Китай объявил операции с криптовалютой незаконными. Способна ли страна обвалить мировой рынок крипты
Народный банк Китая опубликовал заявление, в котором признал все криптовалютные транзакции в стране незаконными. На фоне новости стоимость биткоина сразу упала на 5,5% (до $41 000), а Ethereum — на 7,8% (до $2800). Почему Китай принял такое решение и что ждет крипту теперь
Только активы, выпущенные финансовыми органами власти, могут быть платежным средством, утверждает Народный банк. Торговля, обмен, финансирование выпуска токенов теперь будут считаться незаконными. По словам представителей банка, биткоин и другие криптовалюты нарушают экономический и финансовый порядок, способствуют отмыванию средств и появлению финансовых пирамид.
Деятельность иностранных криптосервисов в Китае также запрещается. Правоохранительные органы будут привлекать пользователей криптовалюты к уголовной ответственности, пишет BBC.
Китай запретил торговлю криптовалютой еще в 2019 году, но иностранные онлайн-биржи продолжали свою работу в стране.
Борьба за китайский криптоюань
Регулятор также усиливает контроль над добычей биткоина, чтобы якобы уменьшить выбросы CO2. В апреле 2021-го на Китай приходилось 46% мирового майнинга криптовалюты. С апреля 2019-му доля сократилась на 30%. «Китай скорее зачищает поле под свой криптоюань, чем действительно заботится об экологии», – говорит Артем Афян, управляющий партнер Juscutum.
КНР ведет разработку криптоюаня с 2014 года. В октябре 2019-го председатель КНР Си Цзиньпин заявил, что развитие технологии блокчейн — одна из приоритетных задач государства. В том же году криптоюань запустили в тестовой версии. «Крипту запрещают, чтобы она не создавала конкуренцию криптоюаню», – говорит Михаил Чобанян, основатель украинской бирже криптовалют kuna.
io.
Эмитентом цифровой валюты будет Центральный банк. В отличие от других криптовалют, блокчейн будет централизованным и будет происходить с одного сервера. Это позволит государству контролировать финансы населения. «Децентрализованные криптовалюты такие как биткоин создают большой рынок денег, неподконтрольный никому», — говорит Чобанян.
Центральный Банк заявил, что планирует активно использовать криптоюань уже в 2022 году во время Олимпийских игр в Пекине. Страна пытается увеличить положительный эффект от печати юаней для национальной экономики и сдержать его девальвацию, говорит управляющий партнер HUGʼs Эрик Найман. «Для этого они запрещают блогерам писать о валютном рынке, а также останавливают утечку капитала в крипту», – говорит он.
После полноценного запуска внутри страны Китай выйдет с цифровым юанем на мировой рынок, чтобы конкурировать с долларом за мировые платежи, говорит Чобанян. Этого ждут инвесторы. «Бизнес заинтересован подержать в портфеле такой актив», – говорит Афян.
Разработкой криптовалюты, подконтрольной центробанку, занимается не только Китай. Центральные банки Швеции, Эстонии, России, Японии и Украины также заявляли о создании цифровой валюты. Однако демократические страны, по словам Чобаняна, в отличие от авторитарных, не будут запрещать децентрализованные криптовалюты. «Мир разделится на две части: те, кто боится крипты, и те, что будут пытаться на этом заработать. – говорит Чобанян. – К счастью, Украина будет второй».
Реакция инвесторов
Новые запреты Китая уже повлияли на стоимость криптовалют. Биткоин подешевел до $41 000, а Ethereum до $2800, но затем восстановились до $42 000 и $2860 соответственно. Для инвесторов такое падение цены – это позитив, говорит трейдер Олег Попов. «Я зарабатываю на волатильности: как на падении, так и на росте, – рассказывает он. – Мои портфели уже просели, но это ненадолго».
Одного Китая сейчас мало, чтобы обвалить цены на крипту, говорит Найман. «Сальвадор покупает большие объемы на просадке цены, а Twitter ввел функцию чаевых биткоинами, – говорит он.
– Это открывает новые возможности для быстрых и почти бесплатных платежей». Отправить «чаевые» можно будет тем блогерам, которые подключили эту функцию. У них в профиле будет отображаться специальный значок.
«Цены на криптовалюту восстановятся к предыдущей отметке, но дальнейший рост будет зависеть от того, как Китай выйдет из кризиса с Evergrande», – говорит Чобанян. Второй по величине застройщик Китая Evergrande близок к дефолту. Общий объем его задолженности – более $300 млрд. Дефолт компании может спровоцировать «эффект домино» в строительном секторе Китая, который занимает почти 25% ВВП страны и является важным для глобального спроса на сырьевые товары. Дальнейшее развитие событий зависит от действий китайского правительства.
Когда стало известно о долгах Evergrande, инвесторы начали продавать рискованные активы, включая криптовалюту, пишет The Wall Street Journal. За сутки с 20 на 21 сентября биткоин подешевел почти на $3500 – до $42 330.
Материалы по теме
СМИ: власти Индии предложили ввести тюремные сроки для владельцев биткоина
Индия рассмотрит законопроект, запрещающий операции с криптовалютами и вводящий уголовную и административную ответственность для майнеров и трейдеров.
Об этом пишет Reuters со ссылкой на неназванного высокопоставленного чиновника из правительства.
Документ предписывает гражданам в течение шести месяцев ликвидировать цифровые валюты. После этого срока с владельцев предлагают взимать штрафы. В дальнейшем за владение, выпуск, добычу, торговлю и передачу криптоактивов предусмотрены тюремные сроки.
В планах властей запретить криптовалюты, не препятствуя развитию блокчейна, сообщил чиновник.
«Использование самой технологии не причинит вреда, однако правительство установит штрафы для тех, кто не ликвидировал криптоактивы в течение льготного периода, установленного законом», – объяснил он.
Чиновник отказался сообщить сумму штрафов и сроки тюремного заключения. По его словам, обсуждение документа находится на завершающей стадии.
Согласно отраслевым оценкам, на данный момент 8 млн инвесторов в Индии владеют цифровыми активами на общую сумму 100 млрд рупий ($1,4 млрд). Официальных данных нет.
Напомним, в 2019 году рабочая группа при правительстве Индии заключила, что в основе криптовалют «нет никакой ценности». Властям рекомендовали запретить все цифровые активы, кроме выпускаемых центробанком токенов. Тогда же правительственная комиссия предложила ввести штрафы вплоть до $330 000 и тюремные сроки до 10 лет для майнеров и трейдеров.
По информации ряда СМИ, документ о запрете торговли криптовалютами поступил на рассмотрение Совета министров Индии в сентябре 2020 года.
В феврале 2021 года Bloomberg со ссылкой на анонимного высокопоставленного чиновника Минфина сообщил, что если запрет будет введен, у держателей активов будет от трех до шести месяцев на закрытие позиций. По истечении переходного периода инвестиции будут ликвидированы.
Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog Feed — вся лента новостей, ForkLog — самые важные новости и опросы.
Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER
В ЦБ планируют штрафовать за нарушения по криптовалютам
https://ria.
ru/20220120/kriptovalyuta-1768778869.html
В ЦБ планируют штрафовать за нарушения по криптовалютам
В ЦБ планируют штрафовать за нарушения по криптовалютам — РИА Новости, 20.01.2022
В ЦБ планируют штрафовать за нарушения по криптовалютам
Банк России считает, что говорить о введении уголовной ответственности за нарушения предлагаемого им регулирования в сфере криптовалют и майнинга пока рано, ЦБ… РИА Новости, 20.01.2022
2022-01-20T17:32
2022-01-20T17:32
2022-01-20T17:32
экономика
центральный банк рф (цб рф)
россия
криптовалюта
/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content
/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content
https://cdnn21.img.ria.ru/images/151379/57/1513795783_326:352:2347:1489_1920x0_80_0_0_945e796f577159ae1774d47e0de2fdc8.jpg
МОСКВА, 20 янв — РИА Новости. Банк России считает, что говорить о введении уголовной ответственности за нарушения предлагаемого им регулирования в сфере криптовалют и майнинга пока рано, ЦБ видит приоритетным вариантом штрафы, заявила глава департамента финансовой стабильности регулятора Елизавета Данилова.
Мерой ответственности для резидентов России за использование криптовалют для платежей могут стать штрафы, сообщила Елизавета Данилова.»Первый момент про ответственность (за нарушение запрета ряда операций — ред.) — мы видим, что это могут быть штрафы, но естественно, этот вопрос подлежит обсуждению. Кто мог бы стать уполномоченным органом (отслеживающим операции с криптовалютами – ред.), также у нас нет готового ответа, мы предлагаем начать обсуждение этого вопроса», — сказала Данилова.ЦБ ранее в четверг опубликовал консультационный доклад по теме криптовалют, в котором выдвинул ряд предложений по регулированию данной сферы в России. Так, Банк России предлагает законодательно запретить использовать инфраструктуру российского финансового рынка для любых операций с криптовалютами. Также ЦБ хочет запретить выпуск, организацию обращения и обмена криптовалют в РФ, за нарушение требований будет введена ответственность. Кроме того, регулятор считает необходимым ввести ответственность для физлиц и юрлиц РФ за использование криптовалюты для платежей.
https://ria.ru/20220120/kriptovalyuta-1768744652.html
россия
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2022
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
Новости
ru-RU
https://ria.ru/docs/about/copyright.html
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
https://cdnn21.img.ria.ru/images/151379/57/1513795783_196:0:2927:2048_1920x0_80_0_0_484b02cdc41aafb2ed58b96a9833398f.jpgРИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
РИА Новости
internet-group@rian.
ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
экономика, центральный банк рф (цб рф), россия, криптовалюта
В ЦБ планируют штрафовать за нарушения по криптовалютам
МОСКВА, 20 янв — РИА Новости. Банк России считает, что говорить о введении уголовной ответственности за нарушения предлагаемого им регулирования в сфере криптовалют и майнинга пока рано, ЦБ видит приоритетным вариантом штрафы, заявила глава департамента финансовой стабильности регулятора Елизавета Данилова.
