Розробка методики контролю за обігом цифрових фінансових активів на основі аналізу криптовалютних транзакцій
Ключові слова:
криптовалюта; транзакція; машинне навчання; ризики безпекиАнотація
У статті викладені методики контролю за обігом цифрових фінансових активів на основі аналізу криптовалютних транзакцій з використанням методів машинного навчання. Криптовалюти стали невід’ємною частиною сучасної фінансової системи, і їх обіг постійно зростає. Щоправда, відсутність ефективних засобів контролю та моніторингу може створити ризики для фінансової стабільності та безпеки. У статті пропонується новий підхід до контролю за обігом криптовалют, який використовує алгоритми машинного навчання для аналізу транзакцій та виявлення потенційних порушень.
Посилання
A survey on blockchain security / A. Dorri, M. Steger, P. Tasca, N. Christin. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2017. P. 2084–2122.
Ferretti A., Gragnani G., Merlo A. Detecting money laundering in cryptocurrencies: A machine learning approach. In 2017 IEEE 31st International Conference on Data Engineering (ICDE). 2017. P. 1433–1444. 217
Hu Z., Luo L., Chen S. A novel deep learning model for detecting fraudulent cryptocurrency transactions. IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 2020. Vol. 15(11). P. 3200–3212.
Li Y., Zhang Y., Yu Y. A hybrid machine learning approach for detecting cryptocurrency money laundering. IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 2019. Vol. 14(12). P. 2882–2895.
Mukherjee S., Sharma S. K. A survey on machine learning techniques for cryptocurrency fraud detection. In 2021 International Conference on Information Systems Security and Privacy. 2021. Vol. 16(13). P. 1–9.
Okamoto T., Ohta S. Detecting money laundering in bitcoin transactions using machine learning. In 2017 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP). 2017. P. 119–134.
