Institutioner søger detaljeret blockchain-analyse til kryptoadoption - Elliptisk

Efterhånden som flere institutioner udforsker digitale aktiver, har behovet for on-chain analyseplatforme aldrig været højere. 

Overholdelseseksperter, efterforskere og regulatorer anvender disse blockchain-analytiske værktøjer til bedre at forstå mønstrene og entiteterne i kryptovalutatransaktioner.

For at lære mere om værktøjerne og hvordan de passer ind i en bredere cryptocurrency-adoption, satte Cointelegraph sig ned med Tom Robinson, medstifter og chefforsker hos analysefirmaet Elliptic; og Eray Akartuna, en senior cryptocurrency-trusselsanalytiker hos Elliptic.

Cointelegraph: Hvad er de typiske use cases, du ser for on-chain analytics for institutionelle kunder?

Tom Robinson: Overholdelse af anti-hvidvaskning af penge (AML) og sanktioner for kryptobørser og andre virksomheder, der håndterer kryptoaktiver: Vores værktøjer til screening af kryptotransaktioner og tegnebog hjælper virksomheder med at forblive i overensstemmelse med reglerne og reducere svindel.

Due diligence på kryptovirksomheder: Vores Discovery-produkt giver risikoprofiler for børser og andre kryptotjenester baseret på analyse af deres blockchain-transaktioner. Dette bruges af kryptovirksomheder og finansielle institutioner til at få indsigt i de virksomheder, de handler med.

Magasin: 'Moralsk ansvar': Kan blockchain virkelig forbedre tilliden til AI?

Undersøgelse af kryptotransaktioner: Investigator – vores blockchain-undersøgelsessoftware – giver mulighed for grafisk udforskning af kryptotegnebøger og transaktionerne mellem dem. Retshåndhævende efterforskere bruger dette til at "følge pengene" og knytte kriminel aktivitet til enkeltpersoner. Det bruges også af kryptovirksomheder til at undersøge potentielle ulovlige aktiviteter fra deres kunder.

CT: Hvordan er anti-hvidvaskning af penge i krypto forskellig fra mainstream AML i banker for fiat?

TR: Den største forskel er, at de fleste kryptotransaktioner er synlige på blockchain. Dette gør det meget nemmere at identificere, om midler stammer fra kriminel aktivitet, ved at spore dem ved hjælp af blockchain-analyseværktøjer.

CT: Ser du en rolle for kunstig intelligens (AI) og maskinlæring at spille i on-chain analytics? Især inden for bedrageriforebyggelse og AML?

Eray Akartuna: Ja, vi bruger allerede maskinlæring i vores blockchain-analyseprodukter. Det er dog meget vigtigt at sikre nøjagtigheden af ​​disse teknikker gennem omfattende test.

Der er visse aspekter af blockchain-transaktioner, hvor vi kan bruge maskinlæring til at forstå eller identificere bestemte mønstre. Mønstre, der ses på Bitcoin blockchain, er muligvis ikke nødvendigvis de samme som mønstre på Ethereum blockchain; de arbejder på lidt forskellige måder. Jeg vil påpege brugen af ​​heuristik.

Der er visse aspekter af blockchain-transaktionerne, hvor vi har fælles forbrug, som vil hjælpe os med at vide, om adresserne ejes af en enkelt enhed eller ej - hvis jeg vil identificere ulovlige aktiviteter og ulovlige aktører på en blockchain - og identificere deres tegnebogsadresser.

For eksempel brugte de nordkoreanske cyberhackere en programmatisk måde at hvidvaske på. Hacket blev udført i 2018, hvor de brugte omkring 113 tegnebøger til at adskille penge fra det oprindelige tyveri på en automatiseret måde. Vi kunne programmatisk analysere tidsstemplerne for disse individuelle transaktioner for at forstå præcis, hvordan denne automatiserede software fungerer.

Hvis vi analyserer mørke web-markeder eller terroristenheder osv., kan brug af heuristik hjælpe os med at identificere, om en tegnebogsadresse er blevet forbundet med en bestemt ulovlig enhed. Vi kan derefter bruge disse heuristika til at forstå, hvilke andre tegnebogsadresser der også kan tilhøre eller være forbundet med denne enhed.

Vi har en risikoscore, som passer ind i prædiktiv analyse. Når vi ser på de indgående og udgående transaktioner til en klynge af tegnebøger, kan vi i sidste ende se, hvor de endte. Enheder, der er identificeret som tilhørende en børs, en terrorgruppe eller et mørkt marked, kan ses, når de handler med bestemte enheder, som vi fokuserer på.

Lad os sige, at omkring 50 % af den krypto er gået til et bestemt mørkt webmarked; vi kan faktisk bruge det til at give en risikoscore for, hvor risikabel tegnebogen er. Risikoscoren bruges derefter af børser og banker til at beslutte, om de vil handle med disse tegnebogsindehavere eller ej.

CT: Hvad er de mest komplekse problemer, du løser hos Elliptic? Hvorfor er de komplekse, og hvorfor er det vigtigt at løse dem?

TR: Det mest komplekse og vigtige problem, vi har løst for nylig, er, hvordan man identificerer udbytte af kriminalitet i krypto, selv når de er blevet hvidvasket på tværs af aktiver og kæder. Kriminelle flytter nu deres udbytte mellem aktiver ved hjælp af decentraliserede udvekslinger; og mellem blockchains ved hjælp af krydskædede broer.

Vi udviklede holistisk screening som en måde til automatisk at spore kryptomidler mellem aktiver og blockchains. Denne unikke evne er nu helt afgørende; ellers vil hvidvaskere udnytte virksomheders manglende synlighed i deres aktivitet.

CT: Hvordan ser du, at banker anvender digitale aktiver og dermed on-chain-analyse? Hvad har optaget været indtil videre?

EA: Vi ser en langsom, men stabil adoption, men overholdelse er top of mind for banker. Blockchain-analyse ses som en væsentlig del af puslespillet og en måde at dæmpe regulatorernes bekymringer på.

Hvis institutioner ønsker at involvere sig i det decentraliserede finansområde (DeFi) og planlægger at investere kundernes midler, skal de vide, om den likviditetspulje, de investerer i, er troværdig og har den rigtige risikoprofil. Hvis likviditetspuljen har ulovlige midler, der går ind og ud af den, er der et compliance-problem der. Det er en vigtig use case for institutioner, der ønsker at blive involveret i DeFi.

Seneste: Tyske banker vedtager langsomt krypto, mest for institutionelle investorer

Det andet tilfælde er, hvor nogle udfordrende banker som Revolut tillader deres kunder at holde og handle kryptovalutaer. Disse banker har brug for compliance og AML-funktioner, før de kan tilbyde disse produkter til kunder.

CT: Har du haft nogen interaktioner med tilsynsmyndigheder, der ville påvirke, hvordan du ville betjene den finansielle serviceindustri, og hvad er de vigtigste interesseområder fra et lovgivningsmæssigt perspektiv?

TR: Vi har en konstant dialog med regulatorer over hele verden, hvoraf mange bruger vores produkter. Det er vigtigt, at de forstår, hvordan vores blockchain-analyseløsninger fungerer, så de kan have tillid til de compliance-programmer, der drives af de børser og banker, der bruger vores produkter.