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Elliptic publie des données sur 6 milliards de dollars de transactions Bitcoin

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Elliptic publie des données sur 6 milliards de dollars de transactions Bitcoin

Si vous essayez de blanchir de l’argent, n’utilisez pas Bitcoin. Elliptic, une société britannique fournissant des solutions de surveillance de la blockchain pour se conformer à la réglementation, s’est associée à des chercheurs du MIT-IBM Watson AI Lab créer un ensemble public de données légales et illégales Bitcoin transactions. Chaque fragment de bitcoin pouvant être suivi dans la blockchain, le nouvel ensemble de données permettra à presque tout le monde d’identifier des pièces de monnaie provenant de sources illicites.

le Jeu de données elliptiques milliards de dollars en transactions Bitcoin, avec 4545 transactions (2%) étiquetées comme illicite, définis pour leur relation avec les escroqueries, les logiciels malveillants, les organisations terroristes, les marchés darknet ou toute autre activité illégale. Structuré sous forme de graphique, le jeu de données contient 203 679 nœuds qui représentent des transactions uniques, reliés par des arêtes qui cherchent à représenter le flux de bitcoins d'une transaction à l'autre.

42,019 (21%) transactions sont qualifiées de légitimes, ce qui correspond aux mineurs, aux bourses, aux fournisseurs de portefeuilles et à d’autres services, tandis que les 77% restants proviennent de sources inconnues.

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Elliptic a rendu public le jeu de données afin de motiver les autres acteurs du secteur à développer et à tester de nouvelles techniques, leur permettant ainsi de former leurs propres technologies prédictives.

Elliptic est un fournisseur de solutions de surveillance de chaînes de blocs pour la conformité réglementaire et la gestion des risques par les entreprises de crypto-monnaie et les institutions financières du monde entier. La société est à l’avant-garde de nouvelles méthodes d’apprentissage en profondeur des données structurées sous forme de graphes ou de réseaux, appelées Graph Convolutional Networks, qui sont en cours d’élaboration pour identifier les schémas complexes de blanchiment d’argent dans la crypto-monnaie.

La publication de l'ensemble de données coïncide avec un nouvel article sur la technique que les scientifiques d'Elliptic ont co-écrit avec des chercheurs du laboratoire d'IA du MIT-IBM Watson. Le papier, intitulé «Lutte contre le blanchiment d’argent dans Bitcoin: expériences avec des réseaux convolutionnels graphiques pour la criminalistique financière» Mark Weber et Giacomo Domeniconi, membres du personnel de recherche d’IBM, seront présentés à Atelier de détection d'anomalies en finance de la Conférence sur la découverte du savoir et l'exploration de données (KDD) le 5 août 2019.

Elliptic utilise diverses techniques pour découvrir la criminalité financière liée à la blockchain, et le travail avec les réseaux de réseaux virtuels (GCN) s'inscrit dans une campagne plus vaste visant à perfectionner les techniques d'identification, selon le scientifique en chef et cofondateur d'Elliptic, Tom Robinson.

"Elliptic utilise une gamme de techniques avancées, y compris l'apprentissage automatique, pour faciliter la détection des infractions financières dans les crypto-monnaies", Robinson a dit. «Notre travail avec des chercheurs du laboratoire d'IA Watson d'IBM MIT-IBM s'appuie sur cette approche pour nous assurer que nos clients ont accès aux informations les plus précises et efficaces disponibles, en réduisant leurs coûts de conformité et en garantissant que leurs services ne sont pas exploités par des criminels.»



Traduction de l’article de Andrey Shevchenko : Article Original

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