本报记者 李静 北京报道

区块链是新一代信息技术的重要组成部分，是分布式网络、加密技术、智能合约等多种技术集成的新型数据库软件，区块链产业已经成为数字经济发展的重要驱动力。然而，与此同时，区块链上的相关安全攻击事件和涉虚拟货币犯罪等新型网络犯罪愈演愈烈。据中科链源SAFEIS安全研究院统计的2022年区块链领域安全事件相关数据显示，2022年区块链领域安全事件涉事总金额超过753亿美元，其中，涉事金额超过10万美元事件多达204起。

区块链技术背景下，虚拟货币去中心化、匿名性、交易便捷等特性以及反追踪技术的不断升级，为执法机关办案带来“识别嫌疑人真实身份难、追踪资金去向难、跟上资金转移速度难”等全新挑战。针对涉虚拟货币新型犯罪，如何运用新的技术手段及解决方案助力执法机构进行侦查及打击？大模型的推出将会给区块链安全行业带来哪些新的变化？近日，《中国经营报》记者专访了北京中科链源科技有限公司CGO（首席政府关系官）吴琼。

新型诈骗越发猖獗

《中国经营报》：在你的了解中，近年来新型诈骗呈现出越来越猖獗的趋势吗？

吴琼：确实呈现出越来越猖獗的趋势。通过虚拟币进行的诈骗更具有隐秘性，因为在区块链上开户无须实名认证、链上开户账号数量无限制，所以吸引了很多犯罪分子利用区块链技术进行犯罪。

《中国经营报》：你以前做传统经济类犯罪案件打击工作，现在在中科链源做涉及虚拟币的新型犯罪案件打击工作，这两种类型的案件打击工作对于技术上的要求有哪些异同点？

吴琼：相似点都是追踪资金流转链路，进而找到资金沉淀，锁定可疑账户。

传统经济类犯罪，在锁定资金链路时涉及最多的是银行卡，执法人员通过从银行调取数据获取资金的流转链路。涉虚拟币的新型犯罪案件，主要利用区块链技术，在链追踪资金流转。

从数据获取层面看，传统涉及银行卡的犯罪案件中，数据获取的时间周期相对较长，因为每一次调单取证，都需要公安部门出具手续。但在区块链上的数据追踪则不需要（公安部门出具取证手续），因为所有的数据在链上都是公开的，执法人员只需层层追踪，找到交易嫌疑地址，识别嫌疑人真实身份时，才需要发起调证。

另外就是身份核实的差异。传统涉及银行卡的犯罪案件中，锁定账户持有人相对容易，因为在国内开通银行卡需要实名认证。但在区块链上追踪钱包地址的时候，锁定账户持有人则存在一定的困难，因为链上开户无须实名，只有链上的虚拟币交易所才需要实名认证。传统涉银行卡的犯罪案件至少可以锁定开卡人，尽管幕后真实使用者可能并非此人。但在链上，最终锁定账户持有人时，会存在该账户被外籍人士持有的情况，这些都是比较大的差异。

科技助力智慧警务

《中国经营报》：涉虚拟币新型犯罪对于案件的侦破提出了更高的要求，中科链源公司是协助执法机构侦破相关案件的得力助手。中科链源已与全国29个省区市达成合作，目前帮助公安机关追回涉案资金达百亿元人民币。目前，中科链源可以给针对虚拟币案件侦查的执法机关提供哪些服务？你们的核心优势是什么？

吴琼：目前，中科链源已经拓展合作的客户包括公安（经侦、刑侦、网安、治安）、检察院、法院，可以提供的产品服务含三个板块。第一板块，全流程案件服务，我们为执法机构提供从数据挖掘、立案、侦查、收网、司法鉴定、起诉、审判、资产处置到结案的一站式全流程服务。第二板块，我们会和地方公检法及政务部门共建解决方案，比如在警税、警银等领域。目前我们提供的平台部署建设，会根据客户的需求进行定制化设计，会以中科链源大数据平台为依托，一方面将我们的产品在公安内网进行部署，另一方面会打通内部数据例如税务、银行等，在安全保密的环境下，让执法人员可以一站式查看多方数据，提高执法办案效率，助力公安利用多纬度数据研判案件，目前该项目已经在一些省份的公安厅落地。第三板块，我们会联合各地执法机构搭建数字执法人才体系，此外，我们目前的业务范围同样也覆盖其他政府机构，如工商系统、电信系统、医疗系统、市场监督管理局、税务系统等。

关于核心优势，从信息技术层面来说，中科链源是业内首家应用AI大数据进行产品开发的公司，我们把AI植入到我们的产品“SAFEIS安士AI信息作战系统”中；从行业技术层面来说，中科链源拥有一支具有多年案件侦破经验的专业案件研判分析团队，我们团队在行业内深耕十多年，不光有技术能力，还有行业经验，侦办的案件类型也非常多，给公安机关提供的解决方案也会多一些。另外，区块链技术、虚拟币技术已经是我们从业人员必须要掌握的基本技术能力。

