Ethereum

La actualización de Ethereum en Shanghái facilitó la detección de delincuentes

Con su histórico evento Merge en septiembre, Ethereum se ha convertido en una cadena de bloques de prueba de participación. El mecanismo que ahora se utiliza para confirmar transacciones se basa en validadores que apuestan su Ether (ETH). La actualización de marzo de Ethereum, cuyo nombre en código es Shanghái, finalmente permitió a los participantes retirar su Ether bloqueado.

Los “temas de inversión” del ecosistema Ethereum han incluido a) finanzas descentralizadas (DeFi) b) monedas estables c) Bitcoin (a través de versiones envueltas de BTC) y d) tokens no fungibles (NFT). Con la actualización, la red también comenzó a ofrecer activos de renta fija.

Actualmente, hay varias formas en que las personas ganan dinero usando Ethereum. En términos generales, se pueden agrupar en “temas de inversión”, que incluyen: a) finanzas descentralizadas (DeFi); b) monedas estables; c) Bitcoin (BTC) (a través de versiones envueltas de BTC); y d) tokens no fungibles (NFT). Después de Shanghai, la red comenzó a ofrecer activos de renta fija.

Tasa libre de riesgo

El rendimiento es uno de los pilares fundamentales de las finanzas tradicionales (TradFi). Un aumento o una caída en el rendimiento conduce a un aumento o disminución en el riesgo percibido de otros activos financieros. Por lo tanto, los movimientos en la tasa de referencia establecida por la Reserva Federal de los Estados Unidos brindan el fundamento detrás de las decisiones de inversión, en general.

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En consecuencia, los profesionales de cumplimiento utilizan las tendencias en la tasa libre de riesgo para detectar movimientos irracionales de fondos en los mercados de capitales, ya que dichos flujos de fondos pueden ser intentos de lavado de dinero. El razonamiento aquí es que los lavadores de fondos ilícitos no buscan activamente ganancias financieras como los inversionistas regulares, ya que el único propósito del lavado de dinero es ofuscar el rastro del dinero sucio.

Dado que el rendimiento de las apuestas de Ethereum indica la “tasa libre de riesgo” del ecosistema criptográfico, la actualización de Shanghái puede haber mejorado el estado de la criptografía forense.

El análisis forense de TradFi se centra en la actividad: el análisis forense de criptografía se centra en las entidades

El riesgo de delitos financieros en TradFi se gestiona mediante sistemas automáticos que alertan a las instituciones sobre el probable uso ilícito de activos financieros. Si bien los científicos de datos diseñan e implementan modelos para generar señales de alerta sobre transacciones sospechosas, los equipos de investigación aún deben evaluar las pistas resultantes y evaluar si es necesario presentar informes de actividades sospechosas (SAR).

Un punto interesante de contraste entre el análisis forense para TradFi y el criptográfico es que este último se enfoca más en la entidad criminal que en la actividad en sí. En otras palabras, los investigadores analizan redes de criptobilleteras para identificar transferencias de activos delictivos.

El lavado de dinero ocurre en tres etapas: a) Colocación: el producto del delito ingresa al sistema financiero; b) Superposición: movimiento complejo de fondos para oscurecer la pista de auditoría y cortar el vínculo con el delito original; y c) Integración: los productos delictivos ahora se absorben completamente en la economía legal y pueden utilizarse para cualquier propósito.

Para los criptoactivos, es conveniente diseñar soluciones para detectar la colocación de activos ilícitos. Esto se debe a que la mayoría del dinero lavado se origina a partir de delitos criptográficos nativos, como ataques de ransomware, piratería de puentes DeFi, explotaciones de contratos inteligentes y esquemas de phishing. En todos estos delitos, las direcciones de billetera del perpetrador están fácilmente disponibles. En consecuencia, una vez que se ha cometido un delito, se monitorean las billeteras relevantes para analizar los flujos de activos.

Por el contrario, los expertos forenses que trabajan para, por ejemplo, un banco no tienen ninguna visibilidad del delito, como el tráfico de personas o de drogas, el delito cibernético o el terrorismo, cuando se inyectan ganancias delictivas en el ecosistema de un banco. Esto hace que la detección sea extremadamente difícil. Por lo tanto, la mayoría de las soluciones contra el lavado de dinero (AML) están diseñadas para identificar capas.

