据Coindesk 8月2日报道，区块链分析公司Elliptic与麻省理工学院（MIT）合作，发布了一个与非法活动相关的比特币交易公共数据集。

（来源：Pixabay）

在检查了这些节点与已知实体的关联后，研究人员发现，在这20万笔比特币交易中，只有2%被认为是非法的，另外21%的交易被确认为合法，但绝大多数交易（约77%）仍未归类。据悉，到目前为止，自2009年推出以来，估计有4.4亿笔比特币交易。

需要明确的是，这2％非法交易来自此前未公开的Elliptic 数据集，且仅仅是麻省理工学院研究人员通过分析找出的。不过，该数据与另家分析公司Chainalysis的一项研究结果相似，Chainalysis估计，2019年仅有1％的比特币交易与非法活动有关。

由于世界各地的执法机构经常雇用Elliptic来识别涉及加密货币的非法活动，因此本研究旨在寻找有助于区分比特币非法使用和合法使用的方式，尤其针对没有银行账户的个人或其他未知实体。

Elliptic联合创始人汤姆·罗宾逊（Tom Robinson）表示：

一般而言，合规性的关键问题在于假阳性（阴性被判为阳性）。这项研究的一个重要部分是减少假阳性误报的数量。一个关键的发现是，机器学习技术在发现非法交易方面能起到非常有效的作用。

在完成该学术研究之后，Elliptic公开了数据集以鼓励开源。

麻省理工学院研究员马克·韦伯（Mark Weber）表示：

我们正在与领域专家分享我们在反洗钱方面的早期实验，以便征求反馈意见。同时，我们也希望Elliptic数据集的发布能够激励其他人加入，共同开发新的AML技术和模型，继而提升金融系统的安全性。