Сómo de transparente es la blockchain y qué se puede ver realmente en ella
La mayoría de la gente cree que cualquiera puede extraer y analizar datos de la cadena de bloques. En realidad, se necesitan herramientas especiales para ver y analizar los datos y, lo que es más importante, personas especialmente formadas. Hemos hablado con Andrey Kutin, CEO de Match Systems, y le hemos preguntado qué se puede ver realmente en la blockchain y en qué medida su transparencia ayuda a descubrir ciberdelitos.
A continuación hemos estructurado los casos que pueden rastrearse en la blockchain. Le invitamos a familiarizarse con cada una de las cuatro categorías.
1.1. Categoría: Búsqueda de criptoactivos robados
1.2. Lo que buscamos: Criptodivisas robadas
1.3. Explicaciones:
Los estudios realizados por los especialistas de Match Systems cumplen con los requisitos de las normas de Procedimiento Penal y pueden ser utilizados en los tribunales como prueba de acciones ilegales y causantes de daños materiales apropiados.
Según los resultados del estudio, en la gran mayoría de los casos, los especialistas de Match Systems pueden establecer las vías de movimiento de los activos de criptodivisas. Si el punto final del movimiento de fondos es un intercambio centralizado, los especialistas en ALD/CFT ayudan a redactar una solicitud y enviarla al intercambio con el fin de bloquear y devolver los activos de criptodivisas.
1.4. Ejemplo de la vida real
Datos introductorios: Mediante el método de ingeniería social, se robaron a la víctima activos de criptodivisas por valor de más de 100.000 dólares.
Lo que se encontró en el blockchain:Parte de la investigación: durante el estudio, se descubrió que todos los artículos robados se transfirieron a los exchanges centralizados “Binance” y “Gate”.
Resultado: el estudio se envió a las fuerzas del orden, por orden judicial, se congelaron los fondos en los exchanges centralizados de criptodivisas, tras lo cual se devolvieron a la víctima.
Si, en el momento del estudio, los activos de criptodivisas se transfirieron a billeteras no custodiadas (frías) y permanecen allí, estas direcciones se introducen en el sistema de monitoreo, gracias al cual es posible rastrear la actividad posterior de la dirección de criptodivisas y tomar medidas de respuesta oportunas.
1.5. Ejemplo de la vida real
Datos introductorios: la víctima hizo una inversión de 500.000 dólares en un proyecto fraudulento.
Lo que se encontró en la blockchain: según los resultados del estudio, se descubrió que los activos de criptomonedas se transferían a monederos sin custodia (fríos) y permanecían allí. Hasta la fecha, las direcciones de criptomonedas disponibles se han colocado en un sistema de supervisión, en caso de movimiento de activos de criptomonedas y su entrada en casas de cambio centralizadas, se tomarán las medidas necesarias a tiempo.
Resultado: Control de monederos de criptomonedas con fondos obtenidos ilegalmente.
2.1 Categoría: OObtención de información actualizada sobre métodos de lavado de dinero procedentes de actividades delictivas
2.2. Lo que buscamos: Un criminal
2.3. Explicaciones:
Los especialistas de Match Systems desarrollan e implementan políticas contra el lavado de dinero e identifican clientes de servicios de criptomonedas de acuerdo con los requisitos actuales de los reguladores. Al realizar la investigación, para obtener el reflejo más completo y exhaustivo de la información, los especialistas también usan métodos OSINT en su trabajo.
En el marco de la supervisión periódica, se identifican nuevos métodos y formas de lavado del producto del delito y se actualizan las bases de datos sobre ellos.
2.4. Ejemplo de la vida real 1:
Datos introductorios: se ha recibido información sobre un bot de Telegram mediante el cual se realiza el lavado de activos de origen delictivo.
