Membangun sistem analisis blockchain untuk identifikasi dan blokir transaksi yang terkena sanksi libatkan pengumpulan data blockchain, rancang modul untuk pemantauan transaksi, analisis jaringan, dan terapkan alat peringatan & investigasi
Membangun sistem analisis blockchain untuk mengidentifikasi dan memblokir transaksi yang terkena sanksi adalah tugas yang rumit, namun berikut adalah rincian langkah-langkah utama yang terlibat:
Akuisisi Data:
Data Blockchain: Berlangganan ke umpan data blockchain atau penyedia node untuk mengakses data transaksi real-time atau historis dari blockchain yang relevan (Bitcoin, Ethereum, dll.).
Daftar Sanksi: Integrasikan dengan daftar sanksi global seperti daftar SDN OFAC untuk mengidentifikasi entitas dan alamat yang terkena sanksi.
Desain sistem:
Mesin Pemantau Transaksi: Mengembangkan sistem yang terus memantau transaksi blockchain untuk mencari pola yang mencurigakan. Ini termasuk modul untuk:
Pengenalan Pola: Mengidentifikasi transfer besar, lonjakan aktivitas mendadak, dan kelompok alamat yang ditautkan ke entitas yang terkena sanksi.
Pencocokan Daftar Sanksi: Bandingkan data transaksi (alamat, entitas) dengan daftar sanksi untuk menandai kemungkinan kecocokan.
Heuristik dan Penilaian: Tetapkan skor risiko berdasarkan faktor seperti lokasi, sumber/tujuan transaksi, dan riwayat jaringan.
Modul Analisis Jaringan: Menerapkan teknik untuk menganalisis hubungan antara alamat dan entitas:
Analisis Tautan: Identifikasi koneksi antar alamat untuk memvisualisasikan jaringan transaksi dan mengungkap upaya penghindaran tersembunyi.
Algoritma Pengelompokan: Mengelompokkan alamat serupa berdasarkan pola transaksi untuk menentukan klaster yang berpotensi terlibat dalam aktivitas terlarang.
Resolusi Entitas: Tautkan alamat blockchain ke identitas dunia nyata untuk meningkatkan penilaian risiko.
Alat Peringatan dan Investigasi: Rancang sistem untuk:
Hasilkan peringatan untuk transaksi yang ditandai yang memerlukan penyelidikan lebih lanjut oleh tim kepatuhan.
Memberikan penyelidik alat untuk memvisualisasikan arus transaksi dan koneksi jaringan.
Teknik Tingkat Lanjut (Opsional):
Machine Learning: Melatih model machine learning berdasarkan data historis untuk mengidentifikasi anomali dan memprediksi perilaku mencurigakan dengan akurasi lebih tinggi.
Pelacakan Transaksi: Mengembangkan fungsi untuk melacak pergerakan dana di berbagai transaksi dan entitas untuk mengungkap skema pencucian uang.
Integrasi Tanpa Bukti Pengetahuan: Jelajahi metode verifikasi yang menjaga privasi seperti bukti tanpa pengetahuan untuk mematuhi peraturan sekaligus melindungi data pengguna.
Pertimbangan Tambahan:
Skalabilitas: Sistem perlu menangani data transaksi dalam jumlah besar secara efisien. Pertimbangkan solusi komputasi terdistribusi.
Privasi: Pastikan kepatuhan terhadap peraturan privasi data seperti GDPR. Anonimkan data jika memungkinkan dan terapkan kontrol akses.
Kepatuhan terhadap Peraturan: Terus ikuti perkembangan peraturan sanksi dan sesuaikan sistem kita.
Alat dan Sumber Daya:
Beberapa perusahaan analitik blockchain menawarkan solusi yang dapat diintegrasikan ke dalam sistem kita.
Alat analisis blockchain sumber terbuka seperti Neutrino https://neutrino.at/ dapat menjadi titik awal pengembangan.
Penjelasan Diagram:
Sistem dimulai dengan Akuisisi Data (A) yang mengumpulkan data dari dua sumber:
Daftar Sanksi (B): Daftar sanksi global seperti daftar SDN OFAC.
Data Blockchain (C): Data transaksi real-time atau historis dari blockchain yang relevan.
Data dimasukkan ke Mesin Pemantauan Transaksi (D) yang terdiri dari tiga modul:
Pengenalan Pola (E): Mengidentifikasi pola mencurigakan dalam transaksi.
Pencocokan Daftar Sanksi (F): Membandingkan transaksi dengan daftar sanksi.
Heuristik & Penilaian (G): Menetapkan skor risiko berdasarkan berbagai faktor.
Peringatan & Investigasi (H) menerima output dari semua modul dan menghasilkan peringatan untuk transaksi yang ditandai. Penyelidik menggunakan modul ini untuk menganalisis lebih lanjut aktivitas mencurigakan.
Modul Analisis Jaringan (I) berfokus pada hubungan antara alamat dan entitas:
Analisis Tautan (J): Mengidentifikasi koneksi antar alamat untuk memvisualisasikan jaringan transaksi.
Algoritma Pengelompokan (K): Mengelompokkan alamat serupa berdasarkan pola transaksi.
Resolusi Entitas (L): Menghubungkan alamat blockchain ke identitas dunia nyata.
Keluaran dari seluruh modul dimasukkan ke dalam Pemberitahuan & Investigasi (H) untuk dianalisis lebih lanjut oleh Tim Kepatuhan (M).
Ini adalah diagram yang disederhanakan, dan sistem dunia nyata mungkin memiliki fungsi dan komponen tambahan.
Ingat: Membangun sistem yang kuat memerlukan keahlian dalam teknologi blockchain, analisis data, dan peraturan kepatuhan. Pertimbangkan untuk bermitra dengan pengembang berpengalaman dan profesional kepatuhan agar implementasi berhasil.
Mpu Gandring ingin memberantas korupsi di Indonesia dengan teknologi blockchain! Anda ingin mendukung?