«Мне кажется, что этот вопрос вы слишком рано задаете. Мы видим ответственность все-таки в виде штрафов. Нужно будет обсуждать этот вопрос с другими заинтересованными сторонами», — ответила она на вопрос о возможности введения уголовной ответственности в России за нарушения предлагаемого ЦБ регулирования в сфере криптовалют.
Мерой ответственности для резидентов России за использование криптовалют для платежей могут стать штрафы, сообщила Елизавета Данилова.
«Первый момент про ответственность (за нарушение запрета ряда операций — ред.) — мы видим, что это могут быть штрафы, но естественно, этот вопрос подлежит обсуждению. Кто мог бы стать уполномоченным органом (отслеживающим операции с криптовалютами – ред.), также у нас нет готового ответа, мы предлагаем начать обсуждение этого вопроса», — сказала Данилова.
ЦБ ранее в четверг опубликовал консультационный доклад по теме криптовалют, в котором выдвинул ряд предложений по регулированию данной сферы в России. Так, Банк России предлагает законодательно запретить использовать инфраструктуру российского финансового рынка для любых операций с криптовалютами. Также ЦБ хочет запретить выпуск, организацию обращения и обмена криптовалют в РФ, за нарушение требований будет введена ответственность. Кроме того, регулятор считает необходимым ввести ответственность для физлиц и юрлиц РФ за использование криптовалюты для платежей.20 января, 15:13
ЦБ заявил о риске формирования пузыря на рынке криптовалютМинюст планирует изменить перечень видов доходов, которые учитываются при определении размера алиментов
На сегодняшнем заседании Кабмин рассмотрит постановление, которым планируется внести изменения в Перечень видов доходов, которые учитываются при определении размера алиментов на одного из супругов, детей, родителей, пишет sud.
Что предлагают. Предлагается установить, что с плательщика алиментов, который выезжает за границу для постоянного проживания в государства, с которыми Украина не заключила договоров о предоставлении правовой помощи, взыскание алиментов производится до выезда за весь период до достижения ребенком совершеннолетия исходя из размера его заработка (дохода) за последний месяц работы на момент отъезда, а в случае, когда плательщик алиментов не работает или является физическим лицом – предпринимателем и находится на упрощенной системе налогообложения, – исходя из размера средней заработной платы работника для местности, где проживает плательщик алиментов до отъезда за границу.
Удержание алиментов с работников производится из всех видов заработка и дополнительного вознаграждения как по основной работе, так и по работе по совместительству, в том числе из:
- получаемой пенсии, за исключением надбавок к пенсии, выплачиваемой лицам с инвалидностью первой группы на уход за ними, а также надбавок, выплачиваемых неработающим пенсионерам на содержание нетрудоспособных членов семьи, относящихся к лицам, которые обеспечиваются пенсией в случае потери кормильца.
- с военнослужащих Вооруженных Сил Украины, других образованных соответственно законам Украины военных формирований, Госспецсвязи, Госпогранслужбы, полицейских, лиц рядового и начальствующего состава органов и подразделений внутренних дел, Национального антикоррупционного бюро, Государственного бюро расследований, БЭБ, службы гражданской защиты и Государственной уголовно-исполнительной службы, сотрудников Службы судебной охраны удержание алиментов производится со всех видов денежного обеспечения, кроме денежного обеспечения, которое не имеет постоянного характера, и других случаев, предусмотренных законом.
- с лиц, которые работают и получают заработок (доход) только за границей в государстве, с которым Украина не заключила договора о предоставлении правовой помощи, размер алиментов исчисляется исходя из размера средней заработной платы работника для местности, где проживали такие лица до отъезда за границу. В случае предоставления такими лицами сведений о своем заработке (доходе) алименты исчисляются исходя из размера заработка (дохода), полученной ими за рубежом.
Стоит отметить, что с лиц, которые работают и получают заработок (доход) только за границей, в стране, с которой заключен договор о правовой помощи, алименты исчисляются и уплачиваются в определенном законодательством порядке.
Как указано в пояснительной записке, принятие постановления позволит усовершенствовать положения Перечня с целью обеспечения прав детей на надлежащее содержание.
Справка Finance.ua:
Алименты в Украине в 2021 году. 50-процентный минимальный гарантированный размер алиментов на одного ребенка с 1 января 2021 года (остался на уровне 1 декабря 2020 года):
- для детей в возрасте до 6 лет — 960,50 грн;
- для детей в возрасте от 6 до 18 лет — 1197,50 грн.
50-процентный минимальный гарантированный размер алиментов на одного ребенка с 1 июля 2021 года:
- для детей в возрасте до 6 лет — 1006,50 грн;
- для детей в возрасте от 6 до 18 лет — 1255 грн.
50-процентный минимальный гарантированный размер алиментов на одного ребенка с 1 декабря 2021 года:
- для детей в возрасте до 6 лет — 1050 грн;
- для детей в возрасте от 6 до 18 лет — 1309 грн.
Алабама | Нет | |||
Аляска | Нет | |||
Аризона | Нет | |||
Арканзас | Нет | |||
Калифорния | АВ 953 | Этот законопроект от янв.1, 2020, позволяет законодательному органу города или наблюдательному совету округа определять и применять метод, с помощью которого лицензиат в соответствии с Законом о регулировании и безопасности каннабиса в медицинских целях и для взрослых (MAUCRSA) может передавать каннабис любому городу или округу. суммы лицензионного налога, подлежащие уплате с использованием стейблкоинов, как определено. Законопроект разрешает этому городу или округу при определении этого метода либо принимать стейблкоины непосредственно в цифровой кошелек, контролируемый этой юрисдикцией, либо использовать сторонний процессор платежей за цифровые активы, который позволяет немедленно конвертировать любые платежи, сделанные стейблкоинами, в U. | ||
Калифорния | АБ 1489 | Этот законопроект вводит в действие Закон о единообразном регулировании предприятий, использующих виртуальную валюту. | ||
Колорадо | СБ 23 | Вводит в действие Закон штата Колорадо о цифровых токенах. Законопроект предусматривает ограниченные исключения из требований о регистрации ценных бумаг и лицензировании брокеров-дилеров и продавцов ценных бумаг для лиц, торгующих цифровыми токенами. «Цифровой токен» определяется как цифровая единица с определенными характеристиками, защищенная с помощью децентрализованной книги или базы данных, обмениваемая на товары или услуги и допускающая продажу или передачу между лицами без посредника или хранителя стоимости. | ||
Колорадо | SB 88 | О принятии новой редакции единого закона о невостребованном имуществе; включает в себя виртуальные валюты. | ||
Колорадо | SB 140 | Для налоговых периодов, начинающихся 1 января или позже.1 ноября 2020 года законопроект позволяет налогоплательщику-физическому лицу или корпорации требовать вычета подоходного налога штата на прибыль, в той мере, в какой она включена в федеральный налогооблагаемый доход, от продажи или обмена виртуальной валюты на деньги, отличные от денежных средств или их эквивалентов, до 600 долларов за продажу или обмен. Все продажи или обмены, которые являются частью одной и той же транзакции или серии связанных транзакций, должны рассматриваться как одна продажа или обмен. Исполнительный директор Департамента доходов должен обнародовать правила получения документации, связанной с транзакциями в виртуальной валюте, по которым признается прибыль или убыток. | ||
Коннектикут | Нет | |||
Делавэр | Нет | |||
округ Колумбия | Б23-225 | Вводит в действие пересмотренный Единый закон о невостребованном имуществе; содержит правила для определения того, когда имущество считается брошенным; обеспечивает отчеты владельцев такого имущества администратору округа невостребованного имущества; предусматривает уведомление предполагаемых владельцев такого имущества; обеспечивает прием, хранение, продажу и управление таким имуществом администратором; предусматривает иски о взыскании такого имущества с администратора. | ||
Флорида | Нет | |||
Грузия | Нет | |||
Гуам | Нет | |||
Гавайи | НВ 70 | Принимает Закон о единообразном регулировании бизнеса в виртуальной валюте и Единый дополнительный коммерческий закон к Закону о единообразном регулировании бизнеса в виртуальной валюте. | ||
Гавайи | СБ 250 | Принимает Закон о единообразном регулировании бизнеса в виртуальной валюте и Единый дополнительный коммерческий закон к Закону о единообразном регулировании бизнеса в виртуальной валюте. | ||
Гавайи | СБ 1364 | Расширяет закон о денежных переводах, чтобы прямо применять его к лицам, занимающимся передачей виртуальной валюты. | ||
Айдахо | Нет | |||
Иллинойс | Нет | |||
Индиана | НВ 1683 | Позволяет человеку платить налоги, используя утвержденную виртуальную валюту.Делает поправку. | ||
Индиана | 1683 | Позволяет человеку платить налоги, используя утвержденную виртуальную валюту. Делает поправку. | ||
Индиана | СР 9 | Призывает Законодательный совет поручить соответствующему исследовательскому комитету рассмотреть вопрос о введении в действие Закона о единообразном регулировании бизнеса виртуальных валют или других правил регулирования виртуальных валют в штате Индиана. | ||
Айова | ВЧ 240 | Предусматривает исключения для виртуальной валюты из определенных правил безопасности и денежных переводов. | ||
Айова | ВЧ 255 | Относится к налогообложению виртуальных валют; включает положения об обратной силе применения. | ||
Канзас | Нет | |||
Кентукки | HB 204 | Изменяет KRS 41.410 для обновления требований к Закону о помощи лицам с нарушениями развития и Биллю о правах 2000 года; создает новый раздел Главы 41 KRS, требующий от Министерства финансов ответственности за администрирование и продвижение счетов STABLE Kentucky; вносит изменения в KRS 393A.020, чтобы указать, что Глава 393A KRS не применяется к добыче полезных ископаемых; вносит поправки в KRS 393A. | ||
