Một nhóm nghiên cứu tại học viện cảnh sát quốc gia Trung Quốc đã phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng phát hiện các giao dịch tiền mã hóa bất hợp pháp với độ chính xác tổng thể gần 90%, theo một nghiên cứu mới được công bố.
Hệ thống kết hợp mạng nơ-ron đồ thị động, một mô-đun bộ nhớ và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để phân tích dòng tiền trên blockchain, nhận diện các giao dịch có dấu hiệu rửa tiền hoặc phục vụ những hoạt động phi pháp khác.
Sự phát triển nhanh chóng của tiền mã hóa đang khiến loại tài sản này ngày càng được sử dụng rộng rãi. Tuy nhiên, đặc điểm giao dịch xuyên biên giới và mang tính giả danh của tiền số cũng có thể tạo ra những kênh mới cho hoạt động rửa tiền và các loại tội phạm tài chính.
Trong bài nghiên cứu đăng trên Tạp chí Tình báo Trung Quốc, tiến sĩ Sun Jingchao, tác giả phụ trách nghiên cứu, cho biết hệ thống mới cung cấp một giải pháp có độ chính xác cao, khả năng khái quát tốt và có thể giải thích được để phát hiện các giao dịch tiền mã hóa bất hợp pháp.
Theo ông Sun, công nghệ này cũng mở ra một hướng tiếp cận mới để các cơ quan quản lý chống lại giao dịch tiền số phi pháp và tội phạm kinh tế.
Nghiên cứu được thực hiện vào tháng 5 bởi các nhà khoa học thuộc Đại học Công an Nhân dân Trung Quốc, cơ sở trực thuộc Bộ Công an nước này. Công trình xuất hiện trong bối cảnh giới chức Trung Quốc tiếp tục tăng cường kiểm soát các hoạt động tội phạm tài chính liên quan đến tiền mã hóa.
Trung Quốc tăng cường truy quét tội phạm liên quan tiền mã hóa
Tháng 3, Viện Kiểm sát Nhân dân Tối cao Trung Quốc cho biết các cơ quan công tố nước này đã truy tố 3.259 người trong năm 2025 với các cáo buộc rửa tiền thông qua tiền ảo và hệ thống ngân hàng ngầm.
Ngày 25/7, The Paper, một trang tin kỹ thuật số của Trung Quốc, đưa tin một tòa án tại Nội Mông đã kết thúc xét xử một vụ án liên quan tới gần 3 tỷ nhân dân tệ, tương đương khoảng 444 triệu USD, được cho là sử dụng để thanh toán các khoản nợ cờ bạc trực tuyến, trong đó có khả năng liên quan đến hoạt động cá cược trong thời gian diễn ra World Cup.
Tuy nhiên, những vụ án được phát hiện có thể chỉ là một phần nhỏ của hoạt động bất hợp pháp liên quan tiền số. Nguyên nhân là việc lần theo dòng tiền mã hóa không hề đơn giản, ngay cả khi dữ liệu giao dịch được công khai trên blockchain.
Với Bitcoin, toàn bộ giao dịch đều được ghi lại trên blockchain công khai. Nhưng địa chỉ ví không trực tiếp gắn với danh tính thật của người sử dụng. Các khoản tiền bất hợp pháp cũng có thể được chia nhỏ và chuyển qua một mạng lưới phức tạp gồm nhiều địa chỉ khác nhau.
Điều này khiến các hệ thống phát hiện truyền thống dựa trên những bộ quy tắc cố định gặp khó khăn khi phải nhận diện những phương thức giao dịch và rửa tiền liên tục thay đổi.
AI lần theo dòng tiền và “nhớ” các giao dịch đáng ngờ
Để giải quyết vấn đề này, nhóm nghiên cứu Trung Quốc xây dựng hệ thống kết hợp ba thành phần chính gồm mạng nơ-ron đồ thị động, mô-đun bộ nhớ và mô hình ngôn ngữ lớn.
Mạng nơ-ron đồ thị động xem toàn bộ hệ sinh thái tiền mã hóa như một mạng lưới liên tục biến đổi. Thay vì chỉ xem xét từng giao dịch riêng lẻ, hệ thống phân tích cấu trúc giao dịch, hướng di chuyển của dòng tiền và cách mạng lưới này thay đổi theo thời gian.
