Künstliche Intelligenz kann die riesige Bitcoin-Blockchain schnell nach Anzeichen illegaler Aktivitäten durchsuchen, eine Fähigkeit, die die Arbeit der Strafverfolgungsbehörden bei der Bekämpfung von Geldwäsche erheblich stärken könnte, heißt es in einem neuen Bericht.
Das Blockchain-Analyseunternehmen Elliptic veröffentlichte am Mittwoch eine Studie mit dem MIT-IBM Watson AI Lab, in der Bitcoin-Transaktionen mithilfe eines Deep-Learning-KI-Modells analysiert wurden, um Geldwäschemuster zu erkennen und bei Straftaten verwendete Wallets zu identifizieren.
Bitcoin ist dafür bekannt, ein dezentrales öffentliches Hauptbuch zu verwenden – ein zentraler Aspekt der Technologie, der auch die Studie ermöglicht hat, sagte Elliptic. Elliptic und MIT-IBM nutzten KI, um legale und illegale Transaktionen in Gruppen zu unterteilen und Verbindungen zwischen letzteren zu verfolgen, um potenzielle Geldwäsche aufzudecken.
„Blockchains bieten einen fruchtbaren Boden für Techniken des maschinellen Lernens, da sowohl Transaktionsdaten als auch Informationen über die Arten von Unternehmen, die Transaktionen durchführen, verfügbar sind und von uns und anderen gesammelt werden“, schrieb Elliptic. „Dies steht im Gegensatz zum traditionellen Finanzwesen, wo Transaktionsdaten typischerweise isoliert vorliegen, was die Anwendung dieser Techniken schwierig macht.“
Der Test wurde nicht mit sogenannten „Privacy Coins“ versucht.
„Für alle Transaktionen stehen Kontrahenteninformationen zur Verfügung [on Bitcoin]„, sagte Tom Robinson, Mitbegründer und Chefwissenschaftler von Elliptic Entschlüsseln, und fügte hinzu, dass die Technik auf andere offene Blockchains wie Solana und Ethereum angewendet werden könnte. „Bei Privacy Coins wie Monero ist das nicht der Fall.“
Die heute veröffentlichte neue Elliptic-Forschung untersucht, wie das geht #KI kann genutzt werden, um Geldwäsche und andere Finanzkriminalität in der Blockchain aufzudecken. Die Forschung wendet neue Techniken auf einen Datensatz mit mehr als 200 Millionen Transaktionen an, der jetzt öffentlich verfügbar ist. https://t.co/k3GdjWJ08P
„Anstatt Transaktionen illegaler Akteure zu identifizieren, wird ein maschinelles Lernmodell darauf trainiert, ‚Untergraphen‘ zu identifizieren, Ketten von Transaktionen, die das Waschen von Bitcoin darstellen“, erklärte Elliptic. „Dieser Ansatz ermöglicht es uns, uns auf den ‚Multi-Hop‘-Geldwäscheprozess allgemeiner zu konzentrieren und nicht auf das On-Chain-Verhalten bestimmter illegaler Akteure.“
Laut Elliptic setzt der heute veröffentlichte Bericht die Arbeit fort, die das Unternehmen 2019 mit dem MIT-IBM Watson AI Lab begann. Elliptic arbeitete zunächst mit einer namenlosen Kryptowährungsbörse zusammen, um ihre Theorie zu testen.
„Von 52 vom Modell vorhergesagten ‚Geldwäsche‘-Untergraphen.“ [that] Nach Abschluss der Einzahlungen an diese Börse bestätigte die Börse, dass 14 von Benutzern eingegangen waren, die bereits als mit Geldwäsche in Verbindung stehend gekennzeichnet waren“, heißt es in dem Bericht. „Im Durchschnitt ist weniger als eines von 10.000 dieser Konten als solches gekennzeichnet, was darauf hindeutet, dass das Modell sehr gut funktioniert.“
Staatliche Regulierungsbehörden, insbesondere in den Vereinigten Staaten, haben die Geldwäschegesetze als einen von vielen Angriffsmethoden gegen die Kryptowährungsbranche eingesetzt. Am Dienstag verurteilte ein US-Bundesrichter in Seattle den Binance-Gründer Changpeng „CZ“ Zhao wegen Geldwäscheverstößen zu vier Monaten Bundesgefängnis.
Letzten Monat wurden die Gründer des Bitcoin-Mixers Samourai Wallet vom US-Justizministerium wegen Geldwäsche verhaftet.
In der Anklageschrift sagte der stellvertretende FBI-Direktor James Smith, dass „Bedrohungsakteure“ Technologien wie Samourai Wallet nutzen, um der Entdeckung durch die Strafverfolgungsbehörden zu entgehen und Umgebungen zu schaffen, die kriminellen Aktivitäten förderlich sind.
„Während die Angeklagten Samourai als ‚Datenschutz‘-Dienst anboten, wussten sie, dass es ein Zufluchtsort für Kriminelle war, die Geldwäsche in großem Umfang betreiben und Sanktionen umgehen konnten“, heißt es in der Anklageschrift des DOJ. „Tatsächlich handelte es sich, wie die Angeklagten beabsichtigten und wohl wussten, bei einem erheblichen Teil der von Samourai verarbeiteten Gelder um Erträge aus Straftaten, die über Samourai zum Zweck der Verschleierung weitergegeben wurden.“
Herausgegeben von Ryan Ozawa.
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