Estamos cada vez más cerca de poder rastrear bitcoins robados

Una de las grandes ventajas de las criptomonedas basadas en blockchain como Bitcoin es que todas las transacciones se registran y están disponibles públicamente. Por lo tanto, siempre es posible ver cuánta moneda se ha transferido de una cuenta a otra. (Aunque no siempre es posible ver quién es el propietario de esas cuentas).

Pero esta transparencia esconde un sucio secreto. Si bien es posible ver el flujo de moneda, los bitcoins en sí son imposibles de rastrear.

Esto se debe a que los bitcoins y sus unidades más pequeñas, los satoshis, no existen como elementos individuales e identificables. No son como los billetes de dólar que tienen números de serie. En cambio, los bitcoins son valores que se pueden transferir de una dirección a otra. El problema de rastrear bitcoins es análogo a alguien que deposita dos cheques de $ 10 en una cuenta bancaria, retira $ 5 de un cajero automático y luego pregunta de qué cheque provienen los $ 5. En el mundo Bitcoin, como en el mundo real, no hay forma de responder a esa pregunta.

Y eso causa problemas cuando se trata de rastrear las ganancias del crimen. Cuando se roban bitcoins, el botín no se puede rastrear y luego reclamar. Los informáticos siempre han albergado la esperanza de que pueda haber una forma inteligente de hacerlo, pero los algoritmos desarrollados hasta ahora han tenido un éxito limitado.

Introduzca Ross Anderson y sus colegas de la Universidad de Cambridge en el Reino Unido. Estos muchachos han creado un algoritmo que adapta una ley del Reino Unido del siglo XIX que establece un conjunto de reglas simples para dividir el dinero que queda cuando un banco colapsa. Esta ley se ha convertido en la base para la asignación de dinero en una amplia gama de situaciones. Y los investigadores dicen que cuando lo aplican al registro público de transacciones de bitcoin, revela patrones notables de actividad delictiva de lavado de dinero que se habían ocultado hasta ahora.

El nuevo algoritmo se llama Taintchain y tiene el potencial de brindar a las agencias de aplicación de la ley una forma completamente nueva y poderosa de rastrear las ganancias de los delitos de criptomonedas por primera vez.

Primero algunos antecedentes. El robo de criptomonedas es un negocio grande y en crecimiento. En los primeros seis meses de 2018, se robaron unos 761 millones de dólares en criptomonedas, según la firma estadounidense de ciberseguridad CipherTrace. Eso es más de tres veces más que en el mismo período del año anterior.

La incapacidad de rastrear los fondos robados de manera eficiente es parte de la atracción para los ciberdelincuentes. Una táctica común, por ejemplo, es colocar tres bitcoins robados en una billetera y agregar siete bitcoins limpios. Luego, los 10 bitcoins se dividen y se transfieren a una gran cantidad de otras cuentas, y de allí a otras cuentas. Dado que no hay forma de saber cuáles de los 10 bitcoins están contaminados, la moneda robada rápidamente se diluye y se pierde. Este proceso se llama lavado.

Una forma de rastrear esta actividad es asumir que los 10 bitcoins en la billetera están contaminados y luego seguir la cadena de transacciones en las que están involucrados. Pero ese método termina señalando con el dedo a un número imprácticamente grande de billeteras, muchas de las cuales han aceptado sin saberlo los fondos de otras carteras.

Anderson y compañía han ideado un método de seguimiento diferente basado en la legislación conocida como la Ley de Clayton. Estableció el principio first-in-first-out (FIFO), que estipula que cuando se trata de repartir fondos de una cuenta, la primera persona en haber ingresado es la primera en recibir el pago. Este principio se ha consagrado en la ley en todo el mundo como la forma más justa de distribuir fondos cuando un banco o entidad similar colapsa.

El nuevo algoritmo Taintchain aplica este principio a las billeteras de bitcoin: si se roban los primeros bitcoins pagados en la billetera, los primeros pagados también se consideran robados. Entonces, en el ejemplo anterior, donde los primeros tres bitcoins pagados en la billetera fueron robados, el algoritmo asume que los primeros tres pagados son los robados y luego los sigue a su próxima billetera, donde aplica la misma regla.

El algoritmo Taintchain luego muestra los resultados de una manera que permite que aparezcan patrones de comportamiento sospechosos.

Este proceso de visualización es difícil debido al gran volumen de transacciones, pero el equipo pudo identificar una variedad de comportamientos relacionados con el lavado de dinero.

Por ejemplo, un patrón muestra la forma en que los delincuentes dividen el producto de un delito en un patrón de división. Estos pueden ocurrir cerca del momento de un crimen, ya que los delincuentes intentan cubrir sus huellas ingresando su botín en sistemas que dividen sus ganancias en cientos de pequeñas transacciones, dicen Ross y compañía.

Este comportamiento es seguido más tarde por un patrón de recolección cuando se vuelve a reunir el botín. Observamos patrones similares muchas veces; en algunos de los casos, pudimos conectar la dirección de recopilación a sitios de apuestas ilegales, dice el equipo.

También encontraron otros patrones más inusuales. Uno de ellos es un patrón de pelado utilizado por algunos intercambios y sitios de apuestas. Sus operadores unirían su dinero en una sola billetera y luego pagarían a sus clientes sucesivamente, cada vez enviándose la mayor parte a sí mismos a una dirección de cambio, dicen Ross y compañía.

Curiosamente, en estos casos los delincuentes intentaron ocultar su identidad mezclando varias veces las claves de transacción. Pero el algoritmo es inmune a este tipo de prestidigitación porque solo analiza la transferencia de fondos utilizando el proceso de primeras entradas, primeras salidas.

El trabajo plantea una interesante mirada sobre la forma en que actúan los delincuentes cuando blanquean dinero. El algoritmo solo puede revelar este tipo de patrones si los delincuentes se comportan de una manera que refleja el principio de primero en entrar, primero en salir.

Por supuesto, esa información sugiere de inmediato una forma para que los actores maliciosos oculten su actividad del análisis de Taintchain al aleatorizar la forma en que pagan de las billeteras.

Hay otro factor que puede volverse significativo, que es la forma en que se aplica la ley a las criptomonedas. El principio de primero en entrar, primero en salir generalmente se aplica a la distribución de dinero. Pero las criptomonedas no se consideran dinero según la ley.

Eso puede cambiar. Si los gobiernos comienzan a reconocer las criptomonedas como dinero, y se está realizando un importante cabildeo para que eso suceda, entonces se aplicará un conjunto completamente nuevo de leyes financieras a las transacciones de criptomonedas.

Uno de ellos será en el principio de primero en entrar, primero en salir. Eso hará que el resultado del algoritmo Taintchain sea legalmente exigible. (Sin embargo, las personas que reciben bitcoins robados no necesariamente los perderán, siempre que la transacción se haya realizado de buena fe).

Ese es un trabajo interesante que tiene el potencial de traer algo de ley y orden al mundo de las transacciones de criptomonedas del Lejano Oeste.

Ref: arxiv.org/abs/1901.01769 : Tendrils of Crime: visualización de la difusión de bitcoins robados

esconder