Innovative KI-Modelle zur Bekämpfung von Geldwäsche im Bitcoin-Netzwerk

LONDON (IT BOLTWISE) – Die Bekämpfung von Geldwäsche im Bitcoin-Netzwerk stellt eine erhebliche Herausforderung dar, da illegale Transaktionen oft geschickt verschleiert werden. Ein neues Modell, das auf der Kombination von Transformer-Architektur und Graph Attention Networks basiert, verspricht nun, diese Herausforderung zu meistern.

Die Bekämpfung von Geldwäsche im Bitcoin-Netzwerk ist eine komplexe Aufgabe, die durch die Ähnlichkeit illegaler und legaler Transaktionen erschwert wird. Ein neuer Ansatz, der Transformer-Architektur mit Graph Attention Networks (GAT) kombiniert, könnte hier Abhilfe schaffen. Diese Technologie ermöglicht es, globale Informationen aus dem gesamten Netzwerk zu extrahieren und gleichzeitig lokale Informationen gezielt zu fokussieren.

Die Herausforderung besteht darin, dass herkömmliche Graph Convolutional Networks (GCNs) oft durch die gleichmäßige Gewichtung von Knoten fehlgeleitet werden können. Illegale Transaktionen sind oft in legalen Transaktionsketten versteckt, was die Datenrauschen erhöht und die Qualität der Einbettungen verschlechtert. Der neue Ansatz nutzt Transformer, um globale Informationen zu extrahieren und diese in die Knoten des Graphen einzubetten.

Ein weiteres Problem ist die kostspielige Datenkennzeichnung, die in der Finanzindustrie erforderlich ist. Um dies zu umgehen, wurde ein Mechanismus zur Aktualisierung von Pseudo-Labels entwickelt, der die Verteilung der Daten verbessert und die Robustheit des Modells erhöht. Dieser Mechanismus ermöglicht es, unbeschriftete Daten effektiver zu nutzen und die Leistung des Modells zu steigern.

Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass dieser Ansatz bestehende Modelle in verschiedenen Metriken übertrifft. Dies ist besonders wichtig, da die Menge an Geld, die durch Geldwäsche gefährdet ist, auf 2 bis 5 % des globalen Bruttoinlandsprodukts geschätzt wird. Kryptowährungen wie Bitcoin werden zunehmend als Werkzeuge für Geldwäsche genutzt, was die Notwendigkeit effektiverer Erkennungsmethoden unterstreicht.

Die Integration von globalen und lokalen Informationen in das Modell ermöglicht es, die vielfältigen Methoden der Geldwäsche besser zu erfassen. Die Nutzung von Pseudo-Labels hilft, die Knappheit an beschrifteten Daten zu überwinden, indem sie unbeschriftete Transaktionen mit Expertenwissen anreichert. Dies verbessert die Datenverteilung und die Leistung des Modells, ohne die bestehenden Parameter zu verändern.

Die Ergebnisse dieser Forschung könnten weitreichende Auswirkungen auf die Finanzindustrie haben, indem sie die Erkennung von Geldwäschetransaktionen verbessern und die Einhaltung von Anti-Geldwäsche-Gesetzen unterstützen. Die Kombination von Transformer-Architektur und Graph Attention Networks stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Bekämpfung von Finanzkriminalität dar.

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