Top-down: Dynamische Mustererkennung gegen Bitcoin-Betrug

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zorroMit einer neuartigen Visualisierungsmethode sollen sich dynamische Muster in Bitcoin-Transaktionen erkennen lassen, zum Beispiel solche, die für Geldwäsche typisch sind, schreibt Mary Ann Liebert im Forschungs-Blog Eureka mit Verweis auf einen Artikel im Magazin Big Data. Entwickelt wurde die Methode, die für die Finanzbranche und Regulierungsbehörden bedeutend werden könnte, am Imperial College in London. Das Besondere daran: Anstatt im Bottom-up-Verfahren einzelne Transaktionen zu untersuchen, wofür zuerst mal ein konkreter Verdacht vorliegen muss , werden mittels Mustererkennung Verdachtsfälle identifiziert und können dann näher untersucht werden (Top-down).