阿拉伯聯合大公國杜拜，2026 年 5 月 15 日 /PRNewswire/ -- Bybit，以交易量計全球第二大加密貨幣交易所，近期與 香港大學（HKU） 學生團隊完成一項反洗錢研究合作，透過真實世界的 demixing 挑戰，讓參與者在加密貨幣調查、機器學習以及反洗錢分析方面獲得實務經驗。
本次合作以 2025 年 2 月發生的 Bybit 資安事件為核心。學生以該事件為案例，探索如何運用區塊鏈分析與機器學習，識別與加密貨幣攪拌服務（mixer）活動相關的洗錢路徑，以及與 Lazarus Group 相關聯的交易。
此專案由香港大學會計與法律學系助理教授 Prof. Doyeon Kim 提出並指導，Bybit 則在整個研究過程中提供真實世界的調查背景與產業指引。這項專題由 Bybit 集團風險控制與安全負責人 David Zong 設計並贊助，目的在讓學生挑戰真實的產業難題，而非僅止於假設性演練。Zong 在專案期間密切關注團隊的研究成果與進展。
在合作過程中，學生的任務包括：於比特幣區塊鏈上追蹤與 Lazarus 有關的資金、理解洗錢操作中使用的錢包地址角色，並發展可辨識與 mixer 相關交易模式及潛在非法輸出地址的機器學習方法。由於加密貨幣 mixer 具備隱私保護設計，要精確追蹤實際交易流向在數學上屬不可行，因此不存在絕對或決定性的歸屬判定方式。專案因此聚焦於機率分析、行為分群以及機器學習技術，以提升對可疑交易模式與洗錢路徑的識別能力。
學生並未被要求遵循固定的方法論，而是獲得一份開放式專案說明書，並被鼓勵自行界定分析路徑。有團隊在既有區塊鏈追蹤方法上作延伸，也有團隊探索替代性的機器學習與圖分析模型。
經過數週研究與反覆迭代，各學生團隊透過自主調查、技術討論及專案檢視不斷優化其方法論。Bybit 亦與參與團隊舉行期中檢討會，讓學生有機會匯報階段成果、反思研究發現，並獲得回饋，以支持後續開發階段。
這次合作旨在讓學生直接面對真實世界反洗錢與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，這是精進分析思維、建立技術框架，以及在沒有預設答案情況下處理複雜調查挑戰的寶貴機會。對 Bybit 而言，此計畫有助於與新興人才互動，同時也讓公司得以將實務產業觀點融入學術研究與早期技術探索之中。
最終專案檢視於 Bybit 辦公室舉行，學生在現場展示其研究成果，並獲得 Bybit 團隊的進一步回饋。
在研究過程中，學生利用分群模型、圖神經網路以及基於圖的交易分析技術，分析了約 49,800 個比特幣區塊及超過 1.46 億筆交易。
依據專案結果，研究團隊識別出 10,289 筆類似 Wasabi 的交易，並運用 Peel Chain 方法生成了一個區塊鏈交易子圖，包含逾 160 萬個地址節點與近 600 萬條交易邊。在其抽樣與測試基礎上，一個機器學習叢集模型對已確認的與北韓（DPRK）相關地址達成 70.5% 的召回率。
專案亦進一步檢視 Wasabi 等加密貨幣 mixer、CoinJoin 交易以及 peel chain 結構如何被用來模糊交易歷史、增加反洗錢調查難度。學生研究非法資金如何在錢包、去中心化交易所、swap 協議與跨鏈系統之間流動，而這些機制往往旨在降低交易的可追蹤性。
參與合作的學生表示，此專案讓他們更深入理解區塊鏈調查、反洗錢系統與加密貨幣安全營運在實務中的運作方式。
一名參與者指出，此次經驗強化了監管及反洗錢技術的重要性，這些措施能提升犯罪行為的營運門檻，同時也展現了解決實務產業問題的複雜性。
另一位學生表示，專案內容比預期更具資訊量且更具吸引力，學習成果也超出原先預期。
多位參與者指出，此次合作讓他們對加密貨幣調查、區塊鏈安全事件，以及區塊鏈安全與合規相關領域對人才日益增加的需求，有了寶貴洞見。
也有學生提到，此專案有助於更系統化地理解比特幣區塊鏈結構、交易機制以及鏈上洗錢背後的邏輯，而圍繞區塊鏈金融系統未來發展的討論，亦為其在金融與精算科學等職涯發展方向提供了有用視角。
此次合作反映出，大學與數位資產公司對於運用機器學習與區塊鏈分析來應對真實世界的網路安全、合規與金融犯罪挑戰，興趣正與日俱增。
Bybit 對港大商學院及 Kim 教授在本次研究計畫中的合作與支持，致上誠摯謝意。
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