Las recompensas de participación de Ethereum facilitan la detección de actividades inusuales

Para diseñar soluciones para detectar capas, es imperativo pensar como delincuentes, que elaboran complejos flujos de fondos para ofuscar el rastro del dinero. El enfoque comprobado para exponer dicha actividad es detectar el movimiento irracional de los activos. Esto se debe a que el lavado de dinero no tiene como objetivo generar ganancias.

Con los rendimientos de participación de Ether posteriores a Shanghai que proporcionan tasas de interés de referencia para las criptomonedas, podemos formular estructuras de riesgo-recompensa de referencia. Armados con esto, los investigadores pueden detectar sistemáticamente un comportamiento financiero contrario a la intuición de las tendencias en la tasa de referencia.

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Para ilustrar, puede haber un patrón en el que una dirección o un grupo de direcciones apunte hacia una entidad que constantemente asume un alto riesgo mientras gana por debajo de la tasa libre de riesgo. Es casi seguro que una situación como esa sería investigada en un banco.

Por ejemplo, dicha arquitectura de vigilancia de transacciones se puede utilizar para detectar el comercio de lavado de NFT. Aquí, múltiples participantes del mercado se confabulan para llevar a cabo numerosas transacciones NFT con el objetivo de acumular activos delictivos o manipular los precios. Dado que obtener ganancias no es la intención detrás de la gran mayoría de estas transacciones, dicha actividad generará una bandera roja.

De manera similar, en una situación en la que las ganancias del terrorismo se superponen a través de protocolos DeFi, la detección de movimientos irracionales de activos puede proporcionar pistas sustanciales a los investigadores, incluso sin conocimiento del delito real.

Delitos financieros y DeFi

Los mercados de capital tradicionales a menudo se utilizan para mover fondos de forma encubierta para eludir las sanciones y financiar actividades terroristas. De manera análoga, los ecosistemas DeFi presentan un objetivo atractivo para los delitos financieros debido a la capacidad de mover grandes sumas de activos entre jurisdicciones utilizando blockchain.

Además, ha habido un cambio significativo en la actividad de intercambios centralizados a intercambios descentralizados debido a fiascos recientes como el colapso de FTX. Este aumento en los volúmenes de DeFi ha facilitado que los flujos ilegales permanezcan ocultos.

Aún más convincente es la introducción de mejores controles de cumplimiento por parte de los proveedores de servicios criptográficos centralizados, a menudo ordenados por los reguladores, que probablemente están impulsando a los delincuentes a buscar nuevos canales para el lavado de dinero.

En consecuencia, los flujos ilícitos a DeFi podrían originarse a partir de un conjunto ampliado de delitos. Este cambio de paradigma en los criptomercados requerirá que los equipos forenses aumenten sus capacidades para investigar flujos de fondos complejos a través de diversos protocolos sin un conocimiento previo del origen de los activos delictivos.

En consecuencia, los esfuerzos de cumplimiento deben girar en torno al descubrimiento de tipologías de capas. De hecho, con el rápido progreso en la interoperabilidad de blockchain, la vigilancia sistemática para detectar transferencias delictivas se ha vuelto aún más crucial.

Nuestra capacidad para detectar actividades sospechosas en las criptomonedas es menos que ideal, en parte debido a la extrema volatilidad de los precios de las criptomonedas. La volatilidad hace que los umbrales de riesgo estáticos sean ineficaces y puede permitir que el lavado de dinero pase desapercibido. En este sentido, siempre y cuando Ethereum establezca una tasa de referencia, proporcionará un medio para establecer la racionalidad de referencia para los flujos de fondos y, por lo tanto, detectar valores atípicos.

Debanjan Chatterjee tiene más de 17 años de experiencia analizando tendencias en delitos financieros utilizando la ciencia de datos, incluidos más de 13 años en HSBC. Tiene una maestría en economía de la Escuela de Economía de Delhi de la India.

Este artículo es para fines de información general y no pretende ser ni debe tomarse como asesoramiento legal o de inversión. Los puntos de vista, pensamientos y opiniones expresados ​​aquí son solo del autor y no reflejan ni representan necesariamente los puntos de vista y opiniones de Cointelegraph.

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