Луизиана | НВ 532 | Вводит в действие главу 21 раздела 6 пересмотренного статута штата Луизиана 1950 года, которая будет состоять из R.S. 6:1381–1386, касающиеся лицензирования и регулирования виртуальной валюты; дать определения; обеспечить лицензирование; предоставить формы; обеспечить требования по облигациям; обеспечить проведение экспертиз; предоставить отчетные требования; обеспечить записи; обеспечить правоприменение; обеспечивать полномочия уполномоченного; предусмотреть плату; обеспечить раскрытие информации; предоставить квитанции; предусматривать исключения; указать дату вступления в силу; и для решения сопутствующих вопросов. | ||
Мэн | ЛД 1767 | Предусматривает, что определение перевода денег включает цифровые валюты. | ||
Мэриленд | НВ 1127 | Устанавливает и усиливает защиту прав потребителей в определенных областях финансовых транзакций, включая покупку мобильных домов, взлом системы безопасности, покупку транспортных средств, перевод денег, виртуальную валюту и другие области; применяет некоторые существующие меры защиты прав потребителей финансовых услуг к новым формам финансовых операций; устанавливает, что продавец мобильных домов обязан добросовестно и честно вести дела; запрещает розничному продавцу мобильных домов направлять потребительского заемщика к продуктам, которые предлагают менее выгодные условия. | ||
Массачусетс | СБ 200 | Относится к блокчейну и криптовалютам. | ||
Мичиган | HB 4103 | Вносит поправки в Уголовный кодекс, чтобы изменить определение «устройства для финансовых транзакций», включив в него использование криптовалюты и технологии распределенного реестра. | ||
Мичиган | HB 4105 | Вносит поправки в Уголовный кодекс, заменяя ссылки на «деньги или личное имущество» на «деньги или другое личное имущество» и уточняя, что «деньги или другое личное имущество» будет включать криптовалюту. | ||
Мичиган | HB 4107 | Вносит поправки в Уголовный кодекс, чтобы включить криптовалюту в определение «денежного инструмента». | ||
Миннесота | ВЧ 2538 | Относится к невостребованному имуществу, кодифицирует пересмотренный Закон о невостребованном имуществе, выделяет деньги для соблюдения невостребованного имущества, включает виртуальную валюту. | ||
Миссисипи | Нет |
| ||
Миссури | НВ 1159 | Этот законопроект классифицирует цифровые активы.Цифровые активы классифицируются следующим образом: (1) Цифровые потребительские активы являются нематериальной личной собственностью и считаются нематериальными активами общего назначения для целей статьи 9 (Обеспеченные сделки) Единого коммерческого кодекса; (2) Цифровые ценные бумаги являются нематериальной личной собственностью и должны считаться ценными бумагами для целей статьи 9 (Сделки с обеспечением) Единого коммерческого кодекса; и (3) Виртуальная валюта является нематериальным личным имуществом и не считается денежными средствами для целей статьи 9 (Обеспеченные сделки) Единого коммерческого кодекса. | ||
Миссури | НВ 1247 | Этот законопроект требует, чтобы государство и каждое политическое подразделение принимали виртуальную валюту в качестве законного платежного средства.Если государство или политическое подразделение не может принимать виртуальную валюту, государство или политическое подразделение должно модернизировать или улучшить свое оборудование, чтобы оно могло принимать виртуальную валюту. Государство и любое политическое подразделение могут вводить разумные правила в отношении виртуальной валюты. | ||
Монтана | HB 584
| Пересматривает законы, касающиеся криптовалюты; вносит изменения в сделки, освобожденные от определенных законов о ценных бумагах; разрешает определенные цифровые транзакции. | ||
Монтана | HB 630 | Пересматривает законы, связанные с криптовалютой; относится к финансовым учреждениям; относится к местным доходам; относится к государственным доходам; относится к налогообложению; относится к налогообложению имущества. | ||
Небраска | Нет |
| ||
Невада | AB 15 | Пересматривает положения, регулирующие преступления, связанные с определенными финансовыми операциями; запрещает подготовку или доставку документов, имитирующих юридический процесс для определенных целей. | ||
Невада | SB 44 | Пересматривает положения Единого закона о невостребованном имуществе, включая виртуальные валюты. | ||
Невада | SB 164 | Признает некоторые виртуальные валюты формой нематериального личного имущества для целей налогообложения. | ||
Невада | СБ 195 | Вводит в действие Единообразный закон о регулировании бизнеса в виртуальной валюте и Единообразный дополнительный коммерческий закон к Единому закону о регулировании бизнеса в виртуальной валюте. | ||
Нью-Гэмпшир | НВ 470 | Этот законопроект требует от государственного казначея разработки плана внедрения, позволяющего государству принимать криптовалюты в качестве оплаты налогов и сборов, и позволяет государственным учреждениям принимать платежи в криптовалютах после 1 июля 2020 года. | ||
Нью-Джерси | АБ 5240 | Этот законопроект требует от штата Нью-Джерси рассмотреть и утвердить жизнеспособную платформу цифровых платежей на основе блокчейна для предоставления платежных услуг легальным и лицензированным предприятиям в этом штате, которые не имеют доступа к традиционным финансовым услугам и вынуждены работать с наличными. | ||
Нью-Мексико | НВ 649 | Относится к финансовым учреждениям; принимает закон о развитии интернет-бизнеса и инновациях; объявляет чрезвычайное положение. | ||
Нью-Йорк | АБ 1427 | Создает целевую группу для изучения влияния государственной криптовалюты на штат Нью-Йорк. | ||
Нью-Йорк | АБ 1500 | Устанавливает, что государственным органам разрешено принимать криптовалюты, такие как биткойн, эфириум, лайткойн и биткойн наличными, в качестве оплаты. | ||
Нью-Йорк | АВ 1502 | Создает целевую группу для изучения возможности выделения зон экономических возможностей для майнинга криптовалют в штате Нью-Йорк. | ||
Нью-Йорк | AB 1914 | Вносит поправки в главу законов 2018 года о создании рабочей группы по цифровой валюте, чтобы увеличить количество членов с 9 до 13. | ||
Нью-Йорк | АБ 2213 | Относится к продуктам и услугам в области финансовых технологий; устанавливает регулирующую программу песочницы.Включая криптовалюты. | ||
Нью-Йорк | АБ 2239 | Создает отдел финансовой устойчивости для разработки и реализации новых программ и инициатив с целью поддержки местной экономики и продвижения устойчивых финансовых моделей. | ||
Нью-Йорк | АВ 8314 | Относится к признанию электронного контакта владельцем как письменный контакт и включению невостребованной виртуальной валюты в определение брошенного имущества. | ||
Нью-Йорк | АБ 8686 | Устанавливает акт об учреждении и администрировании реестра стоимости Empire State с целью создания основной учетной записи и системы индивидуальных кошельков для совершения и получения платежей государственным организациям и резидентам штата. | ||
Нью-Йорк | СБ 4593 | Создает целевую группу по цифровой валюте для предоставления губернатору и законодательному органу информации о потенциальных последствиях широкого внедрения цифровых валют на финансовые рынки штата. | ||
Северная Дакота | HB 1043 | Относится к освобождению токена открытой цепочки блоков от определенных транзакций и сделок с ценными бумагами; относится к определениям токена открытой цепочки блоков и виртуальной валюты и исключает токен открытой цепочки блоков и виртуальную валюту из определенных требований к передаче денег. | ||
Н.Марианские острова | Нет |
| ||
Огайо | Нет |
| ||
Оклахома | ХБ 1954 | Создает Единый закон о регулировании бизнеса виртуальной валюты; обеспечивает краткое название; определяет термины; обеспечивает область применения; предусматривает дополнительный закон; предусматривает лицензирование; обеспечивает условия и порядок лицензирования; предусматривает лицензионные сборы; предусматривает лицензионную взаимность; требует внесения залога, с исключениями и альтернативами; ограничивает взыскание по ценной бумаге; требует подтверждения собственного капитала. | ||
Оклахома | SB 809 | Относится к политическим взносам; относится к административной деятельности Комиссии по этике; изменяет определенное определение; относится к финансированию кампании; изменяет определенное определение; требует обнародования определенных правил; указывает метод расчета для определенного правила; предусматривает внесение определенных средств; предусматривает некодирование; включает криптовалюты. | ||
Оклахома | СБ 822 | Относится к валюте; определяет определенные термины; определяет виды учреждений и сделок, запрещенных к применению акта; предусматривает кодификацию; включая виртуальные валюты. | ||
Оклахома | СБ 843 | Относится к транзакциям; уточняет статус токенов открытого блокчейна при определенных условиях; устанавливает условия, при которых лицо не считается брокером-дилером; государственный орган, уполномоченный определять соответствие; обеспечивает способ уведомления и намерение облегчить определенные обмены; определяет термины; устанавливает исключения из этого закона; определяет условия для приказов о прекращении и воздержании; уполномочивает определенных лиц обращаться в районный суд; устанавливает временные рамки для определенного правоприменения; предусматривает кодификацию. | ||
Оклахома | СБ 911 | Относится к уплате акцизного налога на марихуану; поручает Налоговой комиссии Оклахомы определить возможность принятия указанной формы оплаты; требует рекомендации к определенной дате; предусматривает некодирование; указывает дату вступления в силу. | ||
Орегон | HB 2488 | Запрещает правительству штата принимать платежи с использованием криптовалюты.Запрещает кандидатам на государственные должности принимать пожертвования на предвыборную кампанию с использованием криптовалюты. | ||
Пенсильвания | Нет |
| ||
Пуэрто-Рико | HR 1488 | Вносит поправки в Резолюцию 542 Палаты представителей от 2018 года, исследование регулирования биткойнов, с целью продления до шестой очередной сессии Законодательного собрания восемнадцатого созыва срока, предоставленного Комитету Палаты представителей по вопросам потребителей, банковского дела и страхования. | ||
Род-Айленд | НВ 5595 | Этот законопроект освобождает разработчика или продавца токена открытой цепочки блоков от положений Единого закона о ценных бумагах Род-Айленда. Блокчейн — это инструмент, используемый в цифровой валюте. | ||
