El laboratorio de IA del MIT analizó 200.000 transacciones de Bitcoin. Solo el 2% eran “ilícitos”

El laboratorio de IA del MIT analizó 200.000 transacciones de Bitcoin. Solo el 2% eran “ilícitos”

La firma de análisis de blockchain Elliptic colaboró con investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) para publicar un conjunto de datos públicos de transacciones de bitcoin asociadas con actividades ilícitas.


Thursday January 01, 1970

El estudio del grupo detalló
cómo los investigadores del MIT-IBM Watson AI Lab utilizaron el software de
aprendizaje automático para clasificar 203.769 transacciones de nodos de
bitcoin por un valor total de aproximadamente $ 6 mil millones. La
investigación exploró si la inteligencia artificial podría ayudar a los
procedimientos actuales contra el lavado de dinero (AML).


Thursday January 01, 1970

Solo el 2 por ciento de las
200.000 transacciones de bitcoin en el conjunto de datos se consideraron ilícitos.
Mientras que el 21 por ciento se identificó como legal, la gran mayoría de las
transacciones, aproximadamente el 77 por ciento, permanecieron sin clasificar.
(Hasta la fecha, se han estimado unas 440 millones de transacciones de bitcoins
desde el lanzamiento de la red en 2009).


Thursday January 01, 1970

La cifra del 2 por ciento en
línea con un estudio de la firma de análisis competitiva Chainalysis, que
estimó que solo el 1 por ciento de las transacciones de bitcoin en 2019 se asociaron
con actividades ilícitas.

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Dado que Elliptic es
frecuentemente contratado por las agencias policiales de todo el mundo para
identificar actividades ilegales usando criptomonedas, esta investigación tuvo
como objetivo identificar patrones que pueden ayudar a distinguir el uso
ilícito del uso legal de bitcoin, especialmente entre personas no bancarizadas
u otras entidades desconocidas.

“Un gran problema con el
cumplimiento, en general, son los falsos positivos. Una gran parte de esta
investigación es minimizar el número de falsos positivos”, dijo el cofundador
de Elliptic, Tom Robinson, a CoinDesk. “El hallazgo clave es que las
técnicas de aprendizaje automático son muy efectivas para encontrar
transacciones que son ilícitas”.

En ocasiones, agregó
Robinson, el software fue capaz de encontrar patrones que serían difíciles de
describir pero que aún coincidían con entidades conocidas, basándose en datos
preexistentes de mercados de redes oscuras, ataques de ransomware y otras investigaciones
criminales.

Después del estudio
académico, Elliptic hizo público el mismo conjunto de datos para alentar las
contribuciones de código abierto.

“En el lado de AML,
estamos compartiendo nuestros primeros experimentos con expertos en dominios para
solicitar comentarios”, dijo el investigador del MIT Mark Weber a
CoinDesk, y agregó lo siguiente:

“También esperamos que
el lanzamiento de Elliptic Data Set inspire a otros a unirse al esfuerzo para
ayudar a que nuestros sistemas financieros sean más seguros mediante el
desarrollo de nuevas técnicas y modelos para AML”.

CNBC informó en abril que la
creciente demanda de billetes de US $ 100 probablemente fue impulsada por un
aumento en la actividad criminal global. Un informe de 2017 del Instituto
Americano de Investigación Económica (American Institute for Economic Research)
estimó que “más de un tercio de toda la moneda estadounidense en
circulación es utilizada por delincuentes y estafadores fiscales”.

El sistema financiero tradicional está involucrado en diversas forma de blanqueo de capitales, en el Este de Europa se han visto que facilitan el lavado de dinero, grandes bancos de Alemania, tienen una deuda ética con sus usuarios, las posibilidades de mejorar la transparencia, se puede lograr con la tecnología blockchain-bitcoin, los gobiernos que quieran adecentar estas transacciones lo mejoraría con esta nueva tecnología, las políticas financieras pueden ayudar a los países. Se espera por nuevos anuncios.

Referencia: coindesk.com

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