ブロックチェーン分析企業のEllipticと協業するマサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者等は、
ビットコインの不正な動きに関係した取引を公に発表する予定です。
同グループの研究は、おおよそ60億ドル相当の203,769におよぶビットコインノードを、
MIT-IBM Watson AI Labの研究者等が、どのように機械学習ソフトウェアを利用したのかを鮮明にしました。
この研究では、人工知能が現行のアンチマネーロンダリング（AML）手続きをアシストできるかどうかを調査しました。
データセット中、たった2％相当の200,000ビットコイン取引が、
Elipticの最初の取り組みの一環として、不正だと見なされました。
21％が合法だとわかった一方で、おおよそ77％という大多数の取引が未だ分類されていません。
（今日では、ネットワーク始動の2009年から4億4,000万のビットコイン取引が存在すると推計）
誤解の無いように言うと、この2％は、これまで公開されていなかったEllipticのデータが出典であり、
そしてこの数字は、単にMITの研究者等の分析によって確認されたということです。
このデータのポイントは、競合する分析企業であるChainalysisの研究に沿ったもので、
Chainalysisによれば、2019年において、たった1％のビットコイン取引が不正な動きと結びついているとしています。
Ellipticは、仮想通貨を使った不正な動きを確認するために、世界中の法執行機関から頻繁に雇われていることから、
この研究は、合法なビットコイン利用から不正利用を区分しうるパターンの明確化が目的であり、
特に、銀行口座を持たない個人、もしくは他の知られていない企業が対象です。
“一般的に、コンプライアンスに関する大きな問題は、誤判定を行うことです。
この研究の大部分において、多くの誤判定を縮小させ続けています。”
Ellipticの共同創設者であるTom Robinsonはコインデスクに対しそう話しました。
“それを見つける鍵は、不正と見られる取引を見つけることに効果的な機械学習と言えるでしょう”
時おり、Robison氏は、ソフトウェアは、ダークネットマーケット、ランサムウェア攻撃、
そして、その他の犯罪捜査からの以前より存在するデータを基に、
まだマッチしておらず、描写が難しいであろう知られざる企業のパターンを発見することができると付け加えました。
学術的な研究に続き、Ellipticはオープンソース貢献を推奨するために、
同じデータセットを公に公開しました。
“AMLの側面では、私達は、特定分野の専門家と行った初期の実験を、フィードバックをお願いするために共有します。”
MIT研究者のMark Weber氏は、コインデスクにそう話しながら、下記のように付け加えました。
“私達は、AMLに向けた新しい技術とモデルの開発による私達の金融システムを、
より安全になる手助けに取り組んでもらうため、他の人を巻き込むEllipticのデータセットを公開することを望んでいます。”
4月、CNBCは、米国内で100ドル紙幣の需要が急増したことは、
グローバル犯罪行為の上昇によって動かされていると報じました。
2017年のアメリカ経済研究所の報告では、現在流通している3分の1以上の米国通貨が、
犯罪、もしくは脱税に使われていると推測しています。
引用元：MIT’s AI Lab Analyzed 200,000 Bitcoin Transactions. Only 2% Were ‘Illicit’