Род-Айленд | НВ 5596 | Освобождает виртуальную валюту от налогообложения. | ||
Род-Айленд | НВ 5598 | Освобождает операции с виртуальной валютой от Единого закона о ценных бумагах Род-Айленда. | ||
Род-Айленд | НВ 5776 | Устанавливает Закон о бизнесе цифровых активов; предусматривает, что Департамент по регулированию бизнеса должен лицензировать коммерческую деятельность в виртуальной валюте; освобождает виртуальную валюту от соблюдения требований к ценным бумагам; освобождает виртуальную валюту от налогообложения. | ||
Род-Айленд | HB 5847 | Этот законопроект добавляет виртуальную валюту к существующим лицензиям на передачу электронных денег и продажу чеков и добавляет дополнительные нормативные положения для упрощения и уточнения лицензирования, связанного с этим. | ||
Южная Каролина | НВ 3723 | Добавляет §8-13-1325, чтобы предусмотреть, что кандидаты и комитеты могут принимать цифровую валюту в качестве взносов, что увеличение стоимости цифровой валюты, которой владеет кандидат или комитет, должно быть сообщено как проценты, и что кандидат или комитет должен продавать любую цифровую валюту и вносить выручку от продажи на счет кампании, прежде чем тратить средства; и вносит поправки в §8-13-1300, касающиеся определений, применимых к практике проведения кампаний в Южной Каролине, чтобы обеспечить, чтобы определение «вклада» включало цифровую валюту. | ||
Южная Каролина | ХБ 4200 | Вводит в действие «Пересмотренный Единый закон о невостребованном имуществе от 2019 года»; предусматривает способы, процедуры и требования, в соответствии с которыми брошенное и невостребованное имущество, как это определено в законе, может быть изъято государством для продажи или иного отчуждения, и предусматривает уголовное наказание за определенные нарушения; и отменяет главу 18, раздел 27, касающуюся единого закона о невостребованном имуществе 1988 года, включая последующие поправки к закону 1988 года. | ||
Южная Каролина | НВ 4351 | Принимает «Закон Южной Каролины о расширении возможностей индустрии блокчейнов от 2019 года», чтобы сделать этот штат инкубатором для технологических отраслей, стремящихся развивать инновации с использованием технологии блокчейн; добавляет §33-6-245, чтобы дополнительно обеспечить построение терминов, относящихся к токенам акций и сертификатов; вносит поправки в §33-6-250, касающиеся формы и содержания корпоративных сертификатов акций, чтобы разрешить корпорациям выпускать токены сертификатов вместо сертификатов акций; добавляет главу 47 к заголовку 34, чтобы предусмотреть, что лицо, которое разрабатывает, продает или способствует обмену токенов открытой цепочки блоков, не подпадает под действие определенных законов о ценных бумагах и денежных переводах и предоставляет определенные полномочия по проверке государственного секретаря и банковского дела. | ||
Южная Каролина | СБ 524 | Вводит в действие пересмотренный Единый закон о невостребованном имуществе; устанавливает порядок, порядок и требования, в соответствии с которыми брошенное и невостребованное имущество, как это определено в законе, может быть изъято государством для продажи или иного отчуждения; предусматривает уголовное наказание за определенные нарушения; относится к единообразному закону о невостребованном имуществе 1988 года, включая последующие поправки к закону 1988 года.Включает в себя виртуальную валюту. | ||
Южная Каролина | СБ 738 | Принимает «Закон Южной Каролины о расширении возможностей индустрии блокчейнов от 2019 года», чтобы сделать этот штат инкубатором для технологических отраслей, стремящихся развивать инновации с использованием технологии блокчейн; вносит поправки в статью 2, главу 6, раздел 33 кодекса 1976 года, касающуюся выпуска акций для корпораций, товариществ и ассоциаций, добавляя §33-6-245, чтобы обеспечить построение условий, касающихся токенов акций и сертификатов. | ||
Южная Дакота | Нет |
| ||
Теннесси | HB 1300 | Вносит различные изменения в «Пересмотренный Закон Теннесси о страховании кэптивов», в том числе позволяет кэптивам бесплатно получать одно изменение бизнес-плана каждый год, позволяя кэптивам хранить свой капитал и излишки в валютах, отличных от U.долларов США, таких как криптовалюта, с одобрения комиссара и других изменений. | ||
Техас | НВ 981 | Включает цифровую валюту в отмывание денег. | ||
Техас | ХБ 4214 | Относится к вопросам, касающимся государственных органов, включая кибербезопасность, эффективность работы правительства, информационные ресурсы и планирование на случай чрезвычайных ситуаций.Требует, чтобы каждое государственное агентство и местное самоуправление в администрации агентства или местного самоуправления рассмотрели возможность использования технологий следующего поколения, включая криптовалюту, технологию блокчейна и искусственный интеллект. | ||
Техас | НВ 4371 | Относится к цифровым валютам. | ||
Техас | SB 207 | Вносит поправки в Уголовный кодекс, чтобы включить цифровую валюту в определение «средств» для целей отмывания денег. | ||
Юта | Нет |
| ||
Вермонт | SB 154 | Этот закон реорганизует и вносит различные изменения в положения закона Вермонта, регулирующие финансирование и сопутствующие услуги, и лицензиатов, регулируемых Департаментом финансового регулирования, включая определение виртуальной валюты. | ||
Вирджиния | Нет |
| ||
Виргинские острова США | Нет |
| ||
Вашингтон | НВ 1179 | Отменяет главу 63.29 RCW, единый закон о невостребованном имуществе 1983 года, и создает пересмотренный единый закон о невостребованном имуществе.Включает в себя виртуальные валюты. | ||
Западная Вирджиния | СБ 477 | Требует взимания налога за пользование посредниками и реферерами рынка, удовлетворяющими определенным требованиям экономической взаимосвязи; определяет виртуальную валюту. | ||
Висконсин | АБ 200 | Этот законопроект создает освобождение от налога с продаж и использования для драгоценных металлов и освобождение от налога с продаж для криптовалюты. | ||
Висконсин | СБ 192 | Этот законопроект создает освобождение от налога с продаж и использования для драгоценных металлов и освобождение от налога с продаж для криптовалюты. | ||
Вайоминг | HB 62 | Относится к имуществу; устанавливает, что токены открытого блокчейна с заданными потребительскими характеристиками являются нематериальной личной собственностью и не подлежат освобождению от ценных бумаг; дает определения; требует от разработчиков и продавцов токенов открытого блокчейна подавать уведомления о намерениях и сборах государственному секретарю; санкционирует определенные принудительные действия; устанавливает виртуальную валюту как нематериальную личную собственность; совершает указанные нарушения неправомерной торговой практики. | ||
Вайоминг | SF 125 | Относится к имуществу; классифицирует цифровые активы в рамках существующих законов; указывает, что цифровые активы являются собственностью в рамках Единого коммерческого кодекса; авторизует обеспечительные интересы в цифровых активах; устанавливает основу для отказа в предоставлении банками услуг по хранению имущества цифровых активов в качестве назначенных хранителей; определяет стандарты и процедуры для кастодиальных услуг в соответствии с этим законом; уточняет юрисдикцию государственных судов в отношении цифровых активов. | ||
Законопроект запрещает лицам заниматься коммерческой деятельностью в виртуальной валюте или выдавать себя за таковых, если они не имеют лицензии или не зарегистрированы в Департаменте по надзору за бизнесом, с учетом ряда исключений.Законопроект определяет «виртуальную валюту» как цифровое представление стоимости, которое используется в качестве средства обмена, расчетной единицы или средства сбережения и не является законным платежным средством, независимо от того, деноминировано ли оно в качестве законного платежного средства, за исключением случаев, когда это указано. Законопроект определяет «бизнес-деятельность с виртуальной валютой» как обмен, передачу или хранение виртуальной валюты или участие в управлении виртуальной валютой, среди прочего, напрямую или через соглашение с поставщиком услуг контроля виртуальной валюты.Законопроект устанавливает требования к лицензированию, которые будут включать положения о признании лицензии другого штата. Законопроект также предписывает альтернативный процесс регистрации для предприятий, чей годовой бизнес в виртуальной валюте составляет менее указанной суммы в долларах, как определено.
Законопроект устанавливает требования к безопасности, собственному капиталу и резервам для лицензированных и зарегистрированных предприятий. Среди прочего, законопроект устанавливает требования к проверкам этих предприятий, обмену данными с другими государствами, слияниям и объединениям лицензиатов и владельцев регистрации, а также раскрытию информации клиентам.Законопроект предоставляет департаменту определенные правоприменительные полномочия в отношении этих предприятий, включая определенные гражданско-правовые санкции. Этот законопроект также вводит в действие Единый дополнительный коммерческий закон к Закону о единообразном регулировании бизнеса в виртуальной валюте, который предоставляет права компаниям, работающим с виртуальной валютой, и их клиентам на основе положений Единого коммерческого кодекса. В связи с этим, среди прочего, законопроект предусматривает, что лицензиат или регистрант, как описано выше, является посредником по ценным бумагам и что контроль виртуальной валюты со стороны лицензиата или регистранта в интересах пользователя создает счет ценных бумаг, для которого пользователь является владельцем права.
02.19 
Включает в себя виртуальную валюту.
Требует от лицензиатов, имеющих дело с виртуальной валютой, предупреждать клиентов перед заключением соглашения с ними.
330, предусматривающие, что владелец виртуальной валюты должен ликвидировать и перевести выручку администратору, и что владелец не должен обращаться с регрессом к держателю или администратору для возмещения любого прироста стоимости, который возникает после ликвидации виртуальная валюта; отменяет различные разделы KRS Chapter 41 и KRS 42.510 в отношении Инвестиционной программы связанных депозитов.
