阿联酋迪拜 2026 年 5 月 15 日 /美通社/ -- Bybit，按交易量计全球第二大加密货币交易所，近日与**香港大学（HKU）**学生团队完成一项反洗钱研究合作，通过真实世界的混币（demixing）挑战，为参与者在加密货币调查、机器学习和反洗钱分析方面提供实践经验。
本次合作以 2025 年 2 月发生的 Bybit 安全事件为中心。学生以该事件为案例，探索如何运用区块链分析和机器学习，识别与加密货币混币服务相关的洗钱路径，以及与“拉撒路集团”（Lazarus Group）有关的交易。
该项目由香港大学会计及法律学院助理教授金度妍（Doyeon）Kim提出并监督，Bybit 在整个研究过程中提供真实的调查背景与行业指导。该压轴项目由 Bybit 集团风险控制与安全负责人 David Zong 进行范围设计并赞助，旨在让学生解决真实的行业挑战，而非停留在假设性练习上。Zong 全程密切关注团队的研究成果与项目进展。
在合作过程中，学生的任务包括：在比特币区块链上追踪与 Lazarus 相关的资金流向，理解在洗钱操作中使用的钱包地址的角色，并开发能够识别混币相关交易模式和潜在可疑输出地址的机器学习方法。鉴于加密货币混币工具具有保护隐私的设计，精确定义交易路径在数学上不可行，意味着不存在绝对或确定性的归因方法。因此，项目重点放在概率分析、行为聚类以及旨在提升可疑交易模式与洗钱路径识别能力的机器学习技术上。
相较于遵循固定方法论，学生获得的是开放式项目任务书，并被鼓励自行界定分析路径。一些团队在既有区块链追踪方法基础上作进一步拓展，另一些团队则探索替代性的机器学习及图分析模型。
在数周的研究与迭代中，各学生团队通过独立调查、技术讨论及项目评审不断打磨自己的方法。Bybit 还与参与团队举行中期评审会，为学生提供展示研究进展、反思阶段性发现并获得反馈的机会，以支持下一阶段的开发。
此次合作旨在让学生切身感受真实世界反洗钱与区块链合规工作中普遍存在的不确定性与问题求解压力。对学生而言，这一经历有助于培养分析思维，搭建技术框架，并在缺乏预设答案的情境下处理复杂的调查挑战。对 Bybit 来说，这一举措既促进了与新兴人才的交流，又使公司得以为学术研究和早期技术探索贡献务实的行业视角。
最终项目评审在 Bybit 办公室举行，学生在现场展示他们的研究成果，并从 Bybit 团队获得进一步反馈。
在研究过程中，学生使用聚类模型、图神经网络以及基于图的交易分析技术，对约 49,800 个比特币区块和超过 1.46 亿笔交易进行了分析。
据项目结果显示，研究识别出 10,289 笔类似 Wasabi 的交易，并基于 Peel Chain 方法构建了一个包含逾 160 万个地址节点、近 600 万条交易边的区块链交易子图。根据抽样与测试结果，一个机器学习聚类模型在已确认的朝鲜（DPRK）关联地址上达到了 70.5% 的召回率。
项目还进一步考察了 Wasabi 等加密货币混币器、CoinJoin 交易以及 peel chain 结构如何被用于掩盖交易历史、增加反洗钱调查难度。学生研究了非法资金如何在各类钱包、去中心化交易所、兑换协议以及跨链系统之间流动，从而降低交易可追踪性。
参与合作的学生表示，该项目帮助他们更好地理解区块链调查、反洗钱系统以及加密货币安全运营在实践中的运行方式。
一位参与者表示，这一经历强化了其对监管与反洗钱技术重要性的认识——这些工具能够提高犯罪行为的操作门槛，同时也展现出解决现实行业问题的复杂性。
另一位学生认为，该项目比预期更具信息量和参与感，其学习收获也远超最初预期。
多位参与者提到，该合作为他们在加密货币调查、区块链安全事件以及区块链安全与合规相关领域对人才需求的增长方面，提供了宝贵洞见。
还有学生指出，该项目有助于更系统地理解比特币区块链结构、交易机制以及链上洗钱逻辑；而围绕区块链金融体系未来发展的讨论，则为其在金融与精算等职业发展方向提供了有益视角。
此次合作反映出高校与数字资产公司对将机器学习与区块链分析应用于真实网络安全、合规及金融犯罪挑战的兴趣日益增长。
Bybit 对港大商学院以及金教授在本次研究计划中的合作与支持表示感谢。
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