《中国经营报》：你们公司旗下一个重要的产品是SAFEIS安士AI信息作战系统，把AI植入到案件的侦办当中，这为执法人员在工作中带来哪些好处？和传统的经济案件调查相比，在具体使用当中是什么样的体验提升？

吴琼：SAFEIS安士AI信息作战系统为公安人员的案件侦办带来两大好处: 首先，提高办案效率。系统可以自动分析和提取海量链上数据，并以可视化的网状图和树状图呈现复杂的资金流向，使执法人员可以快速掌握案件的关键信息。这极大提高了复杂案件的破案速度。

其次，提供智能支持。系统利用深度学习等技术，学习和积累人工侦查经验，并不断自我迭代升级。它可以发现人工难以察觉的规律，并借助资深业务知识进行决策支持，助力侦查人员更准确地判断案情和锁定犯罪嫌疑人。

总的来说，SAFEIS安士AI信息作战系统充分发挥了大数据分析和智能决策的优势，使公安机关能更高效、更准确地开展案件侦破工作，维护社会治安稳定。它将AI赋能于司法领域，助推智慧警务和法治政府建设。

对于公安系统的办案人员来说，侦办涉虚拟币犯罪和传统经济犯罪之间的差别依旧较大。例如，之前是追踪银行卡以及相关的资金链，产品是植入到公安体系的内网中，调取数据需要审批手续，时间较长。

侦办涉虚拟币案件时，所需数据均为链上数据，因区块链的数据在链上全部公开透明，办案人员在使用时会感觉速度上提高很多。配合使用我们的SAFEIS安士AI信息作战系统，通过产品的分析和各种模型的测算，可以直接告诉执法人员最终的链上地址，并识别该钱包的交易所在哪里。如果没有我们的产品，执法人员在链上追踪某一个地址时，可能需要十天，但是用了我们的产品，几分钟时间就可达到追踪目的，与传统方式相比，在速度上具有很大提高。

另外，我们产品系统生成的资金流转链路图，无论在出图速度还是视觉的直观性上，均得到了已部署省厅的一致好评。

《中国经营报》：在涉及虚拟币的新型犯罪案件中，公检法部门在办案时面临哪些明显的痛点和需求？

吴琼：执法部门在打击涉虚拟币犯罪案件中，有诸多痛点亟待解决，例如，数据难统计、嫌疑人身份难识别、证据难调取、执法落地难、合规难、资金追踪难、时间紧迫等。

重点展开来说，首先是数据上的痛点，涉及虚拟币的新型犯罪中，数据体量都较大。其次是人员识别，所有的链上钱包在区块链上具备独有技术，开通链上地址时，我们只能追踪到地址是什么，但无法知道该钱包地址背后的掌控人是谁。最后是链上交易所调取数据和识别，因为主流的虚拟币交易所都在国外，原来的法币银行都归国家管理，要求必须配合执法机关的相关调查，因此有比较好的反应机制。而对于在国外的交易所来说，属于自愿配合，非强制，所以在配合的时候不可避免会出现一些时间上的延迟。例如，某一个钱包地址通过追踪锁定到了某个交易所，当执法机关想知晓钱包持有人是谁和交易流水时，就需要向交易所发起调证，即便在自愿配合的条件下，回复速度也会发生延迟。另一个痛点是执法落地，很多钱包地址背后可能涉及到多人，包括国内外，国外的人在执法落地上就存在一些难题。

《中国经营报》：今年最热的大模型，对于SAFEIS安士这款产品以及中科链源的其他产品的发展有什么影响吗？

吴琼：中科链源是行业首家应用AI+大数据进行产品开发的公司，一直深耕AI+战略。我们的产品其实已经应用了一些AI技术和模型。

例如前面提到的SAFEIS安士系统的“资金分析”功能，就是给定线索地址一键查询，系统利用风险管理领域最前沿的图计算多特征模型，可以将SAFEIS安数海量数据中的百亿条交易信息以及几亿条地址标签挖掘整合成点，计算生成不限层级的全币种全链路网状图，并自动学习其中包含的信息。

图计算多特征模型借鉴了丰富案件业务经验及沉淀数据，突破了人脑处理信息和思考局限，10～20分钟以内快速精准挖掘犯罪分子资金链条，链路长、隐藏深的犯罪人员地址也被挖掘出来，最终实现对链上地址的实控人做到精准识别。

另外，在涉虚拟货币的新型经济犯罪中，中科链源已积累大量实战办案经验，SAFEIS安士系统将过往所有网络赌博、非吸、诈骗、传销等涉币犯罪模式的数据喂给机器学习模型，同时结合挖掘链上海量数据背后有关联的特征，来优先分析每种犯罪模式中仅凭人脑和经验难以发现的蛛丝马迹和潜在规律，基于此再通过AI机器学习来沉淀生成涉及犯罪侦破的专业模型，最后整合起来得出判断，最终实现快速预警和识别犯罪行为。类罪技战法模型是整个机器学习模型训练的起点，随着犯罪手法的更新迭代，类罪技战法模型也随之更新。

（编辑：张靖超 校对：颜京宁）