프로젝트 소개
본 과제는 암호화폐 거래에서 발생하는 불법 행위나 범죄를 효과적으로 추적하고 예방하기 위해, 다양한 암호화폐 계좌의 유형을 정밀하게 분류하는 고성능 솔루션을 개발하는 연구임. 이는 암호화폐 시장의 건전성을 확보하고 사용자 보호를 강화하는 데 목적이 있음.
연구 목표는 높은 정확도와 커버리지를 보장하는 세 가지 종류의 머신러닝 학습 모델을 개발하는 것임. 이 모델들은 그래프 기반 반지도 학습, 계좌 주소 기반 지도 학습, 소유자 기반 반지도 학습으로 구성되며, 각 모델의 한계점을 상호 보완하는 구조를 가짐. 핵심 연구 내용은 그래프 형식으로 저장된 수백억 건의 암호화폐 거래 데이터를 가공하고 딥러닝 분석을 수행하는 그래프 기반 반지도 학습 모델 개발임. 또한, 개별 암호화폐 계좌의 거래 패턴을 분석하여 용도를 파악하는 계좌 주소 기반 지도 학습 모델과, 소유자 기준으로 재분류된 거래 데이터를 학습하여 소유자의 시장 내 역할을 규명하는 소유자 기반 반지도학습 모델 개발을 포함함. 기대 효과는 개발된 머신러닝 모델들을 통해 암호화폐 범죄 추적 및 예방의 정확도와 효율성을 크게 향상시키는 것임. 이를 통해 불법적인 암호화폐 거래를 신속하게 탐지하고 자금세탁을 방지하여 건전한 암호화폐 생태계 조성에 기여할 것으로 전망됨.