Tiếp đó, mô-đun bộ nhớ sẽ tìm kiếm trong dữ liệu lịch sử những mô hình giao dịch bất hợp pháp có đặc điểm tương đồng với trường hợp mới.
Nói cách khác, hệ thống không chỉ hỏi “giao dịch này có gì bất thường?”, mà còn có thể đối chiếu với những hành vi từng được xác định là bất hợp pháp trong quá khứ.
Các nhà nghiên cứu sau đó bổ sung một mô hình ngôn ngữ lớn vào hệ thống. LLM sẽ kết hợp những đặc điểm được trích xuất từ giao dịch, các mô hình hành vi trong lịch sử và thông tin về cấu trúc mạng lưới để đưa ra đánh giá rủi ro.
Kết quả đầu ra không chỉ đơn giản là “hợp pháp” hay “bất hợp pháp”. Hệ thống còn tạo ra điểm số rủi ro, chỉ ra bằng chứng quan trọng và cung cấp chuỗi lập luận giải thích vì sao một giao dịch bị đánh giá là đáng ngờ.
Theo ông Sun, phương pháp này giúp tăng đáng kể khả năng khái quát của mô hình, qua đó hỗ trợ nhận diện những phương thức giao dịch bất hợp pháp mới hoặc đang biến đổi.
AI đạt độ chính xác 89,4% trên dữ liệu Bitcoin
Nhóm nghiên cứu thử nghiệm hệ thống trên bộ dữ liệu giao dịch Bitcoin công khai Elliptic.
Bộ dữ liệu này gồm 203.769 nút giao dịch, 234.355 liên kết và 166 đặc trưng cho mỗi nút.
Kết quả cho thấy mô hình đạt độ chính xác tổng thể 89,4%. Đáng chú ý, độ chính xác khi xác định các giao dịch bất hợp pháp đạt 89,1%, trong khi tỷ lệ thu hồi đạt 64,5%.
Hai chỉ số này phản ánh hai khía cạnh khác nhau của hệ thống.
Độ chính xác 89,1% có nghĩa là gần 9/10 giao dịch bị AI đánh dấu là bất hợp pháp thực sự là giao dịch phi pháp trong bộ dữ liệu được kiểm chứng.
Trong khi đó, tỷ lệ thu hồi 64,5% cho thấy hệ thống phát hiện được khoảng hai phần ba số giao dịch bất hợp pháp đã được gắn nhãn trong dữ liệu.
Các nhà nghiên cứu cho rằng mô-đun bộ nhớ đặc biệt hữu ích trong việc phát hiện những phương thức rửa tiền mới hoặc đang biến đổi. Hệ thống có thể đối chiếu hướng di chuyển của dòng tiền, thời điểm giao dịch và cấu trúc mạng lưới hiện tại với những mô hình tương tự từng xuất hiện trong quá khứ.
Nhóm nghiên cứu viết rằng việc kết hợp khả năng suy luận ngữ nghĩa của các mô hình ngôn ngữ lớn giúp hệ thống đưa ra bằng chứng trực quan và có thể truy vết cho những cảnh báo rủi ro cao.
Điều này, theo các nhà nghiên cứu, có thể cải thiện khả năng vận hành và giải thích của hệ thống trong các tình huống quản lý tài chính ngoài thực tế.
Tuy nhiên, kết quả 89,4% cũng không đồng nghĩa AI có thể phát hiện toàn bộ giao dịch bất hợp pháp. Tỷ lệ thu hồi 64,5% cho thấy vẫn còn một lượng đáng kể giao dịch phi pháp trong bộ dữ liệu mà mô hình chưa nhận diện được.
Dù vậy, nghiên cứu cho thấy AI đang ngày càng được sử dụng như một công cụ hỗ trợ cơ quan quản lý lần theo những mạng lưới giao dịch tiền mã hóa phức tạp, đặc biệt khi các phương thức che giấu dòng tiền liên tục thay đổi.
Theo SCMP, The Paper
