Une nouvelle technique d’IA détecte le blanchiment d’argent via les crypto-monnaies

Chaîne de blocs est souvent critiqué comme une solution à la recherche d’un problème. Mais un groupe de personnes a déjà trouvé une immense valeur dans la technologie : les blanchisseurs d’argent.

Leurs crimes provoquent de douloureux maux de tête les institutions financières, les entreprises de cryptographie, les organismes d’application de la loi légitimes et crypto-monnaie régulateurs. Tous doivent lutter contre les activités illicites sur les blockchains.

Entrer Elliptique, une société britannique spécialisée dans la criminalistique des cryptomonnaies. L’entreprise utilise l’analyse blockchain pour protéger ses clients contre les délits financiers. Sa dernière sauvegarde exploite le pouvoir de IA. En appliquant l’apprentissage automatique aux données de transaction, Elliptic a créé une nouvelle méthode de détection du blanchiment d’argent sur la blockchain Bitcoin.

De nouvelles recherches révèlent que la technique a déjà identifié les produits du crime envoyés vers un échange cryptographique, de nouveaux modèles de blanchiment d’argent et des acteurs illicites jusqu’alors inconnus.

Les résultats ont déjà été intégrés aux produits Elliptic. Avec des tests plus approfondis, la société estime que le modèle d’IA pourrait directement signaler les transactions illicites.

Tom Robinson, co-fondateur et scientifique en chef d’Elliptic, envisage deux cas d’utilisation principaux.

« La principale application est la lutte contre le blanchiment d’argent, en aidant les échanges cryptographiques et d’autres entreprises à identifier les cryptomonnaies pouvant provenir d’activités criminelles », a déclaré Robinson à TNW par courrier électronique.

« Il pourrait également être utilisé par les forces de l’ordre pour identifier de nouveaux services et acteurs illicites utilisant des crypto-monnaies. »

Une approche modèle en matière de blanchiment d’argent

En tant que systèmes de transactions décentralisés et (pseudo)anonymes, les blockchains sont extrêmement attrayant pour les blanchisseurs d’argent. Malheureusement pour eux, les blockchains sont également propices à l’analyse de l’IA.

En analysant les registres de transactions et les données des portefeuilles, l’apprentissage automatique peut détecter les signes de paiements illicites et les criminels qui se cachent derrière eux.

« Cela rend probablement les crypto-monnaies plus faciles à détecter la criminalité financière basée sur l’IA que les actifs financiers traditionnels », a déclaré Robinson.

Elliptic explore les possibilités depuis des années. Dos en 2019la société a développé un modèle d’apprentissage automatique qui a détecté les transactions Bitcoin effectuées par des acteurs illicites, tels que des groupes de ransomwares et des marchés darknet.

La nouvelle recherche met à jour les techniques et les applique à un énorme ensemble de données, contenant plus de 200 millions de transactions.

Elliptic a travaillé avec des chercheurs du MIT-IBM Watson AI Lab pour développer la méthode. Ils ont décidé d’appliquer une nouvelle approche.

Plutôt que de se concentrer sur les portefeuilles illicites, les chercheurs ont formé leur modèle sur des « sous-graphiques », qui représentent les chaînes de transactions Bitcoin. Certaines de ces transactions impliquaient du blanchiment d’argent.

En se concentrant sur les sous-graphiques plutôt que sur les portefeuilles, le modèle pourrait analyser le processus de blanchiment « multi-sauts » plus large.

Identifier le blanchiment d’argent grâce à l’IA

Après la formation, l’équipe a appliqué ses techniques à des transactions réelles sur un échange de crypto-monnaie anonyme. Leur Le modèle a rapidement identifié 52 sous-graphes suspects qui se terminaient par des dépôts. Les résultats ont ensuite été envoyés à la bourse pour examen.

La réponse était prometteuse. Quatorze des 52 comptes ayant reçu les dépôts avaient déjà été signalés comme étant liés au blanchiment d’argent – ​​et le nombre réel pourrait être plus élevé.

Bien que les 38 comptes restants n’aient aucun lien définitif avec des activités illicites, cela ne veut pas dire qu’ils sont innocents.

La bourse avait signalé moins de 0,1% de ses comptes clients comme suspect. Pourtant, ces idées étaient entièrement fondées sur les informations hors chaîne.

Le modèle effectue une analyse plus approfondie. L’ajout de cette capacité aux prédictions confirmées suggère que le système fonctionne déjà bien. Avec davantage de perfectionnement, Elliptic espère commercialiser ces techniques.

L’entreprise a également enquêté sur les schémas de blanchiment repérés par le modèle. Il s’agit notamment des « chaînes de peeling », qui nettoient de grandes quantités de cryptomonnaies via une longue série de petites transactions, et des « services imbriqués », qui utilisent des échanges plus importants pour dissimuler les échanges illicites.

En identifiant ces comportements, Elliptic prévoit d’élargir la portée de ses outils. La société a également rendu les données sous-jacentes Disponible publiquement.

« Nous ne faisons qu’effleurer la surface de ce qui est possible ici », a déclaré Robinson. « Ce travail sera étendu à d’autres blockchains et deviendra de plus en plus efficace à mesure que nous intégrons davantage de données. »

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