Investigadores de Elliptic, IBM Watson y MIT han utilizado IA para detectar el lavado de dinero en la cadena de bloques de Bitcoin.
En 2019, la empresa de análisis de blockchain Elliptic publicó una investigación con el MIT-IBM Watson AI Lab que muestra cómo se podría entrenar un modelo de aprendizaje automático para identificar transacciones de Bitcoin realizadas por actores ilícitos, como grupos de ransomware o mercados de la crimson oscura.
Ahora los socios han realizado una nueva investigación aplicando nuevas técnicas a un conjunto de datos mucho más grande, que contiene casi 200 millones de transacciones. En lugar de identificar transacciones realizadas por actores ilícitos, se entrenó un modelo de aprendizaje automático para identificar «subgrafos», cadenas de transacciones que representan el lavado de bitcoins.
La identificación de estos subgrafos en lugar de billeteras ilícitas permitió a los investigadores centrarse en el proceso de lavado de «saltos múltiples» de manera más normal en lugar del comportamiento en cadena de actores ilícitos específicos.
Trabajando con un intercambio de criptomonedas, los investigadores probaron su técnica: de 52 subgrafos de lavado de dinero previstos y que terminaron con depósitos en el intercambio, 14 fueron recibidos por usuarios que ya habían sido señalados como vinculados al lavado de dinero.
En promedio, menos de una de cada 10.000 cuentas están marcadas de esta manera, «lo que sugiere que el modelo funciona muy bien», afirma el equipo. Los investigadores ahora están haciendo públicos sus datos subyacentes.
Dice Elliptic: «Este novedoso trabajo demuestra que los métodos de IA se pueden aplicar a los datos de blockchain para identificar carteras ilícitas y patrones de lavado de dinero, que antes estaban ocultos a la vista.
«Esto es posible gracias a la transparencia inherente de las cadenas de bloques y demuestra que los criptoactivos, lejos de ser un refugio para los delincuentes, son mucho más susceptibles a la detección de delitos financieros basada en IA que los activos financieros tradicionales».