»
Цифровой актив может рассматриваться как финансовый актив в соответствии с письменным соглашением с владельцем цифрового актива. Если цифровой актив рассматривается как финансовый актив, он остается нематериальной личной собственностью. За исключением отчета о финансировании, требуемого Единым торговым кодексом, который иным образом применяется к нематериальным активам общего назначения, совершенство обеспечительного интереса в цифровом активе может быть достигнуто посредством контроля. Залоговое право, которым владеет обеспеченная сторона, контролирующая цифровой актив, имеет приоритет перед залоговым правом, принадлежащим обеспеченной стороне, которая не имеет контроля над активом.Прежде чем получить контроль над цифровым активом, обеспеченная сторона должна заключить соглашение о контроле с должником. Обеспеченная сторона может подать заявление о финансировании государственному секретарю, в том числе для оформления залога в доходах от цифрового актива. В случае обеспечительного права, оформленного методом, отличным от контроля, получатель получает цифровой актив без каких-либо обеспечительных прав через два года после получения актива по стоимости без какого-либо уведомления о неблагоприятном требовании.
Владение под контролем создает посессорный обеспечительный интерес и не требует физического владения.Цифровой актив находится в штате Миссури, если этот актив находится у хранителя в штате Миссури, или если должник или обеспеченная сторона физически находятся в штате Миссури либо зарегистрированы или учреждены в штате Миссури. Банк может принять решение об оказании услуг по хранению, направив письменное уведомление комиссионеру за 60 дней. Банк может выступать в качестве квалифицированного хранителя. Банк, предоставляющий кастодиальные услуги, должен заключить договор с независимым аудитором на проведение проверки. Результаты экспертизы должны быть отправлены уполномоченному в течение 120 дней.О любых существенных несоответствиях в исследовании необходимо сообщить в течение одного дня. Цифровые активы, находящиеся на хранении, не являются депозитарными обязательствами или активами банка, но банк должен сохранять контроль над цифровым активом, пока он находится на хранении. Банк может зарегистрироваться в качестве инвестиционного консультанта, инвестиционной компании или брокера-дилера.
Клиент должен выбрать через письменное соглашение с банком, каким типом отношений будет цифровой актив. Банк и клиент также должны письменно согласовать версию исходного кода, которую банк будет использовать для каждого цифрового актива.Любая неясность будет разрешена в пользу клиента. Банк должен предоставить письменное уведомление клиенту. Банк и клиент должны договориться в письменной форме, когда банк должен вернуть цифровой актив обратно клиенту. Любые дополнительные или дочерние доходы, связанные с цифровым активом, будут начисляться в пользу клиента, за исключением случаев, указанных в письменном соглашении. Банк не может разрешить повторную ипотеку цифровых активов. Банк не может осуществлять дискреционные полномочия в отношении цифрового актива, кроме как на основании инструкций клиента.Банк, предоставляющий услуги по хранению, уплачивает комиссию за наблюдение на административный счет финансового учреждения в размере 2/100 одного цента, относящегося к активам, находящимся на хранении.
Суды штата Миссури обладают юрисдикцией для рассмотрения исков как по закону, так и по справедливости в отношении цифровых активов.
только или среда с наличными деньгами. Цель платежной платформы — предоставить безопасную, надежную и совместимую систему, которая не исключает участия этих предприятий в цифровой коммерции.Законопроект требует, чтобы платежная платформа предоставляла предприятиям доступ к безналичным транзакциям и обеспечивала получение дохода на основе соотношения виртуальной валюты к долларам США. Бизнес должен иметь доступ к платежной платформе только с разрешения государства. Платежная платформа должна предоставлять возможность управлять и обрабатывать все бизнес-расходы и позволять регистрировать все транзакции в неизменном реестре блокчейна. Платежная платформа должна способствовать соблюдению нормативных требований, обеспечивать проведение государственных проверок и позволять уплачивать налог с продаж местным муниципалитетам.
представителей Пуэрто-Рико, чтобы представить окончательный доклад по этому вопросу.
комиссар; добавляет главу 49 к заголовку 34, чтобы создать песочницу финансовых технологий для тестирования финансовых продуктов и услуг в Южной Каролине; разрешает ограниченные отказы от указанных положений закона при определенных условиях; устанавливает стандарты и процедуры для приложений песочницы, операций и контроля; санкционирует соглашения о взаимности с другими регулирующими органами; требует проверки криминального прошлого; требует создания счетов инноваций в области финансовых технологий для использования в специальных целях; требуется гарантия защиты прав потребителей; и определяет стандарты для приостановки и отзыва авторизации песочницы; добавляет главу 51 к заголовку 34, чтобы указать, что цифровые активы являются собственностью в рамках единого коммерческого кодекса, разрешить обеспечительные интересы в цифровых активах, создать основу для отказа в предоставлении банками услуг по хранению собственности цифровых активов в качестве хранителей, чтобы указать стандарты и процедуры для кастодиальных услуг, уточнить юрисдикцию судов Южной Каролины в отношении цифровых активов, разрешить плату за надзор и предусмотреть другие положения, связанные с цифровыми активами; вносит поправки в §35-11-105, касающиеся определений в соответствии с Законом Южной Каролины о борьбе с отмыванием денег, чтобы определить термин «виртуальная валюта»; и вносит поправки в §35-11-110, касающиеся вопросов и операций, на которые не распространяется закон о борьбе с отмыванием денег, с тем чтобы предусмотреть, что закон не применяется к покупке, продаже, выпуску или хранению платежных инструментов или хранимая стоимость в виде виртуальной валюты или получение виртуальной валюты для передачи в место в пределах или за пределами Соединенных Штатов любым способом.
; вносит поправки в §33-6-250 кодекса 1976 года, касающиеся формы и содержания корпоративных сертификатов акций, чтобы разрешить корпорациям выпускать токены сертификатов вместо сертификатов акций; вносит поправки в раздел 34 кодекса 1976 года, касающийся банковских, финансовых учреждений и денег, добавляя главу 47, предусматривающую, что лицо, которое разрабатывает, продает или способствует обмену токенов открытой цепочки блоков, не подлежит определенным ценным бумагам и деньгам. законы о передаче, а также предоставить определенные полномочия по проверке государственному секретарю и банковскому комиссару; вносит поправки в раздел 34 кодекса 1976 года, касающийся банковского дела, финансовых учреждений и денег, добавляя главу 49, чтобы создать песочницу финансовых технологий для тестирования финансовых продуктов и услуг в Южной Каролине, чтобы разрешить ограниченные отказы от определенных положений закона при определенных условиях устанавливать стандарты и процедуры для приложений песочницы, операций и надзора, санкционировать соглашения о взаимности с другими регулирующими органами, требовать проверки криминального прошлого, требовать создания счетов инноваций в области финансовых технологий, которые будут использоваться для специальных целей, чтобы потребовать залога защиты прав потребителей и указать стандарты для приостановки и отзыва авторизации песочницы; вносит поправки в раздел 34 кодекса 1976 года, касающийся банковских, финансовых учреждений и денег, добавляя главу 51, чтобы указать, что цифровые активы являются собственностью в рамках единого коммерческого кодекса, разрешить обеспечительные интересы в цифровых активах, установить согласие основу для предоставления банками кастодиальных услуг в отношении цифровых активов в качестве кастодианов, для определения стандартов и процедур кастодиальных услуг, для уточнения юрисдикции судов Южной Каролины в отношении цифровых активов, для утверждения платы за надзор и для обеспечения других соответствующих положений для цифровые активы; вносит поправки в §35-11-110 Кодекса 1976 года, касающиеся применимости закона о борьбе с отмыванием денег, чтобы предусмотреть, что закон о борьбе с отмыванием денег не применяется к покупке, продаже, выпуску или хранению платежных инструментов.
или сохраненная стоимость в виде виртуальной валюты или получение виртуальной валюты для передачи в место в пределах или за пределами Соединенных Штатов любым способом; и определить необходимые термины.
05.19, Акт 20 
ПРОВЕРКА ФАКТА: Криптовалюта все чаще используется для преступной деятельности и является убежищем для незаконных финансов | by Coinbase
Поскольку криптовалюта все еще новая, нас часто спрашивают о самых больших мифах, окружающих ее.
Обычно новый рынок или продукт сбивает людей с толку, пока они не ознакомятся с ним. Подумайте об Airbnb: идея остаться в чужом доме казалась безумной, пока это не произошло.
Одно из самых распространенных, но ложных представлений о криптовалюте заключается в том, что она в основном используется злоумышленниками для незаконного финансирования.
«Криптовалюты использовались для отмывания доходов онлайн-торговцев наркотиками; они были инструментом финансирования терроризма», — говорит министр финансов Джанет Йеллен.
Это инструмент «похитителей и вымогателей», который «противоречит цивилизации», по словам вице-президента Berkshire Hathaway Чарли Мангера.
«Очень немногие люди используют Биткойн для оплаты счетов, но некоторые люди используют его для покупки наркотиков [или] подрыва выборов», — пишет обозреватель New York Times Пол Кругман.
А президент Европейского центрального банка Кристин Лагард считает, что это «крайне спекулятивный актив, который вел какой-то забавный бизнес и какую-то интересную и совершенно предосудительную деятельность по отмыванию денег».
Это неверно. Давайте посмотрим на несколько ключевых точек данных.
Факты:
Факты:
- Старые добрые деньги по-прежнему являются предпочтительным источником финансирования для преступников.
- По оценкам ООН, каждый год отмывается около 1,6 трлн долларов наличными
- Между тем, криминальная активность в криптовалюте фактически снизилась довольно резко, с 2.1% в 2019 г. до менее чем полпроцента в 2020 г.
- Несмотря на предполагаемую привлекательность криптовалюты для отмывания денег, примерно 99% транзакций с криптовалютой осуществляются через централизованные биржи, на которые распространяются те же правила ПОД/ФТ, что и на традиционные банки.
Факты:
- Криптовалюту легче отследить, потому что для большинства транзакций уже существуют общедоступные базы данных (блокчейны) с возможностью поиска. Даже Минюст так говорит.
- Это дает правоохранительным органам доступ к значительно большему количеству информации, чем в случае с наличными, включая дату, время и сумму транзакции, а также тип используемой криптовалюты, задействованный адрес кошелька и уникальный идентификатор транзакции (хэш стоимость).
