중국인민공안대학의 연구팀이 비트코인(BTC) 자금세탁과 같은 가상화폐 범죄를 약 90%의 정확도로 추적할 수 있는 인공지능 시스템을 개발했다. 이는 가상자산을 활용한 금융범죄 추적 기술 경쟁이 가속화되고 있음을 보여준다.
홍콩 사우스차이나모닝포스트의 보도에 따르면, 이번 혁신은 중국 정부가 가상화폐로 인한 범죄 단속을 강화하고 있는 상황에서 이루어졌다. 중국 최고인민검찰원은 올해 3월, 가상화폐와 지하 은행을 이용한 자금세탁 혐의로 3,259명을 기소했다고 밝혔다. 가상화폐 거래는 블록체인에 공적으로 기록되지만, 지갑 주소로만 실체를 직접적으로 확인하기 어려워 복잡한 범죄 추적이 필요한 상황임을 강조했다.
이번 연구를 주도한 쑨징차오 박사는 최근 발표한 논문에서 이 시스템이 정확성과 일반화 능력, 해석 가능성을 갖춘 해법이라고 설명했다. 여기서 일반화 능력은 인공지능이 학습에 사용되지 않은 새로운 데이터와 범죄 수법에도 효과적으로 대처할 수 있는 능력을 의미한다. 특히 쑨 박사는 진화하는 불법 거래 수법을 식별하는 데 있어 이 시스템의 성능이 높아졌다고 언급했다. 규제 당국에게는 변화하는 범죄 패턴에 신속하게 적응하는 것이 핵심 과제가 되고 있다.
연구팀은 이번 시스템에 동적 그래프 신경망, 메모리 메커니즘, 대형 언어 모델을 조합하여 설계했다고 밝혔다. 동적 그래프 신경망은 가상화폐 거래망의 변화를 분석하는 기술로, 거래 구조와 자금 흐름을 시간에 따라 탐색한다. 메모리 메커니즘은 새롭게 포착된 거래와 과거의 유사한 범죄 사례를 비교해 패턴을 식별하는 데 도움을 준다. 대형 언어 모델은 분석 결과를 자연어로 변환하여 위험도 점수와 분석 근거, 추론 과정을 제시하는 기능을 포함하여 수사기관이 해당 결과를 쉽게 활용할 수 있도록 디자인되었다.
이번 시스템의 성능 수치는 전체 정확도가 89.4%, 불법 거래 탐지의 정밀도는 89.1%, 재현율은 64.5%로 나타났다. 이는 인공지능이 불법으로 판단한 거래 10건 중 9건이 실제 불법 거래라는 의미이다. 재현율이 64.5%라는 것은 실제 불법 거래 중 약 3분의 2를 포착했음을 시사한다. 연구팀은 공개된 비트코인 거래 데이터 세트를 활용하여 기존 주요 비교 모델보다 우수한 성능을 기록했다고 주장했다.
이와 같은 경향은 미래에 가상자산 시장이 확대됨에 따라 거래 감시 기술과 규제 기술의 결합이 더욱 강화될 것으로 전망되며, 각국 수사기관의 인공지능 기반 추적 시스템 도입이 빨라질 것으로 보인다.
