Le 2 août, Elliptic, le groupe d’analyse de Blockchain qui aide les institutions financières et les sociétés de cryptologie à se conformer à la réglementation dans l’ensemble du groupe, a publié une série de données. Selon le communiqué de presse officiel, Elliptic vise à identifier les transactions de biens numériques qui ne sont pas conformes aux lois anti-blanchiment d’argent.

L’ensemble de données transactionnelles comprend 200 000 transactions Bitcoin (BTC) d’une valeur supérieure à 6 milliards de dollars. La recherche elliptique a étiqueté les transactions effectuées par des acteurs criminels et cet étiquetage sera utilisé pour développer et tester des méthodes prédictives pour l’identification des transactions associées à des actes criminels. Selon Elliptic, l’ensemble de données est le plus grand ensemble de données de transaction étiquetées pour toutes les crypto-monnaies qui ont été mises à la disposition du public.

Les 203 769 transactions et flux de paiement en bitcoins de l’ensemble de données Elliptic ont été représentés sous la forme d’un graphique de séries chronologiques. Alors que 21 % des transactions ont été qualifiées de licites, seulement 2 % ont été jugées illicites. Les autres transactions sont en cours d’analyse et ont été étiquetées comme “Inconnues”. Les transactions qualifiées d’illicites sont associées à la violation de sanctions, aux demandes de rançon, au financement d’activités terroristes ou au blanchiment d’argent.

Elliptic, le Massachusetts Institute of Technology (MIT) et le géant de la technologie IBM se sont associés pour utiliser des techniques de machine learning afin d’analyser les 200 000 transactions de bitcoin dans le but de détecter les transactions illicites. Une fois en production, le produit fondé sur l’apprentissage en profondeur pourrait réduire les activités criminelles et les coûts de conformité.

 

L’analyse de l’ensemble de données a été effectuée à l’aide de techniques telles que la régression logistique, la forêt aléatoire, les perceptrons multicouches et les réseaux convolutionnels graphiques (GCN). Parmi ces techniques d’apprentissage machine, Graph Convolution Networks (GCN) est la seule qui soit encore une classe jeune.

Mark Weber, co-auteur du document de recherche rédigé par des scientifiques d’Elliptic et chercheur de l’équipe MIT-IBM Watson, affirme qu’il s’agit d’une première expérience avec les réseaux convolutifs Graph, mais qu’ils sont extrêmement puissants pour identifier les informations relationnelles, surtout lorsque les ensembles de données sont si vastes et complexes.

Cofondateur d’Elliptic, le Dr Tom Robinson a déclaré aux médias que cet effort aidera les institutions financières et les échanges de crypto à identifier rapidement les transactions illicites afin qu’elles restent à 100% plainte avec les actes de blanchiment d’argent. Selon le Dr Robinson, le pilote a été lancé pour le bitcoin et sera étendu à d’autres crypto-monnaies dans l’avenir.

Début mai 2019, l’Elliptic s’est associé à Binance pour renforcer son dispositif réglementaire et de conformité. Binance prévoit d’utiliser l’aide à la conformité offerte par Elliptic pour ses projets d’expansion dans de nouvelles juridictions. Selon Samuel Lin, Chief compliance officer de Binance, le partenariat avec Elliptic est un pas stratégique dans la lutte contre le blanchiment d’argent.

L’exchange vient de s’associer avec la startup d’analyse de la Blockchain Elliptic pour renforcer ses capacités de conformité et de sécurité, a annoncé Elliptic jeudi. Le nouveau partenariat – le troisième portant sur la conformité au cours des deux derniers mois – aidera Binance à lutter contre le blanchiment d’argent au fur et à mesure de son expansion dans de nouvelles juridictions, a déclaré Samuel Lim, responsable de la conformité de la bourse.

Les solutions de conformité d’Elliptic ont été un grand succès car elles prétendent avoir surveillé les risques de blanchiment d’argent qui pourraient coûter plus de plusieurs milliards de dollars aux organisations.


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