Blockchain Sleuth Elliptic untersucht KI und Geldwäschebekämpfung anhand von 200 Millionen Bitcoin-Transaktionen

Als Forscher mit Erfahrung in der Blockchain-Analyse und Geldwäscheerkennung mittels maschinellem Lernen finde ich die jüngste Arbeit von Elliptic zur Erkennung von Geldwäschemustern auf der Bitcoin-Blockchain mithilfe ihres neuen „Elliptic2“-Datensatzes von 200 Millionen Transaktionen ziemlich faszinierend. Dies ist eine erhebliche Erweiterung gegenüber dem Datensatz, der in ihrem früheren Programm im Jahr 2019 verwendet wurde und nur 200.000 Transaktionen umfasste.

Elliptic, ein führendes Blockchain-Analyseunternehmen, gab bekannt, dass sein KI-System auf der Grundlage von Erkenntnissen aus über 200 Millionen vergangenen Transaktionen mutmaßliche Geldwäscheaktivitäten im Bitcoin-Netzwerk identifiziert hat.

Im Jahr 2019 führten wir eine Studie mit einem Transaktionsdatensatz aus 200.000 Datensätzen durch. Unser neuestes Projekt baut auf dieser Forschung auf und verwendet den wesentlich größeren Datensatz „Elliptic2“. Dieser neue Datensatz besteht aus über 122.000 identifizierten „Untergraphen“, bei denen es sich um Cluster miteinander verbundener Knoten und Transaktionsketten handelt, die zuvor wegen ihrer Beteiligung an illegalen Aktivitäten gemeldet wurden.

Tom Robinson, der Mitbegründer von Elliptic, erklärte per E-Mail, dass die von ihrem Modell entdeckten Geldwäschemethoden aufgrund ihrer Verbreitung in Kryptowährungen wie Bitcoin erkannt wurden. Er fügte hinzu, dass sich die Krypto-Geldwäschetaktiken anpassen werden, wenn sie weniger effektiv werden, aber ein Vorteil des Einsatzes von KI/Deep Learning ist die autonome Erkennung aufkommender Geldwäschetrends.

Als Analyst habe ich herausgefunden, dass mehrere fragwürdige Teilgraphen aus sogenannten „Peeling-Ketten“ bestehen. In diesen Szenarien überträgt ein Benutzer Kryptowährung an eine bestimmte Zieladresse, behält die Änderung oder den Rest jedoch für sich. Dieser Vorgang wird mehrmals wiederholt, um eine komplizierte Kette zu erstellen.

„Laut der Forschungsarbeit von Ellptic werden im konventionellen Finanzwesen große Geldsummen in zahlreiche kleinere Transaktionen aufgeteilt, um regulatorische Schwellenwerte zu umgehen und sich der Kontrolle zu entziehen. Diese Praxis wird als ‚Smurfing‘ bezeichnet.“

Als Krypto-Investor bin ich auf die Praxis gestoßen, bei meinen Transaktionen „Vermittlungsdienste“ oder „verschachtelte Plattformen“ zu nutzen. Hierbei handelt es sich um Unternehmen, die Geldtransfers zwischen Konten bei größeren Kryptowährungsbörsen ermöglichen, oft ohne die ausdrückliche Zustimmung der Börse selbst.

Als Finanzanalyst habe ich herausgefunden, dass verschachtelte Dienste, die in größere Plattformen integriert sind, häufig weniger strenge Due-Diligence-Verfahren für Kunden haben als die Kryptowährungsbörsen, auf die sie angewiesen sind. In einigen Fällen führen diese verschachtelten Dienste überhaupt keine Kontrollen zur Bekämpfung der Geldwäsche durch. Dieser Mangel an Kontrolle macht sie zu attraktiven Zielen für Kriminelle, die Kryptowährungen waschen wollen, was nach dem von mir analysierten Modell dazu führen kann, dass sie in verdächtige Untergraphen aufgenommen werden.