AI của cảnh sát Trung Quốc phát hiện giao dịch Bitcoin bất hợp pháp chính xác gần 90%
Các nhà nghiên cứu Đại học Công an Nhân dân Trung Quốc đã phát triển AI framework có khả năng phát hiện giao dịch tiền mã hóa bất hợp pháp với độ chính xác tổng thể gần 90%, theo nghiên cứu mới đây.
AI framework là một cấu trúc/hệ thống gồm nhiều thành phần AI được kết hợp với nhau để xây dựng và vận hành một giải pháp AI. Framework có thể bao gồm dữ liệu, thư viện, công cụ và các thành phần phục vụ việc phát triển hệ thống AI.
Giao dịch tiền mã hóa ngày càng phổ biến, nhưng tính ẩn danh và khả năng chuyển tiền xuyên biên giới khiến loại tài sản này dễ bị lợi dụng để rửa tiền và thực hiện các hoạt động bất hợp pháp khác.
AI phân tích dòng tiền Bitcoin để phát hiện giao dịch bất hợp pháp
Trong bài viết được đăng trên Journal of Intelligence - tạp chí khoa học Trung Quốc có phản biện, tác giả chính là tiến sĩ Sun Jingchao viết rằng nghiên cứu này “cung cấp giải pháp chính xác, có khả năng khái quát và có thể giải thích được để phát hiện các giao dịch tiền mã hóa bất hợp pháp”.
Theo Sun Jingchao - chuyên gia chuyên về điều tra tội phạm và an ninh mạng, nghiên cứu trên cũng “cung cấp một hướng đi công nghệ mới cho các cơ quan quản lí trong cuộc chiến chống các giao dịch tiền mã hóa bất hợp pháp và tội phạm kinh tế”.
Nghiên cứu do các chuyên gia Đại học Công an Nhân dân Trung Quốc (thuộc Bộ Công an Trung Quốc) thực hiện, được công bố trong bối cảnh giới chức nước này tiếp tục tập trung vào các hoạt động tội phạm tài chính liên quan đến tiền mã hóa.
Tháng 3, Viện Kiểm sát Nhân dân Tối cao Trung Quốc cho biết các công tố viên đã truy tố 3.259 người trong năm 2025 vì các hành vi rửa tiền liên quan đến tiền mã hóa và các ngân hàng ngầm.
Ngày 25/7, hãng tin kỹ thuật số The Paper (Trung Quốc) cho biết một tòa án ở Nội Mông đã kết thúc xét xử vụ án liên quan đến gần 3 tỉ nhân dân tệ (444 triệu USD) được cho là sử dụng để thanh toán các khoản nợ cờ bạc trực tuyến, có khả năng liên quan đến hoạt động cá cược trong thời gian diễn ra World Cup 2026.
Tuy nhiên, những vụ việc như vậy có thể chỉ chiếm một phần nhỏ trong tổng số hoạt động bất hợp pháp, bởi việc lần theo dòng tiền mã hóa rất khó khăn, ngay cả khi các giao dịch được ghi lại công khai.
Các giao dịch Bitcoin được ghi lại trên blockchain công khai, nhưng địa chỉ ví không được liên kết trực tiếp với danh tính ngoài đời thực, Trong khi đó, các khoản tiền bất hợp pháp có thể được chuyển qua những mạng lưới phức tạp gồm nhiều địa chỉ ví khác nhau.
Các hệ thống truyền thống dựa trên những quy tắc được thiết lập sẵn có thể gặp khó khăn khi phát hiện những mô hình giao dịch liên tục thay đổi như vậy.
Mô hình ngôn ngữ lớn và mô-đun bộ nhớ giúp AI nhận diện thủ đoạn rửa tiền mới
Nhóm nghiên cứu Trung Quốc đã kết hợp mạng nơ-ron đồ thị động với cơ chế bộ nhớ và mô hình ngôn ngữ lớn để phân tích các giao dịch tiền mã hóa.
