DUBAI, UAE, 2026 年 5 月 15 日 /PRNewswire/ -- Bybit， 以交易量計全球第二大的加密貨幣交易所，最近與 香港大學（HKU） 學生團隊完成一項 反洗黑錢研究合作， 透過真實世界的「去混合（demixing）」挑戰，讓參與者在 加密貨幣調查、機器學習及反洗黑錢分析方面取得實務經驗。
是次合作以 2025 年 2 月 Bybit 安全事故為核心個案。學生以 這宗事件作為研究案例，探索如何運用區塊鏈分析及 機器學習，找出與加密貨幣混幣器活動相關的洗錢路徑， 以及與 Lazarus Group 相關的交易。
該專案由香港大學會計及法律系助理教授 Prof. Doyeon Kim 倡議及指導， Bybit 則在整個研究過程中提供真實調查背景與業界指引。 此畢業專題由 Bybit 風險控制及安全部門主管 David Zong 設計及贊助，讓學生處理真實業界難題，而非純粹的假設情景。 Zong 全程密切跟進各隊伍的研究發現與進度。
在合作過程中，學生被要求於 Bitcoin 區塊鏈上追蹤 與 Lazarus 相關的資金流向，理解在洗錢操作中所使用的 錢包地址角色，並發展能夠識別混幣器相關交易模式，以及 可能與不法活動有關之輸出地址的機器學習方法。 由於加密貨幣混幣器具有保障隱私的設計，要完全追蹤 精確交易流程在數學上幾乎不可行，亦即不存在絕對或 決定性的歸因方法。因此，專案把重點放在機率分析、 行為分群及機器學習技術，以提升識別可疑交易模式及 洗錢路徑的能力。
學生並非按照預設的固定方法進行，而是獲給予開放式 專案說明，並被鼓勵自行界定分析方法。有些隊伍進一步 擴展既有的區塊鏈追蹤技術，另一些則探索替代性的 機器學習及圖論分析模型。
經過數星期的研究與反覆改進，各學生團隊透過獨立調查、 技術討論及專案檢討不斷優化其方法。Bybit 亦與參與隊伍 進行期中檢討會，讓學生匯報進度、反思研究結果， 並取得回饋以支援後續發展。
此次合作旨在讓學生體驗真實世界反洗黑錢及區塊鏈合規工作 中常見的不確定性與問題解決需求。對學生而言，這是 精煉分析思維、建立技術框架，以及在沒有預設答案的情況下 處理複雜調查問題的寶貴機會。對 Bybit 而言，該計畫有助 與新興人才互動，同時讓公司能把實務業界觀點引入學術研究 及早期技術探索。
最終專案匯報在 Bybit 辦公室舉行，學生於會上展示其研究 結果，並獲得 Bybit 團隊進一步的意見回饋。
在研究過程中，學生利用分群模型、圖神經網絡及基於圖的 交易分析技術，分析了約 49,800 個 Bitcoin 區塊及超過 1.46 億筆交易。
根據專案成果，研究團隊識別出 10,289 筆類似 Wasabi 的 交易，並運用 Peel Chain 方法生成一個區塊鏈交易子圖， 當中包含逾 160 萬個地址節點及近 600 萬條交易邊。 在採樣與測試基礎上，其中一個機器學習分群模型對已確認 與北韓（DPRK）相關的地址達到 70.5% 的召回率。
專案亦進一步探討加密貨幣混幣器（如 Wasabi）、CoinJoin 交易及 peel chain 結構如何被用來掩飾交易歷史，並增加 反洗黑錢調查的難度。學生研究非法資金如何在錢包、 去中心化交易所、兌換協議及跨鏈系統之間移動，而這些 機制往往旨在降低交易可追蹤性。
參與此次合作的學生表示，該專案有助他們更深入理解 區塊鏈調查、反洗黑錢系統及加密貨幣安全運作在實務上的 運作方式。
一名參與者指出，這次經驗進一步體現監管以及反洗黑錢 技術在提高犯罪分子作案門檻方面的重要性，同時亦展示 了解決實際業界問題的複雜性。
另一位學生形容此專案比預期更具資訊量與吸引力，並表示 學習成果遠超最初預期。
多名參與者認為，這次合作為他們就加密貨幣調查、 區塊鏈安全事故，以及在區塊鏈安全與合規相關領域 日益增加的人才需求，提供了重要洞見。
亦有學生指出，該專案有助他們更有系統地理解 Bitcoin 區塊鏈結構、交易機制，以及鏈上洗錢背後的邏輯； 而有關未來區塊鏈金融體系的討論，亦為其於金融及精算 領域的職涯發展提供了有用視角。
是次合作反映大學與數位資產公司對運用機器學習及 區塊鏈分析，處理真實世界網絡安全、合規及金融犯罪 挑戰的興趣不斷上升。
Bybit 在此向港大商學院及 Kim 教授於整個研究計畫中的 合作與支持致謝。
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