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Pesquisadores criam IA para identificar lavagem de dinheiro na blockchain do Bitcoin

Elliptic, MIT e IBM lançaram um novo modelo de IA com um conjunto de dados de 200 milhões de transações. Agora, ela sabe examente como se parecea lavagem de dinheiro com bitcoin

CHINA - 2023/11/03: In this photo illustration, the cryptocurrency electronic cash Bitcoin (BTC, BCH) logo seen displayed on a smartphone with an Artificial intelligence (AI) chip and symbol in the background. (Photo Illustration by Budrul Chukrut/SOPA Images/LightRocket via Getty Images) (Budrul Chukrut/SOPA Images/Getty Images)
André Lopes

Repórter

Publicado em 2 de maio de 2024 às 13h52.

Última atualização em 2 de maio de 2024 às 13h53.

Pesquisadores da Elliptic, MIT e IBM apresentaram nesta quinta-feira, 2, um novo método para detectar lavagem de dinheiro na blockchain do Bitcoin. O estudo propõe uma inteligência artificial que foca em padrões de transações que ligam entidades criminosas à corretoras (exchanges) de criptomoedas. Em outras palavras, a IA aprendeu a distinguir transações que criminosas.

A equipe, ao invés de focar na identificação de carteiras individuais ou grupos de endereços associados a atividades ilícitas, optou por analisar as sequências de transações que partem de atores conhecidos por práticas criminosas até as exchanges, locais onde o chamado "dinheiro sujo" pode ser convertido em dinheiro físico.

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Com base nesses padrões, desenvolveram um modelo de IA capaz de reconhecer movimentos semelhantes de dinheiro - uma ferramenta descrita como um detector da "forma" do comportamento suspeito de lavagem de dinheiro.

A pesquisa não só trouxe à luz um novo modelo experimental para identificar a lavagem de dinheiro em Bitcoin, mas também divulgou um conjunto de dados de treinamento, descrito como o maior do tipo já publicado.

Este banco de dados compreende 200 milhões de transações classificadas, marcadas pela Elliptic, que representam um avanço significativo sobre os conjuntos de dados anteriores, que continham cerca de 200 mil transações.

No teste da primeira leva de transações, foram identificadas 52 movimentações suspeitas que terminaram em uma única corretora, que por sua vez, já havia marcado 14 das contas como receptoras de fundos suspeitos.

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