НОВІ ІНСТРУМЕНТИ БОРОТЬБИ З ВІДМИВАННЯМ ГРОШЕЙ: АНАЛІЗ ТРАНЗАКЦІЙ ІЗ КРИПТОВАЛЮТОЮ ETHEREUM ЗА ДОПОМОГОЮ БАЙЄСІВСЬКОГО КЛАСИФІКАТОРА - Лєонов, Сергій; Тумпач, Мілош; Лоскоріх, Габріелла; Філатова, Ганна; Решетняк, Ярослав; Дініц, Руслан (Financial and credit activity problems of theory and practice, 2024)
Поява криптовалют як однієї з форм цифрових розрахунків сприяла виникненню численних можливостей для реалізації оперативних та ефективних фінансових операцій, утім одночасно з їх появою утворилися нові схеми шахрайств і відмивання коштів, адже анонімність і децентралізація, що притаманні криптовалютам, ускладнююють процес моніторингу транзакцій і контролю з боку урядів та правоохоронних органів. Метою цього дослідження є розроблення механізму аналізу транзакцій у криптовалюті Ethereum із використанням байєсівського класифікатора для виявлення потенційно підозрілих операцій, що можуть бути пов’язані з фінансуванням тероризму та відмиванням незаконних доходів. Застосування байєсівського підходу дозволяє враховувати ймовірнісні характеристики транзакцій та їхні взаємозв’язки, підвищити точність виявлення аномальних і потенційно незаконних операцій. Для аналізу взято дані про транзакції валюти Etherum від червня 2020 року до грудня 2022. Розроблений механізм передбачає визначення набору характеристик вузлів графу транзакцій, що ідентифікують потенційну можливість їх використання в незаконних фінансових операціях, формування інтервалів їхніх допустимих значень. Транзакції в криптовалюті у статті представлено у вигляді орієнтовного графу, вузлами якого є суб’єкти, що здійснюють транзакції, а дугами – безпосередньо самі транзакції між вузлами. При оцінюванні ризиків використання криптовалюти в процесах легалізації кримінальних доходів ураховано кількість / суму транзакцій до та від відповідного вузла, сальдо цих транзакцій (абсолютне значення) й тип вузла. Результати аналізу продемонстрували, що серед 100 найбільших вузлів мережі виявлено 11 таких, рівень ризику яких можна оцінити як «критичний», а також виявлено ті вузли, що найбільш тісно з ними контактують. Ця методика може бути використана не лише для аналізу криптовалюти Etherum, але й для інших криптовалют і подібних мереж.