- После того, как эти данные будут записаны в цепочку блоков, их нельзя будет изменить задним числом, риск потери данных минимален, а конфиденциальность сохраняется.
- Немедленно доступная с помощью криптографии, такая информация может занять у правоохранительных органов месяцы или даже годы, чтобы получить информацию о транзакциях с наличными.
Эти данные уже приносят дивиденды правоохранительным органам, которые объединились с частными аналитическими фирмами для анализа транзакций в блокчейне, выявления лиц, причастных к незаконным финансам, и проведения расследований темной сети, эксплуатации детей и даже финансирования терроризма.
Эти примеры показывают, что криптовалюта — это не убежище для преступной деятельности или незаконных финансовых операций, а средство для широкого спектра безопасных и отслеживаемых транзакций.
Секс, наркотики и биткойн: сколько незаконных действий финансируется за счет криптовалют? | Обзор финансовых исследований
Получить помощь с доступом
Институциональный доступ
Доступ к контенту с ограниченным доступом в Oxford Academic часто предоставляется посредством институциональных подписок и покупок.
Если вы являетесь членом учреждения с активной учетной записью, вы можете получить доступ к контенту следующими способами:
Доступ на основе IP
Как правило, доступ предоставляется через институциональную сеть к диапазону IP-адресов. Эта аутентификация происходит автоматически, и невозможно выйти из учетной записи с проверкой подлинности IP.
Войдите через свое учреждение
Выберите этот вариант, чтобы получить удаленный доступ за пределами вашего учреждения.
Технология Shibboleth/Open Athens используется для обеспечения единого входа между веб-сайтом вашего учебного заведения и Oxford Academic.
- Щелкните Войти через свое учреждение.
- Выберите свое учреждение из предоставленного списка, после чего вы перейдете на веб-сайт вашего учреждения для входа.
- Находясь на сайте учреждения, используйте учетные данные, предоставленные вашим учреждением. Не используйте личную учетную запись Oxford Academic.
- После успешного входа вы вернетесь в Oxford Academic.
Не используйте личную учетную запись Oxford Academic.Если вашего учреждения нет в списке или вы не можете войти на веб-сайт своего учреждения, обратитесь к своему библиотекарю или администратору.
Вход с помощью читательского билета
Введите номер своего читательского билета, чтобы войти в систему. Если вы не можете войти в систему, обратитесь к своему библиотекарю.
Члены общества
Многие общества предлагают членам доступ к своим журналам с помощью единого входа между веб-сайтом общества и Oxford Academic. Из журнала Oxford Academic:
- Щелкните Войти через сайт сообщества.
- При посещении сайта общества используйте учетные данные, предоставленные этим обществом. Не используйте личную учетную запись Oxford Academic.
- После успешного входа вы вернетесь в Oxford Academic.
Если у вас нет учетной записи сообщества или вы забыли свое имя пользователя или пароль, обратитесь в свое общество.
Некоторые общества используют личные аккаунты Oxford Academic для своих членов.
Личный кабинет
Личную учетную запись можно использовать для получения оповещений по электронной почте, сохранения результатов поиска, покупки контента и активации подписок.
Некоторые общества используют личные учетные записи Oxford Academic для предоставления доступа своим членам.
Институциональная администрация
Для библиотекарей и администраторов ваша личная учетная запись также предоставляет доступ к управлению институциональной учетной записью.
Здесь вы найдете параметры для просмотра и активации подписок, управления институциональными настройками и параметрами доступа, доступа к статистике использования и т.
д.
Просмотр учетных записей, вошедших в систему
Вы можете одновременно войти в свою личную учетную запись и учетную запись своего учреждения.Щелкните значок учетной записи в левом верхнем углу, чтобы просмотреть учетные записи, в которые вы вошли, и получить доступ к функциям управления учетной записью.
Выполнен вход, но нет доступа к содержимому
Oxford Academic предлагает широкий ассортимент продукции. Подписка учреждения может не распространяться на контент, к которому вы пытаетесь получить доступ. Если вы считаете, что у вас должен быть доступ к этому контенту, обратитесь к своему библиотекарю.
Кража криптовалюты — FindLaw
Это Дикий Запад в мире криптовалют.В отличие от старых бандитов, у которых было оружие, у многих современных воров есть мыши. Не заблуждайтесь, однако, в быстрорастущих городах на этой новой границе таятся опасности.
Дежурный шериф может дремать под широкополой шляпой.
Криптовалюты — это виртуальные токены, которые можно использовать для покупки вещей. Напоминающие деньги, они привлекают внимание компьютерных воров. Криптовалютные биржи — это онлайн-площадки, где люди покупают и продают биткойны, эфириум и множество других типов цифровых монет.
Читайте дальше, чтобы узнать больше о краже криптовалюты и о том, как это может повлиять на вас.
Проблема кражи криптовалюты
По некоторым оценкам, каждый год крадут биткойны и другие виртуальные валюты на сумму более миллиарда долларов, и это число продолжает расти. Сюда входят взломы, мошенничество и мошеннические «первоначальные предложения монет».
В нескольких широко разрекламированных случаях хакеры взламывали криптовалютные биржи, в одном случае, как сообщается, ушли с более чем 500 миллионами долларов.Почему преступники нацеливаются на эти биржи? Возможно, потому, что, как предположительно ответил грабитель банков 20-го века Уилли Саттон, когда его спросили, почему он грабил банки, «вот где деньги».
Если правоохранительным органам удастся их поймать, киберпреступники могут быть привлечены к ответственности в соответствии с существующими законами за кражу в особо крупных размерах, компьютерные преступления и другие правонарушения. Один человек, обвиняемый в краже биткойнов, заявил, что не оспаривает кражу более 1 миллиона долларов путем взлома мобильных телефонов многих людей.
Кто главный?
Кто создает правила на границе криптовалют? Это хороший вопрос.Хотя полиция проведет расследование, а прокуратура выдвинет обвинения, если правонарушителей удастся выявить и поймать, большинство правительств штатов и местных органов власти придерживаются подхода невмешательства, когда речь идет о превентивном регулировании. Есть примечательные исключения, такие как штат Нью-Йорк, который налагает лицензионные требования на криптовалютные биржи и другие предприятия, занимающиеся цифровыми монетами.
На федеральном уровне надзорные органы, такие как Комиссия по ценным бумагам и биржам (SEC), предварительно начали регулировать некоторые аспекты этой новой финансовой сферы, такие как первоначальные продажи новых цифровых валют.
Федералы также выпустили предупреждения потребителей о рисках, которые представляют криптовалюты, особенно с инвестиционной точки зрения.
Большинство других стран, со своей стороны, практически не предпринимали регулирующих действий для защиты своих граждан от кражи биткойнов и других схем. Есть некоторые исключения, такие как Япония, которая строго контролирует биржи криптовалют. Несколько стран, в том числе Марокко, вообще запретили криптовалюты. Применяя противоположный подход, Литва и несколько других стран используют технологию блокчейна (основу криптовалют) и стремятся разработать свои собственные системы виртуальной чеканки.
Что насчет страховки?
Может ли страховка сыграть здесь роль? Некоторые страховщики начали предлагать полисы для защиты от ограблений цифровых валют, и эти продукты, снижающие риск, в конечном итоге могут помочь стимулировать рост многообещающей криптовалютной индустрии. Однако некоторые андеррайтеры не решаются выходить на этот нестабильный и неустойчивый новый рынок без более тщательного изучения.
Есть вопросы о краже криптовалюты? Поговорите с юристом
Если вы стали жертвой мошенничества с криптовалютой, обратитесь к адвокату по защите прав потребителей рядом с вами, который имеет подготовку и опыт работы в этой сложной новой правовой сфере и может помочь вам бороться за возмещение убытков.С другой стороны, если вас обвинили в краже биткойнов или другом киберпреступлении, вам понадобится хороший местный адвокат по уголовным делам, чтобы оценить доказательства и найти дыры в версии обвинения.
Границы | Методы анализа незаконных биткойн-транзакций
Введение
В этом документе рассматривается современная литература по анализу незаконных транзакций биткойнов и особое внимание уделяется аналитическим методам, которые применяются к данным блокчейна. Эти незаконные биткойн-транзакции могут принимать форму отмывания денег, финансирования терроризма или перемещения доходов от других преступлений, таких как атаки программ-вымогателей.Многие методы решают проблему атрибуции в условиях анонимности источников в экосистеме Биткойн.
Поэтому сначала мы изучим литературу, касающуюся усилий по регулированию, направленных на то, чтобы сбалансировать свободу открытой системы с требованиями предупреждения преступности и правоприменения. Далее следует обзор исследований методов, использующих эвристику и поведение, присущие системе Биткойн. Затем мы освещаем применение методов анализа графов к экосистеме Биткойн и сетям транзакций.Кроме того, рассматриваются методы машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ), применяемые для борьбы с отмыванием денег, киберпреступностью и другими незаконными действиями в экосистеме Биткойн. Более того, основное внимание уделяется применению этих методов к современной угрозе программ-вымогателей, прибыльной отрасли современной глобальной преступности, которая, по оценкам, в 2020 году обойдется компаниям в любом месте от 42 до 170 миллиардов долларов США в виде выплаченных выкупов. потери производительности и другие затраты на восстановление (Emsisoft, 2020).
Проблемы нормативно-правового соответствия
Нормативная среда постоянно развивалась с тех пор, как Накамото (2008) опубликовал вступительный документ о биткойнах « Одноранговая электронная денежная система» (Накамото, 2008).
Децентрализованный характер одноранговой сети, на основе которой Накамото (2008) разработал Биткойн, обеспечивает анонимность пользователя и обход центральной власти, используемой для регулирования традиционных финансовых систем.
