数字经济新时代，区块链、人工智能、大数据等前沿数字科技作为全新的生产要素，正为人类社会的生产生活与思维方式带来创新范式、方法与决策思路，并引发新一轮科技和产业革命。

　　区块链技术创新发展至今，经历了显著的技术演进和创新，已凭借自身完善的技术生态系统，从最初虚拟货币领域的崭露头角，拓展至金融、政务和公共服务、医疗健康、供应链管理、物联网等多个领域，为这些传统行业带来革命性的变化和全新的应用模式。然而，随着区块链技术的广泛应用，随之而来的安全问题也呈指数级增长趋势，逐渐演变为制约其发展的关键瓶颈，引发了全球各界对区块链生态安全的重视。

　　在公安执法领域，涉及虚拟货币的犯罪活动已成为区块链技术应用安全风险的一个突出焦点。这类新型网络犯罪不仅对民众的财产安全和社会稳定构成了严重威胁，同时也对执法机构与现行法律体系提出了前所未有的挑战。因此，亟须切实有效的安全措施与智慧解决方案在公安智慧警务建设与治理工作中发挥作用，以提升警务工作运行质效与实战应对能力。

　　随着人工智能技术的不断进步，将人工智能模型的学习、推理和决策自主性能力，与基于区块链系统为底层平台的涉虚拟货币犯罪打击领域相结合，已成为应对区块链安全风险与挑战的重要策略之一。这不仅是该领域创新探索和方法研究的重要前沿方向，亦是学术界、执法界等共同关注的课题。

　　近日，由北京中科链源科技有限公司和河北省承德市公安局经侦支队联合署名的专题文章《人工智能模型赋能区块链生态安全的应用研究》（以下简称《研究》），在公安部主管的专业性权威期刊《警察技术》杂志上发表。该篇文章融合了公安执法人员的实际侦查经验与中科链源的技术专长，通过分析公安智能执法领域实际应用案例，展示了人工智能模型在区块链生态安全方面提供的创新性解决方案。

　　该专题文章整体聚焦“区块链安全现状与挑战、机器学习应用分析思路、图计算模型落地应用、图计算模型在涉币资金分析中的优势”四大核心板块内容，研究分析了区块链和人工智能技术的相互赋能、融合发展，并以中科链源旗下数智执法工具SAFEIS安士区块链AI信息作战系统为案例，深入解析了机器学习模型在“智能辅助办案系统”中的高效部署应用以及功能的精准触达，详细阐述了如何利用新一代人工智能的强大能力，实现链上安全护航的多目标协同优化。

　　文中提到，图计算模型的兴起，为大规模、复杂高维的数据集处理提供了一种全新的解决方案。作为一种新颖的数据分析和机器学习方法，图计算模型通过构建图形的方式对数据进行表达，并利用图计算和网络分析技术来探索数据中隐藏的关系与规律。利用图计算模型落地产品进行涉虚拟货币犯罪的打击，为公安部门进行案件侦查分析提供了全新的视角与思路，并贡献了有力的侦破支持。

　　《研究》还指出，一款机器学习产品的成功落地应用，是业务、算法和工程三方面多维度的综合实力体现。案件分析师团队借鉴大量传统法币案件的侦破经验，并结合虚拟货币交易特征，针对几十起具体涉虚拟货币案件的情况深入分析研判，积累了极具价值的“特征判定规则”。图计算模型的成功开发落地首先根植于分析师团队对大量案例实践沉淀的业务理解。其次，算法团队通过机器学习的方法，结合业务团队的“特征判定规则”进行模型的训练。最后，通过大数据工程建设和前后端软件开发落地，部署相应的数智执法产品。

　　在SAFEIS安士系统资金分析过程中，图计算模型可以通过高级算法深入挖掘海量链上数据背后的关系与规律，并以直观、清晰、流畅的方式呈现分析结果。利用图计算模型的AI算法技术，可以将隐藏在数据中复杂的资金关联交易图谱可视化，帮助洞悉犯罪分子背后的多种隐秘关联。自动快速处理和分析海量链上数据的模型优势，在解放人力的同时也提高了工作效率。

　　通过实践验证，机器学习模型的布局和解决方案，在打击涉虚拟货币犯罪行为的效率和精确度方面表现出业内领先且显著卓越的成效。这对未来全方位打击防范涉币犯罪工作，维护区块链安全生态具有重要参考价值意义。

　　未来，北京中科链源科技有限公司将继续秉承高度社会责任感，深入研究和探索人工智能模型在区块链生态安全领域的创新应用，为我国在区块链生态安全维护、虚拟货币犯罪防范，以及公安智慧警务的构建方面，提供一系列创新性的解决方案，确保链上安全得到坚实保障，以推动整个行业向着更加安全、高效的方向迈进。（敬文）