La investigación IA de Elliptic combate el blanqueo de dinero en Bitcoin

Modelo de aprendizaje profundo identifica nuevos comportamientos de lavado de dinero para mejorar la supervisión de transacciones cripto de Elliptic

Moneda Bitcoin con tecnología IA detectando patrones de transacciones de lavado de dinero cripto

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La firma de análisis de blockchain Elliptic ha logrado un progreso significativo en el uso de la inteligencia artificial (IA) para identificar patrones potenciales de lavado de dinero en la blockchain de Bitcoin.

En un documento de investigación coescrito con el laboratorio MIT-IBM Watson AI, Elliptic describió su uso de un modelo de aprendizaje profundo entrenado en un conjunto de datos de casi 200 millones de transacciones para detectar actividad ilícita que involucra grupos de nodos de bitcoin y cadenas de transacciones.

La investigación se basa en un estudio anterior realizado en 2019, que utilizó un conjunto de datos mucho menor de 200,000 transacciones. El nuevo conjunto de datos «Elliptic2» contiene 122,000 «subgrafos» etiquetados, que representan grupos de nodos conectados y cadenas de transacciones conocidas por tener vínculos con actividades ilícitas. Al entrenar el modelo de IA con este extenso conjunto de datos, Elliptic apunta a mejorar la precisión y eficiencia en la detección de lavado de dinero y otros delitos financieros en la blockchain.

La transparencia inherente de los datos de la blockchain la hace adecuada para técnicas de machine learning, ya que se puede analizar fácilmente la información de las transacciones y los tipos de entidades. Esto contrasta con las finanzas tradicionales, donde los datos de las transacciones suelen estar aislados, haciendo más desafiante la aplicación de IA.

El modelo entrenado identificó exitosamente los productos del crimen depositados en un exchange, así como patrones de transacciones de lavado de dinero novedosos y carteras ilícitas previamente desconocidas. Estos hallazgos ya están siendo incorporados en los productos de Elliptic para mejorar sus capacidades.

«Las técnicas de lavado de dinero identificadas por el modelo han sido identificadas porque son prevalentes en bitcoin», explicó en un correo electrónico el cofundador de Elliptic, Tom Robinson. «Las prácticas de lavado cripto evolucionarán con el tiempo a medida que dejen de ser efectivas, pero una ventaja de un enfoque de IA/aprendizaje profundo es que los nuevos patrones de lavado de dinero se identifican automáticamente a medida que surgen.»

La investigación reveló técnicas comunes de lavado de dinero, como las «cadenas de pelado», donde un usuario envía criptomonedas a una dirección de destino mientras envía el resto a otra dirección bajo su control, formando una cadena de transacciones. Otro método prevalente involucró el uso de «servicios anidados», negocios que mueven fondos a través de cuentas en exchanges más grandes, a veces incluso sin el conocimiento o aprobación del exchange.

Para fomentar una mayor colaboración y avance en este campo, Elliptic ha hecho público el conjunto de datos «Elliptic2». Como el conjunto de datos público más grande de su tipo, permitirá a la comunidad más amplia desarrollar nuevas técnicas de IA para detectar transacciones ilícitas de criptomonedas y contribuir a la lucha continua contra el crimen financiero en el espacio cripto.

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