블록체인 분석 업체 엘립틱(Elliptic)과 MIT 연구진이 함께 비트코인 블록체인에 기록된 거래 데이터를 분석한 결과 불법 행위에 연루된 거래는 많지 않은 것으로 나타났다.

엘립틱과 MIT-IBM 왓슨 인공지능(AI) 연구소의 연구원들은 머신러닝 소프트웨어를 이용해 총 20만 3769건의 비트코인 노드 트랜잭션을 분석한 결과를 펴냈다. 거래량을 환산하면 약 60억 달러어치다. 이번 연구의 목적에는 인공지능을 자금세탁방지 규정을 집행하는 데 활용할 수 있는지 시험해보는 것도 포함됐다.

엘립틱의 1차 분석 결과를 보면 20만여 건의 거래 가운데 불법 행위에 연루됐을 가능성이 있는 거래는 2%에 불과했다. 21% 거래는 합법적인 것으로 판명됐고, 나머지 77%에 달하는 대부분의 거래는 드러난 주소와 사실만 가지고는 합법인지 아닌지를 판단하기 어려웠다. 비트코인이 세상에 모습을 드러낸 2009년 이후 지금까지 비트코인 블록체인 네트워크에서는 총 4억 4천만여 건의 트랜잭션이 일어난 것으로 추산된다.

문제의 2%에 해당하는 거래는 엘립틱이 앞서 자체적인 분석을 토대로 불법 행위에 연루된 소지가 있다고 분류해놓은 것으로 이번에 MIT 연구진도 엘립틱의 분석이 맞다고 확인했다. 또 다른 블록체인 분석 업체 체이널리시스(Chainalysis)가 2019년에 진행된 비트코인 거래를 분석했더니 불법 행위에 연루된 거래는 전체의 1%에 불과하다고 밝힌 것과 비슷한 결과가 나왔다.

엘립틱은 전 세계 사법기관이 불법 행위에 연루된 암호화폐 관련 거래를 적발하고 수사할 때 종종 협력을 요청하는 기관이다. 이번 연구는 특히 기존 은행에서 거래한 이력이 없는 개인이나 신원이 불분명한 기관이 비트코인을 이용해 거래할 때 불법 행위에 연루된 거래를 할 경우 드러나는 패턴을 파악하고 분석하는 데도 초점이 맞춰졌다.

“규제를 집행하고 감독하는 기관이 가장 애를 먹는 부분 가운데 하나가 합법으로 위장한 거래(false positives)를 잡아내지 못 하는 일이다. 이번 분석을 통해 머신러닝 기술을 활용하면 불법 행위를 적발해내는 데 매우 효과적이라는 점을 확인한 것도 큰 수확이다.” - 톰 로빈슨, 엘립틱 공동창업자

로빈슨은 머신러닝 소프트웨어가 정확한 패턴을 특정하지는 못하더라도 의심스러운 거래를 잡아낼 때도 있다고 말했다. 과거에 축적한 다크넷을 비롯한 암시장 거래 데이터, 랜섬웨어 공격 기록, 혹은 다른 범죄 수사 기록을 학습했기에 공통점을 찾아내는 것이다.

엘립틱은 이번 분석에 활용한 데이터를 보고서와 함께 공개했다. 오픈소스 형식으로 다른 사람들의 참여를 유도해 데이터를 더 정교하게 분석하겠다는 것이다.

“자금세탁방지 규정을 집행·감독하는 데 도움이 되도록 우리가 분석한 데이터를 모두 공개하고 전문가들에게 검증을 요청한 상태다. 엘립틱과 함께 진행한 분석 데이터를 공개함으로써 자금세탁방지 규정을 더 효과적으로 집행할 수 있는 기술을 개발해 더 안전한 금융 시스템을 만드는 데 이바지할 수 있다면 좋겠다.” - 마크 웨버, IBM 연구원

CNBC는 지난 4월 미화 100달러 지폐 수요가 눈에 띄게 높아졌다고 보도하며, 이는 전 세계적으로 범죄 행위가 잦아졌다는 신호로 보인다고 분석했다. 2017년 미국 경제연구소(AIER)는 전체 유통되는 미국 달러화의 1/3이 범죄 행위나 탈세에 연루되는 돈이라는 내용의 보고서를 펴냈다.

번역: 뉴스페퍼민트

• URL복사
• 텔레그램
• 페이스북
• 카카오톡
• 트위터

제보, 보도자료는 contact@coindeskkorea.com