Mạng nơ-ron đồ thị động xem hệ sinh thái tiền mã hóa như một mạng lưới liên tục thay đổi, từ đó phân tích cấu trúc giao dịch, dòng tiền và cách chúng thay đổi theo thời gian.
Sau đó, hệ thống sử dụng mô-đun bộ nhớ để tìm lại những mô hình giao dịch bất hợp pháp trong quá khứ có điểm tương đồng với vụ việc mới. Nhờ vậy, hệ thống có thể so sánh hoạt động hiện tại với những hành vi từng được xác định là bất hợp pháp.
Mạng nơ-ron đồ thị động là loại mô hình AI được thiết kế để phân tích các mối quan hệ giữa nhiều đối tượng trong một mạng lưới thay đổi theo thời gian.
Mô-đun bộ nhớ trong AI có thể hiểu đơn giản là một thành phần giúp hệ thống lưu trữ, tìm lại và sử dụng thông tin từ những trường hợp trước đó để hỗ trợ phân tích trường hợp mới. Đó là cơ chế lưu trữ và truy xuất thông tin phù hợp khi cần.
Các nhà nghiên cứu cũng sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để tổng hợp những đặc điểm của giao dịch, những kiểu giao dịch trong quá khứ và thông tin về cách các giao dịch liên kết với nhau trong mạng lưới.
Mô hình ngôn ngữ lớn sau đó chuyển những tín hiệu phức tạp này thành đánh giá rủi ro bằng ngôn ngữ tự nhiên. Hệ thống không chỉ phân loại giao dịch là hợp pháp hay bất hợp pháp, mà còn đưa ra điểm số rủi ro, bằng chứng quan trọng và chuỗi lập luận dẫn đến kết luận.
“Phương pháp của chúng tôi đã cải thiện đáng kể khả năng khái quát của hệ thống trong việc nhận diện những hoạt động giao dịch bất hợp pháp mới và đang thay đổi”, Sun Jingchao viết.
Hệ thống AI đạt độ chính xác 89,4% khi phân tích giao dịch Bitcoin
Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm hệ thống trên bộ dữ liệu giao dịch Bitcoin công khai Elliptic. Cụ thể gồm 203.769 giao dịch, 234.355 liên kết thể hiện dòng tiền Bitcoin giữa các giao dịch và 166 thông tin đặc trưng cho mỗi giao dịch.
Elliptic là công ty có trụ sở chính ở London (thủ đô Anh), chuyên phân tích dữ liệu blockchain để giúp các tổ chức phát hiện hoạt động đáng ngờ, rửa tiền, gian lận và các giao dịch liên quan đến tội phạm tài chính.
Hệ thống đạt độ chính xác tổng thể 89,4%. Với các giao dịch bất hợp pháp thì độ chính xác của hệ thống đạt 89,1%, trong khi độ bao phủ đạt 64,5%.
Độ bao phủ 64,5% cho thấy hệ thống phát hiện được khoảng 2/3 số giao dịch bất hợp pháp đã được xác định trong bộ dữ liệu.
“Kết quả thử nghiệm trên bộ dữ liệu giao dịch Bitcoin công khai cho thấy khung AI được đề xuất hoạt động tốt hơn các mô hình đối chứng phổ biến (mô hình hiện có được dùng để so sánh - PV)”, Sun Jingchao viết.
Các nhà nghiên cứu cho rằng mô-đun bộ nhớ giúp hệ thống nhận diện những thủ đoạn rửa tiền mới hoặc đang thay đổi bằng cách so sánh dòng tiền, thời điểm giao dịch và cấu trúc mạng lưới hiện tại với những trường hợp tương tự từng xuất hiện trong quá khứ.
Theo nhóm nghiên cứu, khả năng phân tích và suy luận của mô hình ngôn ngữ lớn giúp hệ thống đưa ra bằng chứng rõ ràng, dễ hiểu và có thể kiểm tra lại cho những cảnh báo rủi ro cao. Điều này giúp các cơ quan quản lí dễ sử dụng hệ thống hơn và hiểu được lí do đằng sau mỗi cảnh báo trong thực tế.