La piedra angular del enfoque moderno del lavado de dinero es impedir que fondos ilícitos ingresen al sistema financiero. El razonamiento es comprensible: si los delincuentes no pueden gastar su dinero, eventualmente tendrán que dejar lo que estén haciendo y conseguir un trabajo de 9 a 5.
Después de 20 años de regulaciones ALD cada vez más estrictas (y cada vez más costosas), los niveles de crimen organizado, evasión fiscal o consumo de drogas no muestran signos de disminuir. Al mismo tiempo, el derecho básico a la privacidad se viola flagrantemente a diario, y cada operación financiera, por pequeña que sea, está sujeta a extensas verificaciones y toneladas de papeleo. Consulte la Parte 1 de esta historia para obtener detalles y números.
Esto plantea una pregunta: ¿deberíamos repensar nuestro enfoque de la estrategia ALD?
Hace dos años, el escritor de tecnología financiera David GW Birch escribió un artículo para Forbes en el que reflexionaba sobre el principio fundamental de AML: el control de acceso. La idea clave podría reformularse como “en lugar de intentar impedir que los delincuentes entren en el sistema, los dejamos entrar y monitoreamos lo que están haciendo”.
Sí, ¿por qué erigir costosas barreras contra el lavado de dinero y obligar a los malos a recurrir a dinero en efectivo o obras de arte apenas rastreables cuando podemos simplemente dejarlos entrar y seguir el dinero para cazarlos? Para hacerlo, podemos utilizar tanto el sistema de informes existente dentro de las finanzas tradicionales como el análisis en cadena dentro de blockchain. Pero mientras lo primero es más o menos comprensible, lo segundo sigue siendo un misterio para la mayoría. Es más, los políticos y banqueros acusan regularmente a las criptomonedas de ser una herramienta para delincuentes, evasores de impuestos y todo tipo de adoradores de Satanás, lo que agrava aún más el malentendido.
Para arrojar más luz sobre este asunto, necesitamos comprender mejor cómo funciona el análisis en cadena. Sin embargo, no es una tarea obvia: los métodos de análisis de Blockchain suelen ser propietarios y las empresas de análisis que los comparten pueden correr el riesgo de perder su ventaja comercial. Sin embargo, algunos de ellos, como Chainalysis, publican documentación bastante detallada, mientras que la empresa luxemburguesa Scorechain acordó compartir algunos detalles de sus operaciones para esta historia. La combinación de estos datos puede darnos una buena idea del potencial y las limitaciones del análisis en cadena.
¿Cómo funciona el análisis en cadena?
Blockchain es transparente y auditable por cualquiera. Sin embargo, no todo el mundo es capaz de sacar conclusiones significativas de los innumerables conjuntos de datos que lo componen. Recopilar datos, identificar entidades y poner las conclusiones en un formato legible es la especialidad de las empresas analíticas en cadena.
Todo comienza con la obtención de una copia del libro mayor, es decir, la sincronización del software interno con la cadena de bloques.
Luego comienza una tediosa fase de mapeo. ¿Cómo podemos saber que esta dirección pertenece a un intercambio y ésta a un mercado de la red oscura? Los analistas utilizan toda su creatividad e ingenio para intentar eliminar el seudónimo de la cadena de bloques tanto como puedan. Cualquier técnica es buena siempre que funcione: recopilar datos de código abierto de las fuerzas del orden, rastrear sitios web, navegar por Twitter-X y otras redes sociales, obtener datos de exploradores especializados en blockchain como Etherscan, rastrear fondos robados a pedido de abogados… Algunos servicios son identificados interactuando con ellos, es decir. enviar dinero a intercambios centralizados para identificar sus direcciones. Para reducir errores, los datos a menudo se cotejan con diferentes fuentes.
Una vez que las direcciones se identifican lo mejor que podemos, se puede ver un poco más claramente en el laberinto de hashes de transacciones. Sin embargo, el panorama aún está lejos de ser completo. Si para las cadenas de bloques basadas en cuentas como Ethereum, identificar una dirección permite rastrear los fondos de una manera bastante sencilla, para las cadenas de bloques UTXO como Bitcoin, la situación es mucho menos obvia.
De hecho, a diferencia de Ethereum, que realiza un seguimiento de las direcciones, la cadena de bloques de Bitcoin realiza un seguimiento de las salidas de transacciones no utilizadas (UTXO). Cada transacción siempre envía todas las monedas asociadas a una dirección. Si una persona solo quiere gastar una parte de sus monedas, a la parte no utilizada, también conocida como cambio, se le asigna una dirección recién creada que es controlada por el remitente.
Es trabajo de las empresas de análisis de cadenas dar sentido a estos movimientos y determinar grupos de UTXO que estén asociados con la misma entidad.
¿Se puede confiar en el análisis en cadena?
El análisis en cadena no es una ciencia exacta. Tanto el mapeo como la agrupación de UTXO se basan en la experiencia y en un conjunto de heurísticas cuidadosamente calibradas que cada empresa ha desarrollado por sí misma.