Регуляторная среда
Цукерман (2015) исследует состояние регуляторной среды Биткойн с позиции, ориентированной на Соединенные Штаты (США).Чтобы помочь понять эту среду, они предлагают разбивку законов на две категории: те законы, которые защищают потребителей, использующих Биткойн; и те, которые касаются более широких социальных последствий использования биткойнов людьми в незаконных целях, таких как отмывание денег и финансирование терроризма (Tsukerman, 2015). Ту и Мередит (2015) дополняют работу Цукермана (2015), рассматривая препятствия для эффективного регулирования Биткойн, которое решает вопросы владения, атрибуции и подверженности краже, которым подвержены виртуальные валюты.Вагстафф и Карпелес (2014) сообщили о крупнейшей краже биткойнов на биткойн-бирже Mt Gox в феврале 2014 года.
В результате этого взлома биржа потеряла 850 000 биткойнов на сумму 450 миллионов долларов США в то время. Ту и Мередит (2015) определили возврат этих украденных средств как серьезный риск для пользователей. Ирвин и Тернер (2018) утверждают, что криптовалютные системы, в отличие от традиционных предприятий по переводу денег и финансовых учреждений, относительно беспрепятственно регулируются правилами борьбы с отмыванием денег и финансированием терроризма (ПОД/ФТ).Кроме того, эти системы не собирают необходимую личную информацию (PII), которая позволит внедрить строгие процедуры отчетности о финансовых транзакциях в целях смягчения последствий незаконной финансовой деятельности и незаконного присвоения средств (Irwin and Turner, 2018). Процедуры, обсуждаемые в Irwin and Turner (2018), направлены на изучение нетипичных деловых операций, проводимых с использованием биткойнов, наряду с использованием методов ПОД/ФТ, потенциально указывающих на незаконную деятельность.
В июне 2018 года Юридическая библиотека Конгресса (2018) опубликовала документ « Регулирование криптовалюты в отдельных юрисдикциях ».
В этом отчете представлен всесторонний обзор регулирования и политики криптовалют в следующих юрисдикциях: Аргентина, Австралия, Беларусь, Бразилия, Канада, Китай, Франция, Гибралтар, Иран, Израиль, Япония, Джерси, Мексика, Швейцария. Для каждой из этих юрисдикций есть специалист по иностранному праву, назначенный для оценки правовых условий в соответствующей юрисдикции.Во введении к этому отчету специалист по иностранному праву Ханибал Гоитом определяет основные проблемы, с которыми сталкиваются юрисдикции. А именно, законность операций с криптовалютой, вопросы налогообложения и последствия ПОД/ФТ.
Законность криптовалютных рынков
Раскрывая, как разные страны на законных основаниях управляют криптовалютными рынками в своих юрисдикциях, отчет выделяет конкретные законы, принятые для работы криптовалютных рынков, и контрастирующие юрисдикции, которые ограничивают их торговлю.В нем указывается, что такие страны, как Беларусь, Гибралтар, Джерси и Мексика, приняли законы, специально признающие рынки криптовалюты.
Например, в Беларуси Указ Президента о развитии цифровой экономики, инициированный 28 марта 2018 года, обеспечивает правовую основу для « покупки, продажи, обмена, создания и майнинга криптовалют и токенов ». (Указ Президента Республики Беларусь № 8., 2017 г.). Постановление устанавливает конкретную экономическую зону для компаний, которые могут осуществлять обмены и услуги, связанные с криптовалютой.Напротив, такие страны, как Китай и Иран, исключают финансовые учреждения, находящиеся в пределах их юрисдикции, от участия в криптовалютных рынках. Например, Пиларовски и Юэ (2017) определяют восемь организаций в Китае, обеспечивающих управление и надзор за предотвращением использования криптовалюты. К этим организациям относятся: « Народный банк Китая (НБК), Управление киберпространства Китая (CAC), Министерство промышленности и информационных технологий (МИИТ), Государственное управление промышленности и торговли (SAIC), Управление по регулированию банковской деятельности Китая.
Комиссия (CBRC), Комиссия по регулированию ценных бумаг Китая (CSRC) и Комиссия по регулированию страхования Китая (CIRC). (Пиларовски и Юэ, 2017). Все они объявили о запрете первоначальных предложений монет (ICO) 4 сентября 2017 года. Увиденная причина заключалась в защите инвесторов и предотвращении финансовых рисков (Pilarowski and Yue, 2017).
Налогообложение
Уклонение от уплаты налогов является важной, но второстепенной темой для этой статьи, однако Гоитом из Юридической библиотеки Конгресса (2018 г.) освещает вопрос о том, как криптовалюты облагаются налогом в различных юрисдикциях. Это широкие дебаты о применении налогового законодательства в отношении того, как криптовалюты рассматриваются как финансовый инструмент.Дебаты о налогах выходят за рамки данного обзора.
Борьба с отмыванием денег (AML)/противодействие финансированию терроризма (CTF)
Весенний отчет компании CipherTrace о преступлениях в сфере криптовалюты и борьбе с отмыванием денег за 2020 год показал, что глобальная сумма преступлений, связанных с биткойнами, связанных с мошенничеством и незаконным присвоением, составила 4,5 миллиарда долларов США в 2019 году (CipherTrace, 2020).
Большая часть этих незаконных транзакций с биткойнами (74%) переместилась с одной биржи на другую через границы юрисдикции.В отчете утверждается, что характер этих «трансграничных» транзакций подчеркивает необходимость принятия криптовалютными биржами и обеспечения надлежащего соблюдения требований AML и CTF. Усилия по регулированию этого в контексте биткойнов очевидны в законах о борьбе с отмыванием денег, нормативных документах и инструментах соблюдения, таких как Закон о борьбе с отмыванием денег (AML) и финансированием терроризма (CTF) 2006 г. (Cth) в Австралии (Борьба с отмыванием денег и Закон о борьбе с финансированием терроризма 2006 г. № 169, 2006 г.). Австралийский закон о ПОД/ФТ требует, чтобы подотчетные организации проверяли личность клиента перед предоставлением специальной услуги (см. Раздел 6 Закона о ПОД/ФТ).Кроме того, необходимо индивидуально оценивать риски для конкретных типов услуг и клиентов, того, как эти услуги будут предоставляться клиентам, через какие-либо иностранные юрисдикции, а также состояние подключения любого финансового учреждения, оказывающего услуги в иностранной юрисдикции. Кроме того, 5-я Директива Европейского союза по борьбе с отмыванием денег (ЕС, 2018 г.) обеспечивает законодательную базу для предотвращения и выявления отмывания денег и финансирования терроризма в виртуальных валютах и биржах.Директива ЕС (2018 г.) делает акцент на национальных подразделениях финансовой разведки (ПФР) для « борьбы с рисками, связанными с анонимностью », и на том, что ПФР « должны иметь возможность получать информацию, позволяющую им связывать адреса виртуальной валюты. к личности владельца виртуальной валюты ». (ЕС, 2018. Раздел 9). Положения этих режимов ПОД/ФТ определяют стандарты процессов «Знай своего клиента» (KYC) и комплексной проверки клиентов (НПК). Финансовые учреждения и ПФР могут использовать строгие методы KYC и НПК, чтобы обеспечить необходимые процедуры идентификации клиентов для подотчетной организации.Ирвин и Тернер (2018) подчеркивают, что KYC и CDD имеют решающее значение для установления связи реальной идентичности поведения клиентов и развития понимания их ожидаемой финансовой деятельности. Кроме того, для противодействия любым рискам AML/CTF, KYC и CDD в конечном итоге выполняют юридические обязательства по защите потребителей и общества от любого неправомерного использования виртуальных валют в преступных целях.
Подразделения финансовой разведки
Поддержку этим законодательным базам оказывают известные ПФР, такие как Сеть по борьбе с финансовыми преступлениями (FinCEN), Целевая группа по борьбе с отмыванием денег (FATF) и Австралийский центр отчетов и анализа транзакций (AUSTRAC).FinCEN — это подразделение финансовой разведки Министерства финансов США, поддерживающее расследования правоохранительных органов США и других стран. Кроме того, FinCEN выпускает руководства и консультативные уведомления о незаконном использовании виртуальных валют (FinCEN, 2019). Например, FIN-2019-G001 (2019), «Применение правил FinCEN к определенным бизнес-моделям, использующим конвертируемые виртуальные валюты» , представляет собой исчерпывающее руководство для лиц, занимающихся денежными услугами (MSB), которые включают передачу конвертируемых виртуальных валют ( CVC) и как они подпадают под действие Закона США о банковской тайне.
FIN-2019-G001 (2019) содержит необходимые определения и применения Закона о банковской тайне, а также обязательства, необходимые при работе с CVC.
ФАТФ предоставляет рекомендации и стандарты для более чем 200 юрисдикций, помогающие предотвратить отмывание денег и финансирование терроризма. Секретариат ФАТФ находится в штаб-квартире ОЭСР в Париже. Международные стандарты ФАТФ по борьбе с отмыванием денег и финансированием терроризма и распространения оружия массового уничтожения – и Рекомендации ФАТФ представляют собой всеобъемлющую и последовательную систему мер, позволяющих странам применять меры для борьбы с отмыванием денег и финансированием терроризма (ФАТФ, 2012 г.).В рамках этой структуры существуют положения, прямо относящиеся к виртуальным активам (VA) и поставщикам услуг виртуальных активов (VASP). В руководящем документе «Риск-ориентированный подход к виртуальным активам и поставщикам услуг виртуальных активов » (ФАТФ, 2019 г.) определены «индикаторы риска , которые следует специально рассматривать в контексте виртуальных активов, с акцентом на факторы, которые могут еще больше запутать транзакции или препятствуют способности VASP идентифицировать клиентов ».
(ФАТФ, 2019 г.). Кроме того, он дополняет первоначальные рекомендации ФАТФ (ФАТФ, 2012 г.), внося поправки в Рекомендацию 15 ФАТФ, требуя, чтобы « ПУВА регулировались в целях борьбы с отмыванием денег и финансированием терроризма (ПОД/ФТ), лицензировались или системы мониторинга или наблюдения .(ФАТФ, 2019).
