TRM Labs запускает решение на основе поведенческого интеллекта для блокчейна
TRM Labs внедрила Behavioural Intelligence – поведенческий интеллект, чтобы дополнить блокчейн-расследования расширенным анализом транзакций и распознаванием образов.
В динамичной среде блокчейн-аналитики/ интегрированного с ИИ блокчейна, используемого для борьбы с крипто-мошенничеством и финансовыми преступлениями, понимание и интерпретация внутрисетевой активности прошли важные этапы. Первый этап характеризовался необработанными данными блокчейна, предлагая фундаментальный уровень понимания. За этим последовало второе поколение — атрибуция, которая усовершенствовала блокчейн-расследования, связывая адреса с объектами реального мира. Теперь TRM Labs объявляет о следующем шаге вперед: поведенческом интеллекте, знаменующем начало третьего поколения блокчейн-расследований.
TRM заложила основу для поведенческого интеллекта в 2020 году, запустив Signatures — функционал, который выявляет закономерности в группах транзакций в цепочке, указывающие на скрытое подозрительное поведение, которое в противном случае могло бы остаться незамеченным. Signatures позволяет следователям быстро находить и засекать сложные методы отмывания денег и другие типологии в цепочке.
Чтобы упростить данные в блокчейне для следователей, TRM дополняет поведенческий интеллект введением меток передачи — набора данных, который обогащает контекст того, что означают конкретные транзакции в цепочке. В настоящее время большинство инструментов отражают движение средств между субъектами упрощенно, без указания цели транзакции. Метки передачи позволяют изучить транзакцию, чтобы понять, что происходит внутри нее, например, сообщения, хранящиеся в блокчейне, создание смарт-контракта, кража средств в цепочке или выплата выкупа.
Представители TRM Labs заявили, что Behavioral Intelligence сочетает в себе подробный анализ транзакций с распознаванием образов, чтобы обеспечить более четкую картину активностей на блокчейне. Это значительный сдвиг для блокчейн-расследований, дающий как детальную информацию, так и более широкое понимание событий в цепочке.
