정밀도 89%, 재현율 65%…中 공안대 AI 비트코인 불법거래 탐지
중국 인민공안대학(People's Public Security University of China) 연구진이 불법 비트코인(BTC) 거래를 탐지하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 동적 그래프 신경망(GNN)과 대규모언어모델(LLM)을 결합한 이 모델은 시험에서 전체 정확도 89.4%를 기록했다.
이 연구 결과는 학술지 '저널 오브 인텔리전스(Journal of Intelligence)'에 5월 게재됐다고 크립토브리핑(Crypto Briefing)은 전했다. 다만 게재 연도는 명확히 확인되지 않았다.
연구진이 설계한 프레임워크는 세 기술을 결합했다. △거래 노드 간 변화하는 관계를 추적하는 동적 그래프 신경망 △불법 활동의 과거 패턴을 저장하는 메모리 모듈 △추론과 분류를 맡는 대규모언어모델이다. 모델 검증에는 공개 벤치마크인 엘립틱(Elliptic) 비트코인 데이터셋을 썼다. 이 데이터셋은 거래 노드 20만3769개와 이를 잇는 엣지 23만4355개로 구성됐다.
세부 지표를 보면 두 수치가 다른 이야기를 한다. 모델이 불법으로 표시한 거래 중 실제 불법으로 확인된 비율, 즉 정밀도는 89.1%였다. 반면 전체 불법 거래 가운데 모델이 실제로 걸러낸 비율인 재현율은 64.5%에 그쳤다. 불법 거래의 3분의 1가량은 이번 모델로도 탐지되지 않았다는 뜻이다.
교신저자인 쑨징차오(Sun Jingchao) 인민공안대학 연구원은 메모리 모듈을 활용해 과거 패턴을 대조하는 방식을 이 모델의 핵심 강점으로 꼽았다. 모델은 위험 점수와 함께 판단 근거를 자연어로 설명하는 기능도 갖췄다고 크립토브리핑은 전했다. 단순 확률 점수만 내놓는 기존 탐지 모델과 달리, 왜 특정 거래를 의심스럽다고 판단했는지 문장으로 설명할 수 있다는 의미다.
중국 당국은 최근 가상자산을 이용한 자금세탁 단속을 강화해왔다. 지난해 3월 중국 검찰은 가상화폐와 지하은행을 연계한 자금세탁에 관여한 3259명을 기소했다. 지난달 25일에는 중국 법원이 온라인 도박 부채와 연계된 약 30억 위안(약 4억4400만 달러, 약 6200억원) 규모 사건을 심리했다.
이번 연구는 비트코인 거래만을 대상으로 했으며, 특정 거래소나 다른 코인은 다루지 않았다. 실제 수사 현장 도입 일정과 적용 여부는 확인되지 않았다.
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