• El conjunto de datos de Elliptic2 es mucho mayor que el utilizado cuando el equipo comenzó a utilizar el aprendizaje automático para detectar el lavado de dinero con bitcoin en 2019.

  • La investigación utilizó 122.000 grupos de nodos conectados y cadenas de transacciones llamadas "subgrafos" con vínculos conocidos con actividades ilícitas.

La firma de análisis de blockchain Elliptic dijo que detectó posibles patrones de lavado de dinero en la cadena de bloques de Bitcoin después de entrenar un modelo de inteligencia artificial (IA) utilizando un récord de 200 millones de transacciones.

El trabajo es una extensión de un programa llevado a cabo en 2019 que utilizó un conjunto de datos de solo 200.000 transacciones. El conjunto de datos "Elliptic2", mucho más grande, utilizó 122.000 "subgrafos" etiquetados, grupos de nodos conectados y cadenas de transacciones que se sabe que tienen vínculos con actividades ilícitas.

La IA se vuelve más reveladora cuanto mayor es el conjunto de datos disponible para entrenar los algoritmos de aprendizaje automático, y las criptomonedas como bitcoin ofrecen un suministro abundante de datos de transacciones transparentes en la cadena de bloques. Elliptic utilizó las transacciones para conocer el conjunto de "formas" que exhibe el lavado de dinero en criptomonedas y clasificar con precisión nuevas actividades delictivas, dijo Elliptic en un artículo en coautoría con investigadores del MIT-IBM Watson AI Lab.

"Las técnicas de lavado de dinero identificadas por el modelo han sido identificadas porque prevalecen en bitcoin", dijo el cofundador de Elliptic, Tom Robinson, en un correo electrónico. "Las prácticas de criptolavado evolucionarán con el tiempo a medida que dejen de ser efectivas, pero una ventaja de un enfoque de IA/aprendizaje profundo es que los nuevos patrones de lavado de dinero se identifican automáticamente a medida que surgen".

Se descubrió que muchos de los subgrafos sospechosos contenían lo que se conoce como "cadenas de pelado", donde un usuario envía o "pela" criptomonedas a una dirección de destino, mientras que el resto se envía a otra dirección bajo el control del usuario. Esto sucede repetidamente para formar una cadena de pelado.

"En las finanzas tradicionales esto se conoce como 'smurfing', donde grandes cantidades de efectivo se estructuran en múltiples transacciones pequeñas, para mantenerlas dentro de los límites regulatorios de presentación de informes y evitar la detección", dijo Elliptic en el documento.

Otra técnica común fue el uso de los llamados "servicios anidados", empresas que mueven fondos a través de cuentas en intercambios de criptomonedas más grandes, a veces sin el conocimiento o la aprobación del intercambio. Un servicio anidado puede recibir un depósito de uno de sus clientes en una dirección de criptomoneda y luego reenviar los fondos a su dirección de depósito en un intercambio.

"Se sabe que los servicios anidados con frecuencia tienen controles de debida diligencia del cliente menos estrictos que los intercambios de criptomonedas que utilizan, o a veces no tienen ningún control antilavado de dinero, lo que resulta en su uso indebido para el lavado de criptomonedas, lo que potencialmente hace que aparezcan en subgrafos considerados por el modelo como sospechoso", dijo Elliptic.