加密貨幣是一種數碼或虛擬形式的貨幣，它使用強大的密碼學技術來確保安全性和去中心化的交易。與傳統貨幣不同，加密貨幣的交易記錄存於基於區塊鏈技術的分散式帳本中，任何人想在系統中記錄交易必須通過共識協定。因此，加密貨幣具有去中心化、安全、匿名、全球化等特點。
儘管任何人都可以訪問區塊鏈查看加密貨幣交易，但是由於解析區塊鏈數據、高效存儲數據等工作有較高技術壁壘，高效滿足特定場景的分析需求仍然是艱巨任務。該項目憑藉豐富的科研經歷與行業經驗，構建加密貨幣追蹤系統，還原完整加密貨幣流轉過程。依據該系統為市場提供行業資訊、數據分析、智能合約開發、決策支持等解決方案。
此外，由於加密貨幣具有匿名、抗監管、跨區域流通等特點，加密貨幣常被用於金融暗網服務的支付。儘管技術社區已經努力瞭解一些金融暗網活動人士的運作方式，但缺乏全面的框架來監測金融暗網內容並將其與加密貨幣交易關聯起來，以檢測潛在的負面活動。我們將建立一個數據收集能力，從公開社交媒體和隱藏的暗網，如TOR網路，收集可疑/負面活動數據。然後，我們將使用計算社會科學方法，結合偏差行為的社會科學理論和機器學習/知識圖譜演算法，挖掘收集暗網數據並推導出暗網事件/問題的預測模型。然後，我們將結合上述加密貨幣追蹤系統，並使用機器學習演算法檢測可疑交易，並將它們與暗網事件/問題關聯起來。最後，我們將基於預測模型和更新的金融暗網數據和加密貨幣交易，生產和商業化一個互動式風險活動監測系統。
