Электронный каталог

Статья

Зенюк, Д.Я.
Обзор методов идентификации подозрительных адресов в публичных блокчейнах / Зенюк Д.Я. // Цифровая экономика (электронная версия). – 2025. – №3. – С.45-53. - 629127. – На рус. яз.

Подходы к проблеме выявления подозрительных адресов в публичных блокчейнах с помощью методов машинного обучения, в первую очередь, методов классификации. Актуальность задачи, вызванная тем, что все легальные участники рынка криптоактивов должны соблюдать достаточно строгие правила по уточнению источников средств, участвующих в любой обрабатываемой транзакции. Несмотря на то, что Bitcoin и подобные ему платежные системы считаются анонимными, алгоритмы, использующие последние достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта вместе с тщательным подбором признаков, описывающих наблюдения, могут демонстрировать весьма хорошие результаты. Проблема выявления акторов с плохой репутацией, которые, скорее всего, замешаны в противоправном движении криптоактивов и принадлежащих им адресов, вполне может быть решена на должном уровне качества при использовании тщательно подобранных моделей. Перспективность глубоких нейронных сетей для графов, в частности, различных специализированных GCN. Основное препятствие - не концептуальная сложность задачи, а нехватка качественно размеченных данных.


Ключевые слова = БЛОКЧЕЙН
Ключевые слова = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ключевые слова = КЛАССИФИКАЦИЯ
Ключевые слова = КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
Ключевые слова = КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК
Ключевые слова = МЕРКУЛОВА Н.В.
Ключевые слова = МОДЕЛЬ
Ключевые слова = ПЛАТЕЖНАЯ СИСТЕМА
Ключевые слова = ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Ключевые слова = ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. КОМПЬЮТЕРНЫЙ МИР
Ключевые слова = ФИНАНСЫ. КРЕДИТНО-ДЕНЕЖНАЯ ПОЛИТИКА