비트코인에서 불법 거래 탐지를 위한 그래프 신경망 연구

초록

매일 범죄자들은 중죄(테러, 마약 밀매, 인신매매 등)로 얻은 금액을 세탁하여 수많은 사람과 경제에 큰 피해를 준다. 특히, 암호화폐는 자금세탁에 자주 활용된다. 범죄자들은 암호화폐의 익명성 뒤에 숨어 자금을 세탁하고, 사적인 이익을 채운다. 이와 같은 자금세탁을 탐지하기 위해서는 높은 비용과 범국제적 협력이 필요하지만, 사회 경제적 및 국제적 한계로 자금세탁을 방지 및 탐지하기 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 전이 학습을 통한 그래프 신경망을 사용하여 불법 패턴을 탐지하고자 한다. 사전 학습한 그래프 신경망과 200,000개가 넘는 비트코인 거래와 234,000개의 결제 흐름 데이터가 존재하는 Elliptic 데이터셋을 사용하여 98.5%의 F1-Score를 달성했으며, 165개의 특징(features)들 중 가장 높은 중요도를 보인 10개의 특징을 확인했다. 이 연구를 통해 자금세탁을 탐지할 수 있는 기술적 측면의 중요한 자료로 활용될 수 있다.

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