据Coindesk8月2日报道，区块链分析公司Elliptic与麻省理工学院合作，发布了一个与非法活动相关的比特币交易公共数据集。
该小组的研究详细说明了MIT-IBM沃森人工智能实验室的研究人员如何使用机器学习软件对总价值约60亿美元的203,769笔比特币节点交易分类。该研究探索了人工智能能否帮助当前的反流程。
Gary Gensler曾于任教麻省理工期间将其学生撰写的BNB报告发给CZ:6月8日消息，Manta Network 联合创始人兼首席运营官 Kenny 在社交媒体上发文表示，其曾在 Gary Gensler 于麻省理工学院斯隆管理学院加密金融与区块链实验室任教时担任助教职务，作为 Gensler 班上的学生，Gary Gensler 曾将他写的关于 BNB 的报告发给 CZ 看，并激励 Kenny 更多地参与加密，Kenny 也曾于担任助教期间和 Gensler 深入交流和探讨加密项目。
Kenny 表示，如今看到 Gensler 对 Binance 和 CZ 的诉讼是一个不幸的结果，就像看到父母争吵一样，希望不管这件事情的结果如何，都能够充分考虑到那些智者为改变世界而在这个领域付出的辛勤努力。[2023/6/8 21:23:53]
在检查了这些节点与已知实体的关联后，研究人员发现，在这20万笔比特币交易中，只有2%被认为是非法的，另外21%的交易被确认为合法，但绝大多数交易仍未归类。据悉，到目前为止，自2009年推出以来，估计有4.4亿笔比特币交易。
加拿大央行与麻省理工学院合作开展CBDC研究:3月17日消息，加拿大央行和麻省理工学院 (MIT) 已同意就央行数字货币 (CBDC) 研究开展合作。双方将在未来12个月内对CBDC进行联合研究，合作结束后，加拿大银行表示将提供该研究项目的调查结果和结果的最新信息。（The Block）[2022/3/17 14:01:33]
需要明确的是，这2％非法交易来自此前未公开的Elliptic数据集，且仅仅是麻省理工学院研究人员通过分析找出的。不过，该数据与另家分析公司Chainalysis的一项研究结果相似，Chainalysis估计，2019年仅有1％的比特币交易与非法活动有关。
动态 | 麻省理工等七所名校教授联手打造“更好的”比特币 业内人士评论称不切实际:据彭博消息，包括麻省理工学院、斯坦福大学和加州大学伯克利分校在内的七所美国大学的教授们联手创造了一种数字货币，他们希望这种货币能够达到比特币用户梦想达到的速度，每秒处理数千笔交易，同时又不会影响比特币去中心化程度，这个虚拟货币将被命名为Unit-e。
此消息已经受到加密行业内部人士的关注，VanEck数字资产总监Gabor Gurbacs在推特上评论称，一个“更好的”比特币要来了，不知道该怎么想，但比特币不是学术练习或者思想实验，它得有现实效用。这世界上没有独角兽，只有千里马。疑似暗指DTR的计划不切实际。
同时，eToro高级市场分析师Mati Greenspan也评论道，其实LTC就是更好的比特币，只是人们没有意识到，在当前的范式转变中，技术并不是最重要的。[2019/1/18]
由于世界各地的执法机构经常雇用Elliptic来识别涉及加密货币的非法活动，因此本研究旨在寻找有助于区分比特币非法使用和合法使用的方式，尤其针对没有银行账户的个人或其他未知实体。
Elliptic联合创始人汤姆·罗宾逊表示：
一般而言，合规性的关键问题在于假阳性。这项研究的一个重要部分是减少假阳性误报的数量。一个关键的发现是，机器学习技术在发现非法交易方面能起到非常有效的作用。
罗宾逊补充说，有时，基于暗网市场的预存数据、勒索软件攻击和其他刑事调查，软件能够找到难以描述却与已知实体匹配的模式。
在完成该学术研究之后，Elliptic公开了数据集以鼓励开源。
麻省理工学院研究员马克·韦伯表示：
我们正在与领域专家分享我们在反方面的早期实验，以便征求反馈意见。同时，我们也希望Elliptic数据集的发布能够激励其他人加入，共同开发新的AML技术和模型，继而提升金融系统的安全性。
4月，CNBC曾报道，全球犯罪活动增加可能推动100美元票据需求激增。美国经济研究所2017年的一份报告估计，所有流通的美国货币中有超过三分之一被犯罪分子和税务欺诈者使用。
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