중국 경찰대학, AI로 비트코인 등 가상화폐 불법거래 탐지 시스템 개발

(서울=연합뉴스) 권숙희 기자 = 중국의 경찰대학 연구팀이 비트코인 자금세탁 등 가상화폐 불법거래를 탐지할 수 있는 인공지능(AI) 시스템을 개발했다고 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)가 2일 보도했다.

보도에 따르면 중국의 경찰대학 격인 중국인민공안대학(PPSUC) 연구팀은 가상화폐 불법거래를 약 90% 정확도로 탐지해낼 수 있는 AI 프레임워크를 개발했다.

교신저자인 쑨징차오 박사는 중국의 학술지 '저널 오브 인텔리전스(Journal of Intelligence)'에 지난 5월 발표한 논문에서 이번 연구 결과에 대해 가상화폐 불법거래 탐지를 위한 정확하고 일반화할 수 있으며 해석 가능한 해결책을 제공한다고 설명했다.

범죄수사와 사이버보안을 전문적으로 연구하는 그는 이번 연구 결과가 규제 당국이 가상화폐 불법거래와 경제범죄에 대응할 수 있도록 하는 혁신적인 방안이 될 것이라고 덧붙였다.

이번 연구는 중국 당국이 가상화폐와 연관된 금융범죄 단속을 강화하는 가운데 이뤄진 것이라고 SCMP는 짚었다.

올해 3월 최고인민검찰원은 지난해 가상화폐와 지하 은행을 이용한 자금세탁 혐의로 3천259명을 기소했다고 밝힌 바 있다.

비트코인 거래 내역은 공개 블록체인에 기록되지만 지갑 주소가 현실 세계의 개인이나 기관 신원과 바로 연결되지는 않는다. 불법 자금은 복잡하게 얽힌 여러 지갑 주소를 통해 이동할 수도 있다.

이처럼 계속해서 진화하는 거래 패턴을 전통 시스템만으로 탐지하는 것은 점점 더 어려워지고 있다.

쑨 박사는 "우리의 방법은 새롭게 등장하거나 진화하는 불법 거래 수법을 식별하는 일반화 능력을 크게 강화했다"고 밝혔다.

일반화 능력이란 AI 모델이 훈련 데이터 외의 새로운 데이터에 대해서도 잘 작동하는 능력을 가리킨다.

연구팀은 가상화폐 거래를 분석하기 위해 동적 그래프 신경망(DGNN)과 메모리 메커니즘, 대형언어모델(LLM)을 결합했다고 설명했다.

DGNN은 가상화폐 생태계를 끊임없이 변화하는 네트워크로 상정하고 거래 구조와 자금 흐름, 시간에 따른 변화 양상을 분석한다.

메모리 모듈은 새로운 거래 사례와 과거의 유사한 불법 거래 패턴을 찾아 비교한다.

LLM은 이러한 복잡한 결과를 자연어 형태의 위험 평가로 변환한다. 거래의 불법 여부뿐만 아니라 위험도 점수와 핵심 근거, 추론 과정도 제시한다.

모델의 전체 정확도는 89.4%를 달성했다.

불법 거래 탐지 정밀도는 89.1%, 재현율은 64.5%로 나타났다.

'정밀도 89.1%'는 AI가 불법으로 분류한 거래 10건 가운데 9건이 실제로도 불법 거래였다는 뜻이다. '재현율 64.5%'란 모델이 불법으로 분류된 거래 가운데 약 3분의 2를 식별해냈다는 것을 의미한다.

연구팀은 "공개 비트코인 거래 데이터 세트를 이용해 테스트한 결과 주요 베이스라인 모델보다 우수한 성능을 보인다는 사실이 입증됐다"고 밝혔다.