Según una nueva investigación de Elliptic, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden identificar patrones de lavado de dinero que los análisis tradicionales de blockchain pasarían por alto.
La compañía ha estado incursionando en esta tecnología experimental durante casi cinco años y ahora ha publicado públicamente un conjunto de datos que contiene más de 200 millones de transacciones para que la comunidad en common pueda desarrollar otras técnicas para detectar actividades ilícitas.
El estudio de Elliptic se llevó a cabo conjuntamente con el Laboratorio de IA Watson del MIT-IBM, y la firma británica dice que los resultados ya se están utilizando para mejorar sus productos, y agrega:
«Las cadenas de bloques proporcionan 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, recopilada por nosotros y otros. Esto contrasta con las finanzas tradicionales, donde los datos de transacciones generalmente están aislados».
Se entrenó un modelo de aprendizaje automático para detectar «subgrafos», que Elliptic describe como «cadenas de transacciones que representan el lavado de Bitcoin».
Se reclutó un intercambio de cifrado para ver si este nuevo enfoque descubriría con precisión los intentos de lavado de dinero dentro de su negocio. La herramienta identificó un full de 52 subgrafos sospechosos, sin acceso a ninguna información de la cuenta. Más tarde se supo que la plataforma comercial había marcado 14 billeteras debido a sospechas de actividad ilícita. Normalmente, las posibles irregularidades se detectan en sólo una de cada 10.000 cuentas, «lo que sugiere que el modelo funciona muy bien».
Lo que es especialmente significativo es que el modelo de aprendizaje automático pudo revelar billeteras ilícitas previamente desconocidas, lo que significa que se pueden realizar más investigaciones para identificar a los responsables. Elíptica dijo:
«Este enfoque ya nos ha permitido identificar una serie de carteras previamente desconocidas utilizadas por actores ilícitos, incluidos esquemas Ponzi y mercados de la crimson oscura».
Elliptic sostiene que los análisis basados en IA, cuando se combinan con la transparencia de las cadenas de bloques, significan que las criptomonedas están «lejos de ser un refugio para los delincuentes», sobre todo porque los datos «aislados» en las finanzas tradicionales significan que tales técnicas no pueden implementarse con tanto éxito.
Cuando ocurren hackeos y estafas, los intercambios a menudo se encuentran en una carrera contra el tiempo para congelar los fondos antes de que sean sacados de la plataforma y fuera de su alcance. Herramientas como esta podrían reducir drásticamente el tiempo que lleva detectar activos digitales ilícitos, lo que significa que las víctimas tienen una mayor probabilidad de ser indemnizadas.
Es otro pequeño paso para hacer de las criptomonedas un objetivo poco práctico para los delincuentes y ayudar a la industria a hacer caso omiso de su reputación de ser un «salvaje oeste» para estafadores, estafadores y piratas informáticos.
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