区块链分析公司Elliptic与麻省理工学院（MIT）的研究人员合作，发布了与非法活动有关的BTC的数据。
该小组的研究报告详细介绍了MIT-IBM Watson AI Lab的研究人员如何使用机器学习软件来分析总计价值约60亿美元的203,769个BTC节点交易，以探讨了人工智能是否可以协助当前的反洗钱（AML）程序。
在20万笔BTC交易数据中，只有2%的交易被认为是非法的。21%的交易被确认为合法，但绝大多数交易（约77%）仍未归类。(自2009年BTC交易网络推出以来，迄今估计已有4.4亿笔交易。)
分析公司Chainanalysis的一项研究数据与之大致相符，Chainanalysis估计，2019年只有1%的BTC交易与非法活动有关。
Elliptic联合创始人Tom Robinson表示， Elloptic经常被执法机构雇用来识别使用加密资产的非法活动，本研究旨在探索使用机器学习找出有助于区分BTC被非法使用和合法使用的特征，并减少误报非法交易。
麻省理工学院研究员Mark Weber表示，正在与专家反馈该实验应用于反洗钱方面的意见。
Flash Chan 作者
Roy排版
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