La inteligencia artificial puede escanear rápidamente la blockchain masiva de Bitcoin en busca de signos de actividad ilegal, una capacidad que podría fortalecer drásticamente el trabajo de las fuerzas de seguridad en la lucha contra el lavado de dinero, explica un nuevo informe.
La firma de análisis de blockchain Elliptic publicó el miércoles un estudio con el MIT-IBM Watson AI Lab que analizó las transacciones de Bitcoin utilizando un modelo de IA de aprendizaje profundo para detectar patrones de lavado de dinero e identificar billeteras utilizadas en delitos.
Bitcoin es conocido por utilizar un libro de contabilidad público descentralizado, una faceta fundamental de la tecnología que también hizo posible el estudio, dijo Elliptic. Elliptic y MIT-IBM utilizaron IA para separar en grupos las transacciones legales de las ilícitas y seguir los vínculos entre estas últimas para descubrir posibles casos de blanqueo de capitales.
«Las blockchains ofrecen un terreno fértil para las técnicas de aprendizaje automático, gracias a la disponibilidad tanto de datos de transacciones como de información sobre los tipos de entidades que realizan transacciones, recopilados por nosotros y otros», escribió Elliptic. «Esto contrasta con las finanzas tradicionales, donde los datos de las transacciones suelen estar aislados, lo que dificulta la aplicación de estas técnicas».
La prueba no se intentó con las llamadas «monedas de privacidad «
«La información de la contraparte está disponible para todas las transacciones [en Bitcoin]», dijo a TCN Tom Robinson, cofundador y director científico de Elliptic, añadiendo que la técnica podría aplicarse a otras blockchains abiertas como Solana y Ethereum. «Este no es el caso de monedas de privacidad como Monero».
Una nueva investigación de Elliptic publicada hoy explora cómo AI puede aprovecharse para detectar el blanqueo de dinero y otros delitos financieros en la blockchain. La investigación aplica nuevas técnicas a un conjunto de datos con más de 200 millones de transacciones, que ya está disponible públicamente. https://t.co/k3GdjWJ08P
– Elliptic (@elliptic) 1 de mayo de 2024
«En lugar de identificar transacciones realizadas por actores ilícitos, se entrena un modelo de aprendizaje automático para identificar ‘subgrafos’, cadenas de transacciones que representan Bitcoin siendo blanqueado», explicó Elliptic. «Este enfoque nos permite centrarnos en el proceso de blanqueo ‘multisalto’ de forma más general en lugar de en el comportamiento en cadena de actores ilícitos específicos».
Según Elliptic, el informe publicado hoy continúa el trabajo que la compañía comenzó con MIT-IBM Watson AI Lab en 2019. Elliptic trabajó inicialmente con un intercambio de criptomonedas sin nombre para probar su teoría.
«De 52 subgrafos de ‘lavado de dinero’ predichos por el modelo [que] terminaron con depósitos a este intercambio, el intercambio confirmó que 14 habían sido recibidos por usuarios que ya habían sido marcados como vinculados al lavado de dinero», dice el informe. «De media, menos de una de cada 10.000 de estas cuentas son marcadas como tales, lo que sugiere que el modelo funciona muy bien».
Los reguladores gubernamentales, especialmente en Estados Unidos, han utilizado las leyes de blanqueo de dinero como uno de los muchos garrotes para atacar a la industria de la criptomoneda. El martes, un juez federal de Seattle condenó al fundador de Binance, Changpeng «CZ» Zhao, a cuatro meses de prisión federal por blanqueo de capitales.
El mes pasado, los fundadores del mezclador de Bitcoin Samourai Wallet fueron detenidos por el Departamento de Justicia de EE.UU. acusados de blanqueo de capitales.
En el escrito de acusación, el Director Adjunto a cargo del FBI, James Smith, afirmó que los «actores de amenazas» utilizan tecnología como Samourai Wallet para eludir la detección de las fuerzas de seguridad y crear entornos propicios para la actividad delictiva.
«Aunque ofrecían Samourai como un servicio de ‘privacidad’, los acusados sabían que era un refugio para que los delincuentes se dedicaran al blanqueo de capitales a gran escala y a la evasión de sanciones», dijo el DOJ en la acusación. «De hecho, como los acusados pretendían y bien sabían, una parte sustancial de los fondos que Samourai procesaba eran productos del delito pasados a través de Samourai con fines de ocultación. «
