ДУБАЙ, ОАЭ, 15 мая 2026 г. /PRNewswire/ -- Bybit, вторая по величине в мире криптовалютная биржа по объёму торгов, недавно завершила исследовательское сотрудничество по противодействию отмыванию денег со студенческими командами из The University of Hong Kong (HKU), предоставив участникам практический опыт в криптовалютных расследованиях, машинном обучении и анализе по противодействию отмыванию денег через реальный вызов по демиксингу.
Сотрудничество было сосредоточено вокруг инцидента с взломом безопасности Bybit в феврале 2025 года. Используя этот случай в качестве кейса, студенты исследовали, как блокчейн‑аналитика и машинное обучение могут применяться для выявления путей отмывания, связанных с активностью криптовалютных миксеров и транзакциями, связанными с группировкой Lazarus.
Проект был предложен и курировался Prof. Doyeon Kim, доцентом кафедры бухгалтерского учёта и права в The University of Hong Kong. Bybit обеспечила реальный контекст расследования и отраслевое сопровождение на всех этапах исследования. Этот выпускной проект был сформулирован и профинансирован Дэвидом Зонгом, руководителем подразделения по контролю группового риска и безопасности в Bybit, чтобы дать студентам возможность решать реальную отраслевую задачу, а не гипотетическое упражнение. Зонг внимательно следил за выводами и прогрессом команд на протяжении всего проекта.
В рамках сотрудничества студенты получили задачу отследить связанные с Lazarus средства в блокчейне Bitcoin, понять роль адресов кошельков, использованных в операциях по отмыванию, и разработать подходы машинного обучения, способные выявлять характерные для миксеров модели транзакций и потенциальные выходные адреса, связанные с незаконной деятельностью. Учитывая конфиденциальный характер криптовалютных миксеров, точное отслеживание потоков транзакций математически невыполнимо, то есть не существует абсолютного или детерминированного метода атрибуции. Поэтому проект был сосредоточен на вероятностном анализе, поведенческой кластеризации и методах машинного обучения, предназначенных для улучшения выявления подозрительных шаблонов транзакций и путей отмывания.
Вместо следования жёстко заданной методологии студенты получили открытое техническое задание и были мотивированы самостоятельно определить аналитический подход. Одни команды развивали существующие методы отслеживания по блокчейну, другие исследовали альтернативные модели машинного обучения и графового анализа.
В течение нескольких недель исследований и итераций студенческие команды совершенствовали свои методики через самостоятельные расследования, технические обсуждения и проектные ревью. Bybit также провела промежуточную сессию обзора с участвующими командами, предоставив студентам возможность представить обновлённые результаты, обсудить выводы и получить обратную связь для поддержки следующего этапа разработки.
Сотрудничество было задумано таким образом, чтобы познакомить студентов с неопределённостью и требованиями к решению задач, характерными для реальной работы по противодействию отмыванию денег и соблюдению требований в сфере блокчейна. Для студентов этот опыт стал возможностью развить аналитическое мышление, построить технические фреймворки и проработать сложные расследовательские задачи без заранее заданных ответов. Для Bybit инициатива стала способом взаимодействовать с новым поколением специалистов и одновременно внести практический отраслевой взгляд в академические исследования и ранние этапы технической разработки.
Итоговый обзор проекта прошёл в офисе Bybit, где студенты представили свои выводы и получили дополнительную обратную связь от команды Bybit.
В рамках исследования студенты проанализировали около 49 800 блоков Bitcoin и более 146 миллионов транзакций, используя модели кластеризации, графовые нейронные сети и графовые методы анализа транзакций.
Согласно результатам проекта, исследование выявило 10 289 транзакций, похожих на Wasabi, и сформировало подграф транзакций блокчейна, содержащий более 1,6 млн узлов‑адресов и почти 6 млн рёбер‑транзакций с использованием методологии Peel Chain. На основе выборки и тестирования кластер машинного обучения достиг показателя полноты (recall) в 70,5% по подтверждённым адресам, связанным с КНДР.
В проекте также изучалось, как криптовалютные миксеры, такие как Wasabi, транзакции CoinJoin и структуры peel chain, используются для сокрытия истории транзакций и усложнения расследований по противодействию отмыванию денег. Студенты изучали, как незаконные средства перемещаются через кошельки, децентрализованные биржи, swap‑протоколы и кросс‑чейн системы, спроектированные для снижения отслеживаемости транзакций.
Участники сотрудничества отметили, что проект помог им лучше понять, как на практике функционируют блокчейн‑расследования, системы по противодействию отмыванию денег и операции по обеспечению безопасности криптовалют.
Один из участников сказал, что этот опыт подтвердил важность регулирования и технологий противодействия отмыванию денег для повышения операционных барьеров для преступных акторов, а также показал сложность решения прикладных отраслевых задач.
Другой студент описал проект как более содержательный и увлекательный, чем ожидалось, и отметил, что результаты обучения превзошли первоначальные ожидания.
Несколько участников отметили, что сотрудничество дало ценные знания о криптовалютных расследованиях, инцидентах безопасности в блокчейне и растущем спросе на специалистов в области блокчейн‑безопасности и комплаенса.
Один студент также отметил, что проект способствовал более системному пониманию структуры блокчейна Bitcoin, механизмов транзакций и логики ончейн‑отмывания денег, а обсуждения будущего блокчейн‑финансовых систем дали полезные перспективы для дальнейшего карьерного развития в финансах и актуарной науке.
Это сотрудничество отражает растущий интерес университетов и компаний цифровых активов к применению машинного обучения и блокчейн‑аналитики к реальным задачам кибербезопасности, комплаенса и противодействия финансовым преступлениям.
Bybit выражает признательность бизнес‑школе HKU и профессору Kim за сотрудничество и поддержку на протяжении всей исследовательской инициативы.
#Bybit / #NewFinancialPlatform
О компании Bybit
Bybit — вторая по величине в мире криптовалютная биржа по объёму торгов, обслуживающая глобальное сообщество из более чем 80 миллионов пользователей. Основанная в 2018 году, Bybit переосмысляет открытость в децентрализованном мире, создавая более простой, открытый и равный экосистемный ландшафт для всех. Уделяя особое внимание Web3, Bybit стратегически сотрудничает с ведущими блокчейн‑протоколами, чтобы обеспечить надёжную инфраструктуру и стимулировать ончейн‑инновации. Известная своей надёжной кастодией, разнообразными рынками, интуитивным пользовательским опытом и продвинутыми блокчейн‑инструментами, Bybit строит мост между TradFi и DeFi, помогая разработчикам, создателям и энтузиастам раскрывать полный потенциал Web3. Откройте будущее децентрализованных финансов на Bybit.com.
Для получения более подробной информации о Bybit посетите Bybit Press
По вопросам для СМИ, пожалуйста, обращайтесь: [email protected]
Для получения обновлений, пожалуйста, следите за: Bybit's Communities and Social Media
Discord | Facebook | Instagram | LinkedIn | Reddit | Telegram | TikTok | X | Youtube
