典型文献
数字货币交易所洗钱行为检测
文献摘要：
数字货币交易中的洗钱行为区别于传统金融犯罪形态,传统反洗钱技术手段难以直接适用.针对数字货币交易所面对的洗钱行为检测需求和检测难点,通过定义交易行为,构建了一个层次化加权的交易行为特征描述体系,提出了一个结合孤立点检测和小类簇检测的数字货币交易行为异常检测方法,实现从交易行为到交易用户的洗钱可疑程度的量化度量.在真实数字货币交易所数据集上进行评估实验,结果显示,异常交易行为、可疑洗钱用户、显著性异常交易行为和隐蔽性异常交易行为的检测准确率分别为96.02％、95.05％、95.83％和95.81％,均优于基准算法.同时,本文算法的特征体系能对检测结果做出有效解释,帮助数字货币交易所安全员快速开展后续调查和取证工作.
文献关键词：
数字货币;异常检测;反洗钱;孤立点检测
中图分类号：
作者姓名：
钟增胜;朱纯瑶;杨逸飞;廖忻橙;王任之;赵颖;周芳芳;施荣华;秦拯
作者机构：
中南大学计算机学院,湖南长沙 410075;重庆工商大学人工智能学院,重庆 400067;湖南大学信息科学与工程学院,湖南长沙 410082
文献出处：
引用格式：
[1]钟增胜;朱纯瑶;杨逸飞;廖忻橙;王任之;赵颖;周芳芳;施荣华;秦拯-.数字货币交易所洗钱行为检测)[J].湖南大学学报（自然科学版）,2022(10):119-129
A类：
孤立点检测
B类：
数字货币交易,交易所,行为检测,传统金融,金融犯罪,犯罪形态,反洗钱,直接适用,交易行为,层次化,行为特征,特征描述,簇检测,异常检测方法,易用,可疑,实数,隐蔽性,检测准确率,特征体系,安全员,取证
AB值：
0.253272
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