Pengembangan sistem pemantauan blockchain mencakup integrasi data real-time, pemrosesan cerdas dengan algoritma dan pembelajaran mesin untuk mendeteksi pola mencurigakan, serta visualisasi dan peringatan yang memudahkan investigasi aktivitas terlarang

Untuk membangun sistem pemantauan blockchain yang tangguh dan bertujuan memerangi pencucian uang kripto dan memberantas korupsi, fase Pengembangan Sistem memainkan peran penting. Fase ini berfokus pada perancangan dan implementasi komponen teknis inti yang memastikan sistem beroperasi secara efektif. Implementasi teknis spesifik akan bervariasi berdasarkan sumber daya yang tersedia, fungsionalitas yang diinginkan, dan skala operasi.

Elemen dasarnya adalah Integrasi Umpan Data, yang memungkinkan sistem mengakses data blockchain yang komprehensif dan real-time. Ini termasuk mengintegrasikan API dari berbagai sumber. API Node Blockchain Langsung memungkinkan koneksi ke node penuh dari berbagai blockchain seperti Bitcoin Core atau Geth Ethereum, yang menawarkan akses terperinci ke blok, transaksi, dan peristiwa kontrak pintar. API Penyedia Data Blockchain dari layanan seperti Chainalysis, TRM Labs, atau Dune Analytics menyediakan data blockchain yang diperkaya dan telah diproses sebelumnya yang menyederhanakan normalisasi data dan menyertakan label untuk entitas seperti bursa atau alamat ilegal. API Exchange digunakan untuk melacak aktivitas deposit, penarikan, dan perdagangan pada platform terpusat, yang merupakan kunci untuk mengidentifikasi pergerakan dana yang mencurigakan.

Selain itu, Integrasi Blockchain Explorer dapat berfungsi sebagai sumber tambahan untuk pencarian historis atau validasi manual melalui API publik, meskipun kurang cocok untuk penyerapan data secara real-time. Sistem harus mendukung Streaming Real-time—menggunakan alat seperti Kafka, RabbitMQ, atau koneksi WebSocket—dan Pemrosesan Batch untuk penyerapan data blockchain historis. Mengingat beragamnya protokol blockchain, Normalisasi dan Standardisasi Data diperlukan untuk menyelaraskan semua data yang masuk ke dalam skema terpadu, termasuk format alamat, stempel waktu, jenis transaksi, dan nilai mata uang yang konsisten.

Berikutnya adalah Mesin Pemrosesan dan Analisis Data, lapisan kecerdasan inti sistem tempat data mentah diubah menjadi wawasan yang bermakna. Pipa Data Inti mengelola penyerapan, penguraian, pengayaan, dan penyimpanan. Mesin ini mengekstrak informasi yang relevan, menghubungkan alamat ke entitas yang diketahui, dan menambahkan skor risiko atau data geografis, menyimpan hasilnya dalam basis data yang dapat diskalakan seperti basis data grafik atau kolom.

Mesin ini mendukung Pengembangan Algoritma dan Model. Algoritma Pelacakan Transaksi mendeteksi perilaku berisiko tinggi melalui peringatan berbasis ambang batas, penilaian risiko yurisdiksi, dan daftar hitam alamat terlarang. Model Analisis Jaringan menggunakan teknik pengelompokan dan algoritma grafik (seperti BFS, DFS, atau algoritma jalur terpendek) untuk memetakan hubungan antar alamat dan melacak aliran dana yang kompleks, termasuk mengidentifikasi node perantara melalui pengukuran sentralitas.

Model Pembelajaran Mesin meningkatkan kemampuan deteksi. Pembelajaran Terawasi menggunakan data berlabel historis untuk melatih pengklasifikasi yang memprediksi aktivitas mencurigakan. Pembelajaran Tanpa Pengawasan mengidentifikasi anomali melalui pengelompokan atau autoencoder. Jaringan Saraf Tiruan Grafik (GNN) dapat menganalisis grafik transaksi yang mendasarinya untuk menemukan pola yang mendalam dan kompleks yang tidak terlihat melalui model tradisional. Semua wawasan dimasukkan ke dalam Logika Pembuatan Peringatan, yang menghasilkan peringatan prioritas yang mencakup ID transaksi, skor risiko, alamat yang terlibat, dan penjelasan untuk peringatan tersebut.

Komponen utama ketiga adalah Sistem Visualisasi dan Peringatan, yang menyajikan analisis kepada investigator dalam format yang mudah diakses. Antarmuka Pengguna yang dirancang dengan baik mencakup dasbor yang merangkum metrik utama, Penjelajah Transaksi untuk tinjauan mendalam, dan Alat Visualisasi Jaringan interaktif yang memungkinkan pelacakan dana, deteksi klaster, dan pemfilteran aktivitas mencurigakan. Antarmuka Manajemen Kasus mendukung pelacakan peringatan, pencatatan, lampiran bukti, dan kolaborasi investigator.

Mekanisme Peringatan menyediakan notifikasi waktu nyata melalui email, pesan dalam aplikasi, atau saluran aman ketika aktivitas berprioritas tinggi terdeteksi. Investigator dapat menyesuaikan aturan peringatan berdasarkan kriteria operasional. Alat Pelaporan menghasilkan laporan yang sesuai dengan peraturan, termasuk semua data relevan dan catatan investigator, seperti Laporan Aktivitas Mencurigakan (SAR). Untuk melindungi informasi sensitif, mekanisme Keamanan dan Kontrol Akses diterapkan, memastikan hanya pengguna yang berwenang yang memiliki akses.

Dengan mengembangkan komponen-komponen ini secara menyeluruh, sistem ini mengubah data blockchain mentah menjadi intelijen yang dapat ditindaklanjuti, memainkan peran penting dalam menangani kejahatan keuangan terkait kripto dan mendorong transparansi.

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.

Posting terkait: https://steemit.com/steem-sea/@mpu.gandring/sistem-pemantauan-blockchain-yang-efektif-untuk-memerangi-pencucian-kripto-perlu-akuisisi-data-analitik-kolaborasi-dan

Proyek Percontohan
Proyek percontohan sistem manajemen kontrak pemerintah desa Steem SEA yang memanfaatkan blockchain Steem untuk mencatat informasi kontrak penting secara permanen, dengan fokus pada integritas dan transparansi data
Proyek percontohan pengeluaran pemerintah di blockchain tentang “Pembelian bangku taman kota Steem SEA” menggunakan blockchain Steem