Elliptic, spécialiste de la blockchain, explore l'IA et la lutte contre le blanchiment d'argent à partir de 200 millions de transactions Bitcoin.

• L'ensemble de données Elliptic2 est d'un ordre de grandeur supérieur à ONE utilisé lorsque l'équipe a commencé à utiliser l'apprentissage automatique pour détecter le blanchiment d'argent avec le Bitcoin en 2019.
• L’étude a utilisé 122 000 groupes de nœuds connectés et de chaînes de transactions appelées « sous-graphes » ayant des liens connus avec des activités illicites.

La société d'analyse de blockchain Elliptic a déclaré avoir détecté des modèles potentiels de blanchiment d'argent sur la blockchain Bitcoin après avoir formé un modèle d'intelligence artificielle (IA) utilisant un record de 200 millions de transactions.

L'ouvrage s'inscrit dans le prolongement d'un programme menéen 2019L'ensemble de données « Elliptic2 », beaucoup plus vaste, utilisait 122 000 « sous-graphes » étiquetés, des groupes de nœuds connectés et des chaînes de transactions connues pour être liées à des activités illicites.

L'IA devient plus perspicace à mesure que l'ensemble de données disponibles pour entraîner les algorithmes d'apprentissage automatique est plus important. Les cryptomonnaies comme le Bitcoin offrent une source abondante de données de transactions transparentes sur la blockchain. Elliptic a utilisé ces transactions pour identifier les « formes » du blanchiment d'argent dans les Cryptomonnaie et classer avec précision les nouvelles activités criminelles. Elliptic a déclaré dans un articleco-écrit avec des chercheurs du MIT-IBM Watson AI Lab.

« Les techniques de blanchiment d'argent identifiées par le modèle ont été identifiées car elles sont courantes dans le secteur du Bitcoin», a déclaré Tom Robinson, cofondateur d'Elliptic, dans un courriel. « Les pratiques de blanchiment de Crypto évolueront au fil du temps, à mesure qu'elles perdront de leur efficacité, mais l'un des avantages d'une approche IA/apprentissage profond est que les nouveaux schémas de blanchiment d'argent sont automatiquement identifiés dès leur apparition. »

De nombreux sous-graphes suspects contenaient des « chaînes de peeling », où un utilisateur envoie ou « peeling » des Cryptomonnaie à une adresse de destination, tandis que le reste est envoyé à une autre adresse sous son contrôle. Ce phénomène se répète pour former une chaîne de peeling.

« Dans la Finance traditionnelle, cela est connu sous le nom de « smurfing », où de grandes quantités d'argent liquide sont structurées en plusieurs petites transactions, pour les KEEP sous les limites de déclaration réglementaire et éviter d'être détectées », a déclaré Elliptic dans le document.

Une autre technique courante était l'utilisation de « services imbriqués », des entreprises qui transfèrent des fonds via des comptes sur des plateformes d'échange de Cryptomonnaie plus importantes, parfois à l'insu ou sans l'approbation de la plateforme. Un service imbriqué pouvait recevoir un dépôt d' un de ses clients sur une adresse de Cryptomonnaie , puis transférer les fonds à son adresse de dépôt sur une plateforme d'échange.

« Les services imbriqués sont connus pour avoir souvent des contrôles de diligence raisonnable à l'égard des clients moins stricts que les échanges de Cryptomonnaie qu'ils utilisent, ou parfois ne pas avoir du tout de tels contrôles de lutte contre le blanchiment d'argent, ce qui entraîne leur utilisation abusive pour le blanchiment de Cryptomonnaie - les amenant potentiellement à figurer dans des sous-graphiques considérés par le modèle comme suspects », a déclaré Elliptic.