중국의 경찰대학 연구팀이 비트코인 자금세탁 등을 포함한 가상화폐 불법거래를 탐지하는 인공지능 프레임워크를 개발했다고 홍콩 사우스차이나모닝포스트가 2일 보도했다. 연구를 수행한 중국인민공안대학(PPSUC)은 중국 공안부 산하 기관으로 알려져 있다. 연구진은 공개 비트코인 거래 데이터를 이용한 시험에서 모델의 전체 정확도가 89.4%였다고 제시했다. 이번 결과는 가상자산 거래 기록을 수사와 규제에 어떻게 활용할지에 관한 논의를 다시 불러올 수 있다.
논문 교신저자인 쑨징차오 박사는 지난 5월 학술지 ‘저널 오브 인텔리전스’에 발표한 연구에서, 이 체계가 정확성과 일반화 가능성, 해석 가능성을 갖춘 불법거래 탐지 수단을 목표로 했다고 설명했다. 연구진은 가상화폐 관련 경제범죄에 대응할 수 있는 방안이라는 평가도 내놨다. 다만 연구 단계의 성능 수치가 실제 수사 현장에서 동일하게 재현되는지는 별도의 검증이 필요하다.
시간에 따라 바뀌는 거래망을 분석
가상화폐 거래는 블록체인에 공개 기록되지만, 지갑 주소만으로 현실의 개인이나 기관을 바로 특정하기는 어렵다. 자금이 여러 주소를 거쳐 이동하고 거래 방식도 계속 달라질 수 있어, 일정한 규칙만 적용하는 탐지 방식에는 한계가 있다. 연구진은 이런 특성을 반영하기 위해 거래 생태계를 시간이 지나며 변하는 네트워크로 보고 분석했다고 밝혔다.
핵심에는 동적 그래프 신경망(DGNN)이 있다. 이 모델은 지갑 사이의 연결 구조, 자금 이동 방향, 시간에 따른 변화를 함께 살핀다. 여기에 메모리 메커니즘을 더해 새 거래 사례와 과거의 유사한 의심 패턴을 비교하도록 설계했다. 연구진의 설명대로라면, 단일 거래의 금액이나 빈도만 보는 대신 연결된 거래들의 흐름을 맥락 속에서 파악하려는 접근이다.
대형언어모델(LLM)은 분석 결과를 사람이 읽을 수 있는 위험 평가로 정리하는 역할을 맡는다. 시스템은 거래를 단순히 합법 또는 불법으로 구분하는 데 그치지 않고, 위험도 점수와 핵심 근거, 추론 과정을 제시하도록 구성됐다고 연구진은 설명했다. 실제 활용 단계에서는 이 설명이 수사관이나 감독기관의 판단을 돕는 자료가 될 수 있지만, 자동 판단 결과가 곧바로 법적 결론을 뜻하는 것은 아니다.
정확도와 재현율은 함께 봐야
연구진이 공개한 지표 가운데 불법거래 탐지 정밀도는 89.1%, 재현율은 64.5%였다. 정밀도는 시스템이 불법이라고 분류한 거래 가운데 실제 불법으로 확인된 비율을 뜻한다. 재현율은 실제 불법 거래 가운데 시스템이 찾아낸 비율에 가깝다. 두 수치는 각각 오탐을 줄이는 능력과 놓치는 사례를 줄이는 능력을 보여주므로, 90%에 가까운 정확도만으로 성능 전체를 판단하기는 어렵다.
중국 당국이 가상화폐와 지하은행을 통한 자금세탁 단속을 강화해온 배경도 주목된다. 중국 최고인민검찰원은 올해 3월, 지난해 가상화폐와 지하은행을 이용한 자금세탁 혐의로 3천259명을 기소했다고 밝힌 바 있다. 연구 결과가 이런 단속 환경에서 소개된 만큼, 향후 기술이 범죄 분석이나 감독 체계에 어느 수준까지 적용될지가 관심사다.
이번 연구는 공개 데이터 세트에서 기존 비교 모델보다 나은 결과를 보였다고 주장한다. 그러나 데이터의 범위, 라벨링 기준, 새로운 수법에 대한 장기 성능, 개인정보와 오탐 발생 시의 통제 장치 등은 실사용 전에 살펴야 할 과제다. 가상자산 범죄 대응에서 AI는 거래 흐름을 빠르게 좁히는 보조 수단이 될 수 있지만, 최종 판단에는 추가 증거와 절차적 검토가 필요하다. 독자와 투자자는 기술 성과의 수치뿐 아니라 적용 범위와 한계도 함께 확인할 필요가 있다.
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