融智和微算法科技（NASDAQ：MLGO）利用图卷积网络提高比特币区块链反洗钱能力

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　　文章来源：大江网融智和

　　随着比特币交易的普及，洗钱活动也日益猖獗。传统的反洗钱方法难以有效识别区块链上的洗钱交易。为了提高反洗钱能力，微算法科技（NASDAQ：MLGO）利用图卷积网络（GCN）技术，构建了比特币区块链反洗钱模型。该模型能够有效识别洗钱交易，并降低误报率。

　　图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）是一种基于图结构的深度学习模型，可以有效地处理非欧几里德结构数据。在比特币区块链中，每个比特币地址可以看作是一个节点，而交易记录可以看作是节点之间的边。通过构建比特币交易网络图，微算法科技可以利用GCN来挖掘隐藏在交易数据中的洗钱模式和关联关系。

　　该模型的核心在于其强大的特征学习和模式识别能力。传统的反洗钱方法往往依赖于固定的规则和阈值来筛选可疑交易融智和，这容易导致误报或漏报。而GCN模型能够自动从数据中学习交易行为的特征，并根据这些特征进行分类或预测，从而更加准确地识别洗钱活动。

　　该模型能够处理动态变化的交易网络。在比特币交易网络中，交易是持续发生的，而且随着时间的推移，网络结构和交易模式也在不断变化。GCN模型能够适应这种动态特性，及时发现新的洗钱模式，并调整自身的识别策略。

　　构建比特币交易网络图：将比特币区块链中的交易数据转化为图的形式，其中每个节点代表一个比特币地址，每条边代表一笔交易。通过这种方式，可以将比特币交易的关系和流动性可视化，并为后续的分析提供基础。

　　应用图卷积网络进行特征学习：利用图卷积网络的特性，对比特币交易网络图进行特征学习。通过对节点和边的特征进行提取和聚合，可以获得更加丰富和准确的比特币交易信息。这些特征可以包括交易金额、交易频率、交易时间等融智和，以及与其他节点的关联程度等。

　　建立洗钱行为预测模型：基于学习到的特征，微算法科技将建立洗钱行为预测模型。该模型将通过监督学习的方式，利用已知的洗钱样本进行训练，从而能够对未知的交易进行分类，判断其是否存在洗钱风险。通过不断优化模型的参数和算法，微算法科技期望能够提高洗钱行为的检测准确率和预测能力。

　　识别非法交易模式：通过GCN，微算法科技可以对比特币交易网络进行建模，并学习网络中的节点（即交易）和边（即交易之间的关系）的特征。这些特征可以帮助识别出非法的交易模式，如洗钱、欺诈等。

　　预测可疑交易：基于GCN的模型可以预测哪些交易可能是非法的。微算法科技可以通过对已知非法交易和合法交易进行训练，然后应用模型来预测新的交易是否可能是非法的。

　　可视化交易网络：GCN还可以用于可视化比特币交易网络。微算法科技可以帮助反洗钱分析师更直观地理解网络结构和交易模式，从而更好地识别可疑活动。

　　假设有一笔涉嫌洗钱的比特币交易，GCN可以通过分析交易图中的节点和边的特征，识别出与该交易相关的其他可疑地址。例如，如果某个地址频繁与其他涉嫌洗钱的地址进行交易，并且这些地址之间存在复杂的交易模式，GCN可以通过学习这些模式，将这个地址标记为可疑地址。

　　微算法科技（NASDAQ：MLGO）通过应用GCN，比特币区块链分析可以更加准确和高效地识别潜在的洗钱行为。与传统的手工特征提取方法相比，GCN能够自动学习图数据中的特征和关系，避免了人工定义规则的主观性和限制性。这使得反洗钱工作更加智能化和自动化，提高了反洗钱的效率和准确性。

　　图卷积网络在比特币区块链反洗钱中具有强大的能力，可以有效地识别非法交易模式、预测可疑交易，并可视化交易网络。这些功能使得GCN成为比特币区块链反洗钱领域的一种重要工具。通过构建基于GCN的反洗钱模型，微算法科技（NASDAQ：MLGO）成功提高了反洗钱能力，为打击加密货币洗钱活动提供了有力支持。