朱会娟，陈锦富，李致远，殷尚男

（1.江苏大学计算机科学与通信工程学院，江苏 镇江 212013；2.江苏省工业网络安全技术重点实验室，江苏 镇江 212013）

1 引言

科技的飞速发展促使金融行业从实体金融走向互联网金融，反洗钱的外部环境和内在逻辑均发生了深刻而复杂的变化。尤其是随着区块链技术的出现，以比特币为代表的虚拟“数字货币”涌入金融市场[1-2]。借助比特币实现低成本、点对点的跨境交易成为可能，比特币交易在一定程度上降低了金融行业的准入门槛[3]。比特币属于公有链，其用户参与读取、交易以及共识机制等是开放的，其用户规模是动态的，参与者身份是匿名的[4]，这将导致洗钱犯罪的过程更加隐蔽，洗钱方法也更趋向于复杂化和智能化，从而给传统的反洗钱监管制度体系，如KYC（know your customer），带来新的问题和挑战。虽然比特币交易场景很难实现KYC 监管，但是其完整的交易数据在区块链上是公开透明的。顺应反洗钱形势的新变化以及迎接这些公开数据提供的新机遇，一些加密货币情报公司应运而生，例如著名的Elliptic 公司对链上的交易数据进行挖掘，建立了多维度的数据模型，使利用大数据和人工智能等技术实现数据驱动的智能化反洗钱监管方案成为可能。

该类智能化反洗钱监管方案的首要目标是精准识别区块链上的异常交易，其难点和问题在于：从错综复杂的区块链交易中抽取的原始特征不可避免地存在部分重要关联信息缺失的问题，且受时间、市场行情或恶意攻击等诸多不可控因素影响，原始特征对合法/非法交易的表征能力和区分能力较弱；……