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摘要
[目的/意义]加密数字货币交易呈现出匿名性、全球性、成本低等特点，非常契合恐怖分子和犯罪团伙在全球范围内转移资金的需求。对加密数字货币交易进行有效监管已成为学术界、工业界和相关执法部门重点关注的问题。[研究设计/方法]依托以比特币为代表的加密数字货币交易数据，利用社会网络分析方法识别异常地址和交易模式，并使用机器学习算法判断比特币拥有者的实体身份。[结论/发现]通过对真实发生的比特币恐怖融资案例进行交易追踪与溯源，验证本文提出的方法可以有效地识别加密数字货币交易中的恐怖融资实体，发现典型的恐怖组织资金转移交易模式。[创新/价值]本文通过对交易数据的挖掘分析研究数字货币的黑暗面，对数字货币和区块链的监管具有一定的现实意义和理论价值。
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