【摘 要】
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数字货币交易中的洗钱行为区别于传统金融犯罪形态，具有强匿名，去中心化等特点，传统反洗钱技术手段难以直接适用，这给挖掘洗钱线索、鉴别洗钱行为和打击洗钱犯罪提出了新的挑战.针对数字货币交易所面对的洗钱行为检测需求和检测难点，本文构建了一个层次化加权的交易行为特征描述体系，提出了一个结合孤立点检测和小类簇检测的数字货币交易行为异常检测方法，实现了从交易行为到交易用户的洗钱可疑度量化度量.我们在真实数字货
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61872388， 62072470）； 国家重点研发计划资助项目（2018YFB1700403）；
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数字货币交易中的洗钱行为区别于传统金融犯罪形态，具有强匿名，去中心化等特点，传统反洗钱技术手段难以直接适用，这给挖掘洗钱线索、鉴别洗钱行为和打击洗钱犯罪提出了新的挑战.针对数字货币交易所面对的洗钱行为检测需求和检测难点，本文构建了一个层次化加权的交易行为特征描述体系，提出了一个结合孤立点检测和小类簇检测的数字货币交易行为异常检测方法，实现了从交易行为到交易用户的洗钱可疑度量化度量.我们在真实数字货币交易所数据集上进行了评估实验，结果显示，异常交易行为和可疑洗钱用户的检测准确率分别为96.02%和95.05%，均优于基准算法.同时，本文算法的特征体系能对检测结果做出有效解释，帮助数字货币交易所安全员快速开展后续调查和取证工作.
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