Çin'den kripto para hamlesi: Yapay zeka kara para akışlarını tespit edebilecek
- Çin Ulusal Polis Akademisi'ne bağlı araştırmacılar, yasa dışı kripto para işlemlerini tespit etmek için yapay zeka destekli bir sistem geliştirdi.
- Dinamik grafik sinir ağı, hafıza mekanizması ve büyük dil modelini bir araya getiren sistem, testlerde yüzde 89,4 genel doğruluk oranına ulaştı.
Çin'de polis akademisine bağlı araştırmacılar, yasa dışı kripto para işlemlerini tespit edebilen yapay zeka destekli bir sistem geliştirdi.
CNBCE.COM'u öncelikli haber kaynağınız olarak ekleyin EkleHakemli Çin yayını Journal of Intelligence dergisinde yayımlanan araştırmaya göre sistem, yasa dışı kripto para işlemlerini tespit etmede yüzde 89,4 genel doğruluk oranına ulaştı.
Araştırmanın sorumlu yazarı ve suç soruşturması ile siber güvenlik alanında uzman Dr. Sun Jingchao, geliştirilen sistemin yasa dışı kripto para işlemlerinin tespitinde "hassas, genellenebilir ve açıklanabilir" bir çözüm sunduğunu belirtti.
Amaç yasa dışı kripto para trafiğini tespit etmek
Kripto para işlemlerinin hızla yaygınlaşması, bu varlıkların kara para aklama ve diğer yasa dışı faaliyetlerde kullanılmasına ilişkin endişeleri de artırıyor.
Çalışma, Kamu Güvenliği Bakanlığı'na bağlı Çin Halk Kamu Güvenliği Üniversitesi araştırmacıları tarafından gerçekleştirildi.
Çin'de yetkililerin kripto para bağlantılı finansal suçlara yönelik denetimleri tüm hızıyla sürüyor.
Çin Yüksek Halk Savcılığı, mart ayında yaptığı açıklamada 2025'te sanal para birimleri ve yeraltı bankacılığı üzerinden gerçekleştirilen kara para aklama faaliyetleriyle bağlantılı 3 bin 259 kişi hakkında dava açıldığını bildirmişti.
Kripto para işlemlerini analiz ediyor
Bitcoin gibi kripto paraların işlemleri herkese açık blok zincirlerinde kayıt altına alınıyor. Ancak cüzdan adreslerinin gerçek kişilerle doğrudan ilişkilendirilememesi, yasa dışı para akışlarının izlenmesini zorlaştırıyor.
Yasa dışı fonlar ayrıca çok sayıda cüzdan adresinden oluşan karmaşık ağlar üzerinden aktarılabiliyor.
Araştırmacılara göre geleneksel kurallara dayalı sistemler, sürekli değişen bu işlem modellerini tespit etmekte yetersiz kalabiliyor.
Yapay zeka üç farklı teknolojiyi birleştiriyor
Çinli ekibin geliştirdiği sistem, dinamik grafik sinir ağı, hafıza mekanizması ve büyük dil modelini (LLM) bir araya getiriyor.
Sistem bu ağ üzerinden işlem yapılarını, para akışlarını ve zaman içindeki değişimleri analiz ediyor.
Hafıza modülü ise yeni bir işlemle geçmişte tespit edilmiş yasa dışı işlemler arasındaki benzerlikleri ortaya çıkarıyor. Böylece sistem, mevcut para hareketlerini daha önce belirlenen yasa dışı işlem modelleriyle karşılaştırabiliyor.
Yapay zeka sadece "yasa dışı" demiyor!
Sistemin bir diğer önemli bileşeni olan büyük dil modeli, işlem özelliklerini, geçmişteki yasa dışı işlem örneklerini ve ağ yapısına ilişkin bilgileri bir araya getiriyor.
Ardından bu karmaşık verileri doğal dilde risk değerlendirmesine dönüştürüyor.
Sistem yalnızca bir işlemin yasal veya yasa dışı olduğunu sınıflandırmakla kalmıyor; aynı zamanda risk skoru, kritik kanıtlar ve kararın gerekçesini de ortaya koyuyor.
Araştırmacılar, bu özelliğin yüksek riskli işlemlere ilişkin kararların daha kolay anlaşılmasını ve takip edilebilmesini sağlayabileceğini belirtti.
Yasa dışı işlemlerde yüzde 89,1 doğruluk
South China Morning Post'un haberine göre, araştırmacılar sistemi, kamuya açık Elliptic Bitcoin işlem veri seti üzerinde test etti.
Veri setinde 203 bin 769 işlem düğümü, 234 bin 355 bağlantı ve her düğüm için 166 farklı özellik bulunuyor.
Testlerde modelin genel doğruluk oranı yüzde 89,4 oldu. Yasa dışı işlemleri tespit etmedeki kesinlik oranı yüzde 89,1, geri çağırma oranı ise yüzde 64,5 olarak ölçüldü.
Bu sonuç, yapay zekanın yasa dışı olarak işaretlediği yaklaşık her 10 işlemden 9'unun gerçekten yasa dışı olduğunu gösteriyor.
Yüzde 64,5'lik geri çağırma oranı ise sistemin veri setinde etiketlenmiş yasa dışı işlemlerin yaklaşık üçte ikisini tespit edebildiği anlamına geliyor.
Araştırmacılar, sistemin geçmişteki para akışları, işlem zamanlamaları ve ağ yapılarını karşılaştırarak yeni ve değişen kara para aklama yöntemlerini tespit etme kapasitesini artırabileceğini belirtti.
