
from Bitcoin Forensic Analysis Uncovers Money Laundering Clusters and Criminal Proceeds.
