Record di ricerca

Affective Asymmetry in News Reactions across Reddit and Bluesky

M. Trerotola, A. Esposito, M. Parente · SHIELD-AI 2026 Workshop, ECML PKDD 2026

Sei strumenti — lessici, classificatori, modelli linguistici — divergono di un ordine di grandezza su quanto una piattaforma sia ostile (1,2%–24,4%), ma concordano sull’ordinamento: reggono solo i confronti relativi. Su quella base Reddit converte il sentiment negativo in ostilità aperta circa tre volte più spesso di Bluesky (19,5% contro 6,5%), mentre l’affetto sottostante appare lo stesso: una differenza di espressione, non di sentire.

Sperimentazione dell'IA nell'azione di contrasto della CONSOB agli abusivismi finanziari

M. Trerotola, A. Boghi, P. Deriu, G. Frega · Consob, Quaderni FinTech, No. 19

Un prototipo ibrido — modelli linguistici con regole deterministiche — per gli esposti degli investitori e i siti delle entità segnalate, sviluppato dalla Consob con il Politecnico di Torino e l’Università Politecnica delle Marche. Scritto con i responsabili della Divisione Studi e Regolamentazione e dell’Ufficio Vigilanza su Fenomeni Abusivi.

consob.itJEL O32, O33, C55, G21

Blockchain Fraud Detection for Explainable Forensic Investigations

M. Trerotola, D. Calvaresi, M. Parente · DSA ISC 2026

I modelli profondi sono accurati ma opachi; le pipeline interpretabili sono di solito legate a una sola catena. Questo metodo tiene entrambe le cose: variabili grafo-temporali neutre rispetto all’architettura, Balanced Random Forest per lo sbilanciamento severo delle classi e uno stack XAI a tre livelli (SHAP, CIU, DEXiRE). Macro-F1 fino a 0,92 su 31.000 wallet Bitcoin e 0,985 su 157.000 token Ethereum, lasciando il ragionamento ispezionabile.

Towards Explainable Detection of Money Laundering in Transaction Networks

M. Trerotola, D. Calvaresi, M. Parente · WIRN 2026

Recall riportata per singola tipologia di riciclaggio invece che in aggregato. Il fan-out viene mancato di circa 30 punti percentuali su Random Forest, LightGBM, XGBoost e TabNet, e un feature engineering mirato a parità di budget non colma il divario — è un limite della rappresentazione a livello di conto, non di un singolo modello. Il divario sopravvive a un secondo generatore più realistico, dove la recall sul fan-out resta a 0,62 contro 0,87 del ciclo.

An Explainable Machine-Learning Framework for Detecting Fraudulent Bitcoin Addresses with Graph-Temporal Features

M. Trerotola, D. Calvaresi, M. Parente · Lecture Notes in Computer Science, Springer

Classificazione di wallet Bitcoin come fraudolenti o legittimi a partire dalla struttura del grafo e dal comportamento temporale, con il ragionamento esposto. È il quadro su singola catena che il lavoro cross-ledger qui sopra estende.

doi:10.1007/978-3-032-21811-7_16code

A Hybrid Multi-Agent System for Early Scam Detection in Crypto-Assets

M. Trerotola, M. Parente, D. Calvaresi · Applied Sciences, 16(7), 3122

Sette agenti specializzati — coordinamento, recupero, rischio euristico, conformità MiCAR, rilevamento frodi on-chain, riconciliazione — che combinano modelli linguistici e controlli di conformità a regole. Il test a livello di componenti su 150 progetti dà 95% di riproducibilità dell’output su cinque esecuzioni e 210 s di latenza media: prova di concetto, non evidenza di esercizio. Un pilota con sei ricercatori e due esperti di autorità di vigilanza fornisce indicazioni preliminari di usabilità.

doi:10.3390/app16073122code

AI-Driven Multi-Agent Systems for Automated Regulatory Analysis of Crypto Projects

M. Trerotola, D. Calvaresi · IEEE MetroXRAINE 2025

Un agente supervisore che orchestra agenti pari per recupero delle evidenze, normalizzazione documentale, estrazione semantica e verifica a regole, producendo un rapporto di conformità verificabile e un knowledge graph a partire dai whitepaper delle cripto-attività.

doi:10.1109/MetroXRAINE66377.2025.11340415

Enhancing Blockchain Transaction Tracking: A Systematic Review of DLT-Based Financial Systems

M. Trerotola, D. Calvaresi · IEEE MetroXRAINE 2025

Una revisione sistematica del tracciamento delle transazioni su registri distribuiti: 120 pubblicazioni esaminate fra il 2017 e il 2025, 21 selezionate. Il corpus converge su un trilemma persistente fra scalabilità, accuratezza dell’attribuzione e conformità alla privacy.

doi:10.1109/MetroXRAINE66377.2025.11340456

A profitable trading algorithm for cryptocurrencies using a Neural Network model

M. Parente, L. Rizzuti, M. Trerotola · Expert Systems with Applications, 238, 121806

Modello a rete neurale per i movimenti di prezzo delle criptovalute, valutato sulla performance di trading fuori campione.

doi:10.1016/j.eswa.2023.121806