公安大學團隊開發比特幣非法交易檢測 AI，準確率近 90%

該框架融合 DGNN、記憶機制與 LLM，在 Elliptic 數據集測試中整體準確率達 89.4%，提供可解釋的風險評估方案。

據 Woofun AI 消息，中國人民公安大學研究團隊開發出一套用於檢測虛擬貨幣非法交易的 AI 框架，整體準確率約爲 90%。該模型整合了動態圖神經網絡（DGNN）、記憶機制與大語言模型（LLM），通過分析交易結構演變、比對歷史非法模式，並生成包含風險評分及推理鏈條的自然語言報告。

在包含 20 餘萬個節點的 Elliptic 比特幣交易數據集測試中，該模型整體準確率爲 89.4%，非法交易檢測精確率爲 89.1%，召回率爲 64.5%，表現優於主流基線模型。相關論文於今年 5 月發表於《情報學雜誌》，指出該研究爲監管應對虛擬貨幣犯罪提供了可泛化且可解釋的技術路徑。報道指出，此項研究正值中國當局加大對虛擬貨幣相關金融犯罪打擊力度之際：今年 3 月最高人民檢察院披露，去年已起訴 3259 人涉嫌利用虛擬貨幣和地下錢莊洗錢；7 月 25 日，內蒙古一法院審結一起涉案資金近 30 億元人民幣（約 4.44 億美元）的案件，相關資金被指用於結算網絡賭博債務，或與世界盃期間的博彩活動有關。