DUBAÏ, Émirats Arabes Unis, 15 mai 2026 /PRNewswire/ — Bybit, la deuxième plus grande plateforme d'échange de cryptomonnaies au monde par volume de trading, a récemment conclu une collaboration de recherche sur le blanchiment d'argent avec des équipes d'étudiants de l'Université de Hong Kong (HKU), offrant aux participants une expérience pratique dans les enquêtes sur les cryptomonnaies, l'apprentissage automatique et l'analyse anti-blanchiment à travers un défi de démêlage en conditions réelles.
La collaboration était centrée sur la violation de sécurité de Bybit en février 2025. En utilisant cet incident comme étude de cas, les étudiants ont exploré comment l'analytique blockchain et l'apprentissage automatique peuvent être appliqués pour identifier les voies de blanchiment associées à l'activité des mixeurs de cryptomonnaies et aux transactions liées au groupe Lazarus.
Le projet a été proposé et supervisé par le Prof. Doyeon Kim, professeur assistant en Comptabilité et Droit à l'Université de Hong Kong, avec Bybit fournissant le contexte d'investigation réel et des conseils industriels tout au long du processus de recherche. Ce projet de fin d'études a été encadré et sponsorisé par David Zong, Responsable du contrôle des risques de groupe et de la sécurité chez Bybit, pour donner aux étudiants l'opportunité de relever un défi industriel réel plutôt qu'un exercice hypothétique. Zong a suivi de près les résultats et les progrès de l'équipe pendant tout le projet.
Dans le cadre de la collaboration, les étudiants ont été chargés de tracer les fonds liés à Lazarus sur la blockchain Bitcoin, de comprendre le rôle des adresses de portefeuille utilisées lors des opérations de blanchiment, et de développer des approches d'apprentissage automatique capables d'identifier les modèles de transactions liés aux mélangeurs et les adresses de sortie potentielles connectées à des activités illicites. Étant donné la conception préservant la vie privée des mélangeurs de cryptomonnaies, tracer des flux de transaction exacts est mathématiquement infaisable, ce qui signifie qu'il n'existe pas de méthode absolue ou déterministe d'attribution. Le projet s'est donc concentré sur l'analyse probabiliste, le regroupement comportemental et les techniques d'apprentissage automatique conçues pour améliorer l'identification de modèles de transactions suspects et de voies de blanchiment.
Plutôt que de suivre une méthodologie fixe, les étudiants ont reçu un bref de projet ouvert et ont été encouragés à définir leur propre approche analytique. Certaines équipes ont élargi les méthodes de traçage de la blockchain existantes, tandis que d'autres ont exploré des modèles alternatifs d'apprentissage automatique et d'analyse de graphes.
Au cours de plusieurs semaines de recherche et d'itération, les équipes d'étudiants ont affiné leurs méthodologies grâce à des enquêtes indépendantes, des discussions techniques et des revues de projet. Bybit a également organisé une session de révision à mi-parcours avec les équipes participantes, créant une opportunité pour les étudiants de présenter des mises à jour sur leurs progrès, de réfléchir sur les résultats de la recherche et de recevoir des retours pour soutenir la prochaine étape de développement.
La collaboration a été conçue pour exposer les étudiants à l'incertitude et aux exigences de résolution de problèmes couramment associées au travail réel de conformité en matière de lutte contre le blanchiment d'argent et de blockchain. Pour les étudiants, l'expérience a offert l'opportunité de peaufiner leur pensée analytique, de développer des cadres techniques et de travailler sur des défis d'investigation complexes sans solutions prédéterminées. Pour Bybit, l'initiative a soutenu l'engagement avec des talents émergents tout en permettant à l'entreprise de contribuer des perspectives pratiques de l'industrie à la recherche académique et à l'exploration technique précoce.
La revue finale du projet a eu lieu au bureau de Bybit, où les étudiants ont présenté leurs résultats et ont reçu des retours supplémentaires de l'équipe de Bybit.
Dans le cadre du processus de recherche, les étudiants ont analysé environ 49 800 blocs Bitcoin et plus de 146 millions de transactions à l'aide de modèles de clustering, de réseaux neuronaux graphiques et de techniques d'analyse de transactions basées sur des graphes.
Selon les résultats du projet, la recherche a identifié 10 289 transactions de type Wasabi et a généré un sous-graphe de transactions blockchain contenant plus de 1,6 million de nœuds d'adresse et près de 6 millions de bords de transaction en utilisant la méthodologie Peel Chain. Sur la base de leur échantillonnage et de leurs tests, un cluster d'apprentissage automatique a atteint un taux de rappel de 70,5 % contre des adresses confirmées liées à la RPDC.
Le projet a également examiné comment des mélangeurs de cryptomonnaies tels que Wasabi, les transactions CoinJoin et les structures de peel chain sont utilisés pour obscurcir les historiques de transactions et compliquer les enquêtes sur le blanchiment d'argent. Les étudiants ont étudié comment les fonds illicites se déplacent à travers des portefeuilles, des échanges décentralisés, des protocoles d'échange et des systèmes inter-chaînes conçus pour réduire la traçabilité des transactions.
Les étudiants impliqués dans la collaboration ont déclaré que le projet les avait aidés à mieux comprendre comment fonctionnent les enquêtes blockchain, les systèmes de lutte contre le blanchiment d'argent et les opérations de sécurité des cryptomonnaies en pratique.
Un participant a déclaré que l'expérience a renforcé l'importance des technologies de régulation et de lutte contre le blanchiment d'argent pour augmenter les barrières opérationnelles pour les acteurs criminels tout en démontrant également la complexité de la résolution des problèmes pratiques de l'industrie.
Un autre étudiant a décrit le projet comme plus informatif et engageant que prévu et a déclaré que les résultats d'apprentissage dépassaient les attentes initiales.
Plusieurs participants ont déclaré que la collaboration fournissait des aperçus précieux sur les enquêtes en cryptomonnaie, les incidents de sécurité blockchain et la demande croissante de talents dans les domaines de la sécurité blockchain et de la conformité.
Un étudiant a également noté que le projet a contribué à une compréhension plus systématique des structures de blockchain Bitcoin, des mécanismes de transaction et de la logique derrière le blanchiment d'argent on-chain, tandis que les discussions sur l'avenir des systèmes financiers basés sur la blockchain ont fourni des perspectives utiles liées au développement de carrière futur dans la finance et les sciences actuarielles.
La collaboration reflète un intérêt croissant parmi les universités et les entreprises d'actifs numériques à appliquer l'apprentissage automatique et l'analyse blockchain aux défis réels de cybersécurité, de conformité et de crimes financiers.
Bybit remercie l'École de Commerce de HKU et le Professeur Kim pour leur collaboration et leur soutien tout au long de l'initiative de recherche.
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À propos de Bybit
Bybit est le deuxième plus grand échange de cryptomonnaies au monde en volume de transactions, servant une communauté mondiale de plus de 80 millions d'utilisateurs. Fondé en 2018, Bybit redéfinit l'ouverture dans le monde décentralisé en créant un écosystème plus simple, ouvert et égalitaire pour tous. Avec un fort accent sur le Web3, Bybit s'associe stratégiquement à des protocoles blockchain de premier plan pour fournir une infrastructure robuste et stimuler l'innovation sur la chaîne. Réputé pour sa garde sécurisée, ses marchés diversifiés, son expérience utilisateur intuitive et ses outils blockchain avancés, Bybit comble le fossé entre TradFi et DeFi, permettant aux bâtisseurs, créateurs et passionnés de libérer tout le potentiel du Web3. Découvrez l'avenir de la finance décentralisée sur Bybit.com.
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