Effetti della Granularità sulla Composizione della Coda AML nel Grafo Elliptic++ Bitcoin

Un nuovo articolo su arXiv (2604.23494) valuta come il punteggio antiriciclaggio (AML) a livello di transazione rispetto a quello a livello di attore influenzi la composizione della coda di indagine sulle reti blockchain. Gli autori propongono un framework di proiezione con quattro operatori di aggregazione per mappare i punteggi delle transazioni in unità di azione a livello di attore, introducendo metriche di budget: yield@budget, decomposizione del carico e frammentazione dei casi. Utilizzando il dataset Elliptic++ Bitcoin (203.769 transazioni; 822.942 occorrenze di indirizzi), addestrano classificatori random forest indipendenti a ciascun livello di granularità sotto un protocollo temporale causale. Con un budget dell'uno percento, confrontano le code tramite sovrapposizione di Jaccard, decomposizione del carico e ablation basati sul matching delle caratteristiche. Lo studio evidenzia che la scelta della granularità influisce significativamente sulla composizione della coda, con implicazioni per l'efficienza della conformità.