Esta cuestión se puso de relieve el pasado mes de julio en la audiencia judicial en la que participó Chainalysis, que había aportado su experiencia forense en Estados Unidos contra el caso Sterlingov. El representante de la empresa admitió que no sólo sus métodos no fueron revisados por pares ni validados científicamente, sino que también la empresa no realizó un seguimiento de sus falsos positivos. En la defensa de Chainalysis, el primer punto es comprensible: los métodos que cada empresa utiliza para analizar la cadena de bloques son secretos comerciales celosamente guardados. Sin embargo, es necesario abordar mejor la cuestión de los falsos positivos, especialmente si podrían acabar enviando a alguien a la cárcel.
Scorechain utiliza un enfoque diferente, peca de cauteloso y elige solo aquellos métodos que no generan falsos positivos en el proceso de agrupación, como la heurística de entradas múltiples (suponiendo que en una sola transacción, todas las direcciones de entrada provienen de un dispositivo). . A diferencia de Chainalysis, no utilizan heurísticas de cambio, lo que produce muchos falsos positivos. En algunos casos, su equipo puede rastrear manualmente los UTXO si un operador humano tiene suficientes razones para hacerlo, pero en general este enfoque tolera puntos ciegos, contando con la información adicional que los completará en el futuro.
El concepto mismo de heurística, es decir. estrategias que utilizan un enfoque práctico pero no necesariamente científicamente probado para la resolución de problemas – implica que no puede garantizar el 100% de confiabilidad. Es el resultado el que mide su eficacia. El FBI dice que los métodos de Chainalysis son “generalmente confiables”, podrían servir como evidencia de calidad, pero sería mejor si todas las empresas de análisis en cadena pudieran comenzar a medir y compartir sus tasas de falsos positivos y falsos negativos.
Viendo a través de la niebla
Hay formas de ocultar el rastro de los fondos o hacerlos más difíciles de encontrar. Se sabe que los criptohackers y estafadores utilizan todo tipo de técnicas: saltos de cadena, cadenas de bloques de privacidad, mezcladores…
Algunos de ellos, como el intercambio o el puente de activos, pueden ser rastreados por empresas de análisis en cadena. Otros, como la cadena de privacidad Monero, o varios mezcladores y vasos, a menudo no pueden hacerlo. Sin embargo, hubo casos en los que Chainalysis afirmó que las transacciones de desmezcla pasaron por un mezclador y, más recientemente, las autoridades finlandesas anunciaron que habían rastreado las transacciones de Monero como parte de una investigación.
En cualquier caso, el mero hecho de haber utilizado estas técnicas de enmascaramiento es muy visible y puede servir como señal de alerta para cualquier propósito de lucha contra el lavado de dinero. El año pasado, el Departamento del Tesoro de EE. UU. agregó la dirección del contrato inteligente del mezclador Tornado Cash a la lista de la OFAC es un ejemplo de ello. Ahora que la historia de las monedas se remonta a este mezclador, se sospecha que los fondos pertenecen a actores ilegales. Esta no es una buena noticia para los defensores de la privacidad, sino más bien tranquilizadora para el cripto AML.
Uno podría preguntarse: ¿cuál es el punto de marcar las monedas mixtas y rastrearlas a través de blockchains si no tenemos una persona concreta a quien asignarlas, como en el sistema bancario? Afortunadamente, los delincuentes tienen que interactuar con el mundo no criminal y, tarde o temprano, el dinero contaminado termina en proveedores de bienes o servicios o en una cuenta bancaria, y aquí es donde las fuerzas del orden pueden identificar a los individuos reales. Así es como el FBI realizó su mayor incautación de Bitcoin hasta la fecha, por un valor de 4.500 millones de dólares (a precios de 2022) después del hackeo de Bitfinex. Esto también funciona a la inversa: si las fuerzas del orden obtienen acceso a las claves privadas de un delincuente, pueden avanzar en el historial de blockchain para identificar las direcciones que interactuaron con él en algún momento. Así es como la Policía Metropolitana de Londres descubrió toda una red de narcotráfico a partir de un solo arresto (fuente: informe Crypto Crime 2023 de Chainalysis).
El crimen ha existido desde los albores de la humanidad y probablemente lo acompañará hasta su fin utilizando técnicas de camuflaje en constante evolución. Afortunadamente, los métodos de detección de delitos están siguiendo su ejemplo y resulta que blockchain es un entorno ideal para implementar herramientas forenses digitales. Después de todo, es transparente y accesible para todos (lo que, por cierto, no se puede decir del sector bancario).
Se puede argumentar que es necesario mejorar los métodos actuales de análisis en cadena, y ese punto es cierto. Sin embargo, está claro que incluso en esta forma imperfecta ya es una herramienta eficaz para rastrear a los malos en la cadena. ¿Quizás es hora de repensar nuestro enfoque en materia de lucha contra el lavado de dinero y dejar que los delincuentes entren en la cadena de bloques?
Un agradecimiento especial al equipo de Scorechain por compartir sus conocimientos.
Esta es una publicación invitada de Marie Potterieva. Las opiniones expresadas son enteramente propias y no reflejan necesariamente las de BTC Inc o Bitcoin Magazine.
Fuente Original Bitcoin Magazine – Bitcoin News, Articles and Expert Insights
