Alat Visualisasi dan Investigasi membantu penyelidik memberantas korupsi melalui analisis grafis dompet terhubung, integrasi pembelajaran mesin untuk deteksi pola, serta sistem peringatan otomatis atas aktivitas mencurigakan
Komponen "Alat Visualisasi dan Investigasi" dari sistem antikorupsi blockchain berfungsi sebagai titik transformasi di mana data mentah dan wawasan analitis diubah menjadi intelijen yang dapat ditindaklanjuti. Transformasi ini dirancang untuk mendukung investigasi yang efisien dan efektif dengan menyajikan data sedemikian rupa sehingga dapat dipahami dan ditindaklanjuti oleh investigator manusia. Alat-alat ini memungkinkan investigator untuk menguraikan aliran keuangan yang kompleks dan mengidentifikasi jaringan kriminal yang hampir mustahil dideteksi menggunakan metode manual.
Salah satu fitur utamanya adalah analisis grafis, yang menghasilkan representasi visual dari dompet yang terhubung. Visual ini membantu investigator mengungkap jaringan pencucian uang yang rumit dan mengidentifikasi kelompok berisiko tinggi. Karena transaksi blockchain membentuk jaringan yang kompleks dan seringkali tidak transparan, alat visual sangat penting untuk memahaminya.
Sistem ini menggunakan visualisasi grafik jaringan, di mana dompet atau entitas ditampilkan sebagai "simpul", dan transaksi sebagai "tepi" atau panah yang menunjukkan aliran dana. Node dan edge ini dapat diberi kode warna atau diubah ukurannya berdasarkan atribut seperti skor risiko, jenis entitas (misalnya, bursa, layanan pencampuran, entitas kriminal), volume transaksi, frekuensi, dan perkembangan waktu. Fitur pengelompokan memungkinkan pengelompokan dompet dan transaksi terkait secara otomatis atau manual, yang mewakili organisasi kriminal yang dicurigai atau skema pencucian uang.
Fungsi pencarian jalur dan penelusuran memungkinkan penyelidik melacak dana di seluruh dompet dan, jika didukung, di seluruh blockchain. Fitur eksplorasi interaktif menyediakan akses yang dapat diklik ke informasi detail pada setiap node atau edge, seperti hash transaksi, stempel waktu, jumlah, dan data KYC. Penyelidik dapat memperluas atau menciutkan sebagian jaringan untuk fokus pada area yang diminati. Node pusat dengan konektivitas atau volume tinggi dapat membantu mengidentifikasi tokoh-tokoh kunci dalam operasi kriminal. Meskipun AI mendeteksi banyak pola, analisis visual memungkinkan manusia mengonfirmasi pola-pola ini dan mengungkap koneksi yang mungkin terlewatkan oleh algoritma.
Pembelajaran mesin (ML) diintegrasikan ke dalam sistem untuk meningkatkan kemampuannya dalam mendeteksi taktik korupsi yang terlalu canggih atau baru untuk metode berbasis aturan. Integrasi ini memungkinkan sistem untuk beradaptasi seiring waktu dan berkembang melalui pembelajaran.
Deteksi anomali ditangani menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan dan dengan pengawasan. Model tanpa pengawasan seperti Hutan Isolasi atau SVM Satu Kelas mempelajari seperti apa transaksi normal dan menandai apa pun yang menyimpang. Model dengan pengawasan, seperti jaringan saraf tiruan dan mesin penguat gradien, dilatih pada set data berlabel untuk mengklasifikasikan transaksi sebagai mencurigakan atau sah.
ML juga mendukung pengenalan pola perilaku. ML mengelompokkan dompet dengan perilaku transaksi serupa, mengungkapkan aktivitas terkoordinasi bahkan tanpa transfer dana langsung. Analisis prediktif dapat menilai kemungkinan perilaku mencurigakan di masa mendatang. Algoritme secara otomatis menentukan fitur aktivitas ilegal yang paling jelas, seperti frekuensi atau nilai transaksi, dan jumlah rekanan. Pembelajaran adaptif memungkinkan umpan balik dari investigator untuk menyempurnakan dan melatih ulang model. ML juga dapat mendeteksi teknik obfuscation tingkat lanjut seperti mixer, CoinJoin, atau chain hopping, yang digunakan untuk menyamarkan asal transaksi.
Sistem peringatan bertindak sebagai penghubung antara deteksi otomatis dan tindakan manusia. Sistem ini memastikan aktivitas mencurigakan ditandai dan disajikan kepada investigator secara real-time atau mendekati real-time.
Peringatan dihasilkan berdasarkan ambang batas skor risiko atau pemicu berbasis aturan tertentu. Ketika skor risiko transaksi atau dompet melebihi ambang batas yang ditetapkan, atau jika sesuai dengan pola kritis tertentu—seperti berinteraksi dengan alamat yang dikenai sanksi—peringatan akan dipicu. Notifikasi dikirimkan melalui dasbor investigator, email, SMS, atau alat pesan internal.
Setiap peringatan berisi ringkasan aktivitas mencurigakan, mengidentifikasi dompet atau transaksi terkait, menunjukkan tingkat risiko, menyertakan stempel waktu, dan dapat memberikan saran untuk langkah tindak lanjut. Sistem ini terintegrasi dengan platform manajemen kasus, memungkinkan investigator untuk melacak, menugaskan, dan mengelola investigasi secara efisien. Investigator juga dapat menandai positif palsu, yang meningkatkan akurasi model ML dari waktu ke waktu.
Singkatnya, Alat Visualisasi dan Investigasi mengubah data blockchain yang kompleks menjadi visual yang mudah dipahami, menerapkan AI untuk mengungkap ancaman tersembunyi, dan memastikan peringatan tepat waktu kepada investigator. Bersama-sama, kemampuan ini memberdayakan investigator untuk memerangi korupsi secara lebih efektif dan tegas.
Mpu Gandring ingin memberantas korupsi di Indonesia dengan teknologi blockchain! Anda ingin mendukung?
- Follow akun Mpu.
- Upvote dan resteem postingan Mpu.
- Share di Instagram, Facebook, X/Twitter dll.
- Biar pemerintah mendengar dan menerapkannya.
| Proyek Percontohan |
|---|
Upvoted! Thank you for supporting witness @jswit.