Lo que se encontró en la blockchain: durante el estudio, se descubrió que los criptoactivos que llegaban a los monederos controlados por los administradores del bot de Telegram se enviaban a servicios descentralizados para “lavar” los fondos, después de lo cual se transferían a casas de cambio centralizadas y se pagaban desde ellas a los usuarios del servicio. El estudio utilizó herramientas de software para el análisis de servicios de intercambio descentralizados desarrolladas por Match Systems. Usando métodos OSINT, se identificaron a las personas que administraban el bot de Telegram.
Resultado: el bot de Telegram presentado para el estudio se desanonimizó completamente.
3.1. Categoría:Identificación de personas involucradas en la realización de ciertas transacciones
3.2. Qué buscamos: Delincuentes
3.3. Explicaciones:
Como el sistema blockchain almacena todas las transacciones realizadas, identificando cada transacción con su propio identificador hash, con ciertas herramientas, los especialistas AML/CFT de Match Systems tienen la capacidad de rastrear todos los movimientos necesarios de criptoactivos y establecer relaciones con casas de cambio específicas o servicios de intercambio, permitiendo, a su vez, identificar a personas reales que realizan transacciones de interés.
3.4. Ejemplo de la vida real 1:
Datos introductorios: según la información recibida, el usuario que realizó la transferencia con un determinado identificador hash se dedica al tráfico ilegal de drogas.
Qué se ha encontrado en la blockchain: durante el estudio, analizando la blockchain, se ha podido rastrear la cadena de transacciones hasta una casa de cambio centralizada, lo que ha permitido identificar a la persona que realizó la transferencia con el identificador hash objeto de estudio.
Resultado: identificada la persona, se ha dado traslado del estudio a las fuerzas de seguridad.
4.1. Categoría: Estudio y análisis del sitio proporcionado
4.2. Qué buscamos: Un delincuente
4.3. Explicaciones:
Los grandes proyectos de criptomonedas (casas de cambio, intercambiadores, etc.) en sus actividades no utilizan una dirección de criptomonedas, sino un monedero de criptomonedas (cluster) que contiene muchas direcciones de criptomonedas. El principio de clustering se basa en la realización de un gasto único por varias direcciones de criptomonedas en una transacción o en la recepción de cambio a una de las direcciones al realizar una transacción con otra dirección de este cluster.
La correcta construcción de clusters permite identificar todas las direcciones pertenecientes a un gestor y ampliar significativamente las posibilidades de análisis posterior, incluyendo la elaboración de las conexiones de cada una de estas direcciones y el establecimiento de su implicación en actividades ilegales.
4.4. Ejemplo de la vida real 1:
Datos introductorios: se proporcionó un intercambiador de criptomonedas llamado “EXCHANGE” para el análisis.
Lo que se encontró en la blockchain: Al analizar las direcciones de criptomonedas, se encontró que este intercambiador de criptomonedas en sus actividades suele interactuar directamente con direcciones que tienen las categorías fraude, mercado oscuro, fondos robados, etc. Por lo tanto, se puede concluir que la casa de cambio objeto de estudio no cumple con los requisitos de ALD/CFT en sus actividades, lo que crea condiciones favorables para el lavado de capitales procedentes de actividades delictivas.
Resultado: se recomienda implementar el cumplimiento de cripto para prevenir la operación de activos de alto riesgo.
Por el momento, Match System proporciona soporte integral para todas las actividades relacionadas con blockchain y análisis de criptoactivos.
Según el CEO, el equipo de Match Systems cuenta con todo el apoyo técnico y de personal para llevar a cabo el análisis más completo y cualitativo de la actividad de blockchain.
Recuerde, si le han robado su criptomoneda, ¡EL TIEMPO IMPORTA! Cuanto antes se ponga en contacto con especialistas para encontrar y devolver criptomonedas robadas, ¡más posibilidades tendrá de devolver sus fondos y atrapar al atacante! En la foto de abajo, puedes ver la correlación del tiempo transcurrido con las posibilidades de recuperar los fondos robados.
Suscríbete a El Fiscoanalista (novedades y jurisprudencias en materia fiscal y laboral) y a nuestro canal de YouTube.