Blockchain é frequentemente criticado como uma solução em busca de um problema. Mas um grupo de pessoas já encontrou um valor imenso na tecnologia: os lavadores de dinheiro.
Seus crimes causam dores de cabeça dolorosas para instituições financeiras, empresas de criptografia, agências legítimas de aplicação da lei e reguladores de criptomoedas. Todos eles precisam combater atividades ilícitas em blockchains.
Digitar Elíptico, uma empresa britânica especializada em análise forense de criptomoedas. A empresa usa análises de blockchain para proteger os clientes de crimes financeiros. Sua mais recente salvaguarda aproveita o poder da IA. Ao aplicar o aprendizado de máquina aos dados de transações, a Elliptic criou um novo método de detecção de lavagem de dinheiro no blockchain Bitcoin.
Uma nova pesquisa revela que a técnica já identificou produtos do crime enviados para uma exchange de criptomoedas, novos padrões de lavagem de dinheiro e atores ilícitos até então desconhecidos.
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Os resultados já foram incorporados aos produtos da Elliptic. Com mais testes, a empresa acredita que o modelo de IA poderia sinalizar diretamente transações ilícitas.
Tom Robinson, cofundador e cientista-chefe da Elliptic, prevê dois casos de uso principais.
“A principal aplicação é no combate à lavagem de dinheiro, ajudando exchanges de criptomoedas e outras empresas a identificar criptomoedas que possam ter se originado de atividades criminosas”, disse Robinson à TNW por e-mail.
“Também poderia ser usado pelas agências de aplicação da lei para identificar novos serviços ilícitos e atores que fazem uso de criptomoedas.”
Uma abordagem modelo para lavagem de dinheiro
Como sistemas de transações descentralizados e (pseudo)anônimos, os blockchains são extremamente atraentes para os lavadores de dinheiro. Infelizmente para eles, os blockchains também estão prontos para análise de IA.
Ao examinar registros de transações e dados em carteiras, o aprendizado de máquina pode detectar sinais de pagamentos ilícitos – e os criminosos por trás deles.
“Isso provavelmente torna as criptomoedas mais receptivas à detecção de crimes financeiros com base em IA do que os ativos financeiros tradicionais”, disse Robinson.
A Elliptic explorou as possibilidades durante anos. Voltar em 2019a empresa desenvolveu um modelo de aprendizado de máquina que detectou transações de Bitcoin feitas por atores ilícitos, como grupos de ransomware e mercados darknet.
A nova investigação atualiza as técnicas e aplica-as a um enorme conjunto de dados, contendo mais de 200 milhões de transações.
A Elliptic trabalhou com pesquisadores do MIT-IBM Watson AI Lab para desenvolver o método. Eles decidiram aplicar uma nova abordagem.
Em vez de focar em carteiras ilícitas, os pesquisadores treinaram seu modelo em “subgráficos”, que representam cadeias de transações de bitcoin. Algumas dessas transações envolveram lavagem de dinheiro.
Ao concentrar-se em subgráficos em vez de carteiras, o modelo poderia analisar o processo mais amplo de lavagem “multi-hop”.
Identificando lavagem de dinheiro com IA
Após o treinamento, a equipe aplicou suas técnicas a transações reais em uma exchange de criptomoedas sem nome. Deles o modelo identificou prontamente 52 subgráficos suspeitos que terminaram em depósitos. As descobertas foram então enviadas à bolsa para revisão.
A resposta foi promissora. Quatorze das 52 contas que receberam os depósitos já haviam sido sinalizadas por ligações à lavagem de dinheiro — e o número real pode ser maior.
Embora as 38 contas restantes não tivessem nenhuma ligação definitiva com atividades ilícitas, isso não significa que sejam inocentes.
A exchange sinalizou menos de 0,1% de suas contas de clientes como suspeito. No entanto, essas percepções foram baseadas inteiramente em informações fora da cadeia.
O modelo conduz uma análise mais profunda. Adicionar esta capacidade às previsões confirmadas sugere que o sistema já está a funcionar bem. Com mais refinamento, a Elliptic espera comercializar as técnicas.
A empresa também investigou os padrões de lavagem que a modelo detectou. Estas incluíam “cadeias de descascamento”, que lavam grandes quantidades de criptomoedas através de uma longa série de pequenas transações, e “serviços aninhados”, que utilizam bolsas maiores para ocultar negociações ilícitas.
Ao identificar estes comportamentos, a Elliptic planeia expandir o alcance das suas ferramentas. A empresa também tornou os dados subjacentes disponível publicamente.
“Estamos apenas arranhando a superfície do que é possível aqui”, disse Robinson. “Este trabalho será estendido a outras blockchains e se tornará cada vez mais eficaz à medida que incorporarmos mais dados.”
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