AUSTRAC является основным агентством финансовой разведки Австралии и несет основную ответственность за сбор и анализ разведданных по ПОД/ФТ. Кроме того, он предоставляет организациям рекомендации относительно Закона о борьбе с отмыванием денег и финансированием терроризма 2006 года и Закона об отчетах о финансовых операциях 1988 года. AUSTRAC управляет реестром предприятий по обмену цифровой валюты в Австралии, а также руководство по подготовке и реализации Программа AML/CTF для предприятий по обмену цифровой валюты (AUSTRAC, 2019).
Очевидно, что правоохранительным органам не хватает глобально согласованных процедур, законов, правил или стандартов для контроля за неправомерным использованием криптовалют.
ФАТФ стремится установить глобальные стандарты для борьбы с отмыванием денег и финансированием терроризма, а также с другими серьезными угрозами, которые могут нарушить целостность мировой финансовой системы. Однако в большинстве стран, когда речь идет об операторах криптовалюты, не применяются процедуры «знай своего клиента» или намерение подтвердить личность клиентов, совершающих криптовалютные транзакции.Согласно Юридической библиотеке Конгресса (2018 г.), ряд стран начинают рассматривать регулирование криптовалют и разработку основ политики. Кроме того, CipherTrace (2020) подчеркивает потенциальную эффективность мер по борьбе с отмыванием денег, указывая на снижение на 47% преступных средств, направляемых непосредственно на биржи. Несмотря на субъективную связь, CipherTrace предполагает, что это может быть связано с мерами борьбы с отмыванием денег, препятствующими обмену или обналичиванию незаконных доходов.
Наряду с директивой ЕС (2018 г.) это подчеркивает важность предоставления властям возможности контролировать использование виртуальных валют.
Уполномочив ПФР контролировать использование криптовалют, директива ЕС (2018 г.) обеспечивает шаг к более целостному подходу для организаций к борьбе с угрозой ПОД/ФТ. Далее в директиве говорится: « Такой мониторинг обеспечит сбалансированный и пропорциональный подход, гарантирующий технические достижения и высокую степень прозрачности, достигнутую в области альтернативных финансов и социального предпринимательства ». (ЕС, 2018. Раздел 8).
Проблемы по-прежнему связаны с международным характером криптовалютных транзакций и любой связанной с ними киберпреступной деятельностью.Чтобы противостоять этой проблеме, важно предотвратить переход правонарушителей из одной юрисдикции в другую. Чтобы воспрепятствовать такому поведению, сдерживающим фактором будет применение положений AML/CTF KYC. Применение более строгих положений может задушить инновационную функциональность криптовалют, но в то же время сбалансировать любое незаконное использование, имея возможность раскрыть истинную личность тех, кто участвует в криптовалюте.
Однако для того, чтобы компромиссы были эффективным международным сотрудничеством, потребуется обмен информацией и мониторинг между правоохранительными органами, ПФР и поставщиками криптовалютных услуг.
Для этого типа мониторинга требуются методы анализа, основанные на теории графов и сетевом анализе, которые могут создавать прогностические функции, и архитектура машинного обучения для управления большими наборами данных. Внедрение архитектур машинного обучения предназначено для улучшения мониторинга и расследований с течением времени и потребует меньше трудозатрат. В следующем разделе мы рассмотрим литературу, относящуюся к таким методам.
Анализ биткойнов
В начале
После выпуска технического документа Накамото (2008 г.), Одноранговая система электронных денег.Биткойн , ранний анализ Биткойна вращался вокруг понимания механики системы. Это видно из работы Каминского (2011), который представил выводы о взаимодействии протокола Биткойн с протоколами безопасности в Интернете.
Кроме того, Розенфельд (2011) исследовал, как работает процесс майнинга, чтобы вознаграждать участников сети Биткойн, Караме и др. (2012) рассматривал «атаку двойных трат» с целью изучения того, как воспользоваться преимуществами времени обработки биткойн-транзакций на ранних стадиях, а Дрейнвилл (2012) рассматривал мотивы конфиденциальности для использования биткойнов, а также векторы атак, направленные на нарушение безопасности и анонимности транзакций. Система Биткойн.Затем Стоукс (2012) открыл путь к полезности виртуальных валют для отмывания денег. Однако Рейд и Харриган (2011), Рон и Шамир (2012) и Мейкледжон и др. (2013) впервые применил фундаментальные методы анализа поведения биткойн-транзакций.
Биткойн-эвристика
Расследование незаконного использования биткойнов создает мозаику информации, которая должна быть криминалистически реконструирована, чтобы обеспечить точное представление о цели. Информация может носить технологический, поведенческий, криминологический и нормативный характер.
Введение эвристики в анализ может помочь решить трудности атрибуции. Это достигается путем группировки аналогичного транзакционного поведения и привязки права собственности к адресам и услугам в сети Биткойн.
Мейкледжон и др. (2013) подготовил основополагающую статью об анализе блокчейна Биткойн для выявления личности. Эвристики, представленные в этой статье, составляют основу, на которой выполняется большая часть сегодняшнего анализа биткойнов. Эта работа позволяет группировать активность вокруг определенного пользователя и добавлять контекст к этому пользователю в целях идентификации или группировки похожих сервисов в сети.Кроме того, вводится концепция отслаивания, при которой меньшие суммы биткойнов «отделяются» от большей суммы и переводятся на другой адрес, а оставшаяся часть возвращается обратно на одноразовый адрес для сдачи. Кроме того, они обнаруживают, что если пользователь входного адреса также контролирует одноразовый адрес изменения, связанный с этой транзакцией, можно предположить, что оба адреса принадлежат одному и тому же пользователю.
Этот распространенный шаблон можно использовать для сокрытия движения средств и обнаружения отмывания денег в сети Биткойн.Мейкледжон и др. (2013) проводят различные другие анализы временных рядов наряду с анализом разбивки сервисов Биткойн, чтобы понять и смоделировать влияние различных сервисов на сеть Биткойн. Мейкледжон и др. (2013), применяют этот тип анализа к агрегированным данным, чтобы помочь профилировать и охарактеризовать различные тенденции активности в сети Биткойн. Более глубокое изучение платежных тенденций позволяет более целенаправленно понять незаконную активность пользователей, особенно ее источник. Они также определили, что установить право собственности можно было только после того, как произошла какая-либо подозрительная деятельность.Прогнозирование подозрительной активности в будущем требует сбора целевых биткойн-адресов или идентификаторов транзакций для изучения и обучения моделей для будущих прогнозов, расследований и анализа. Поэтому необходимо обратиться к другим источникам информации для выявления возможных мошеннических транзакций. Именно здесь Рейд и Харриган (2011) предложили кластерный анализ как метод выявления закономерностей, ассоциаций, структур и отношений, исходящих из различных источников данных.Кластеризация может использоваться для идентификации общих объектов в сети Биткойн, контролирующих адреса Биткойн, путем создания картины потоков транзакций с течением времени. Накамото (2008) подразумевает, что алгоритмы кластеризации могут группировать несколько входных транзакций, контролируемых одним и тем же адресом, потенциально идентифицируя владельца адреса (Накамото, 2008). Это позволяет построить пользовательскую сеть, определяющую сопоставления между биткойн-адресами и кластером похожих пользователей (Рейд и Харриган, 2011).С помощью этого типа анализа также можно найти связь между биткойн-адресами, IP-адресами и моделями расходов.
Анализ сетевого уровня
Чтобы деанонимизировать пользователей в сети Биткойн, Тернер и Ирвин (2018) обращают внимание на открытость системы Биткойн и некоторые определяющие особенности, наблюдаемые в анатомии транзакции Биткойн, в сочетании с обширным сбором данных с помощью программного обеспечения для перехвата пакетов.
Используя инструменты анализа сетевого трафика, такие как Wireshark, можно перехватывать трафик протокола Биткойн, прослушивая в сети порт 8333 и создавая профиль потока транзакций между IP-адресами и адресами Биткойн с течением времени.Это известно как профилирование открытого ключа. У этого метода есть слабые места, такие как вероятность того, что биткойн-адреса могут меняться так же часто, как и каждая транзакция. Если это так, это приведет к слабой связи с любыми сетевыми наблюдениями. Из-за однорангового распространения транзакций любое обнаружение IP-адреса, на котором была перехвачена транзакция, может не быть первоначальным создателем транзакции. Это также исключает любую возможность раскрыть личность с помощью анализа использования биткойн-адреса в сети (Turner and Irwin, 2018).Кроме того, Ирвин и Тернер (2018) подчеркивают отсутствие надежности в этом подходе к анализу и препятствия для выявления любых незаконных транзакций. Они заявляют: « IP-адресов, которые подключаются к компьютерам в библиотеке, кафе, открытой беспроводной сети, виртуальной частной сети или выходному ретранслятору Tor, используемые многими людьми, не идентифицируют преступника и, следовательно, не являются вероятной причиной того, что человек несет ответственность за общение или незаконную деятельность ».
(Тернер и Ирвин, 2018 г.). Накамото (2008) разработал систему Биткойн таким образом, чтобы актеры были псевдонимами.Кроме того, пакет транзакции, перемещающийся по сети Биткойн, не содержит IP-адреса. В конечном итоге в блокчейне хранятся только идентификаторы транзакций. Полезная нагрузка транзакции общедоступна для просмотра в любое время в блокчейне. Наряду с суммой транзакции и отметками времени эта полезная нагрузка показывает объединение открытых ключей. Он состоит из биткойн-адреса и криптографических подписей, чтобы обеспечить индекс, связывающий отправителя с предполагаемым получателем биткойнов (Накамото, 2008).Существуют и другие проблемы анализа, представленные исследователем кибербезопасности Каминским в 2011 году в презентации Black Hat 2011 года о безопасности биткойнов при использовании приложения Tor. Это приложение обеспечивает анонимность через стек интернет-протоколов, использующий «Даркнет» и использующий специальную криптовалютную службу «Темный кошелек».
Обфускация IP-адреса достигается с помощью маршрутизатора Tor (Onion Router). Сопоставление IP-адреса и биткойн-адреса теряется, и любой исследователь найдет только IP-адрес, связанный с выходным узлом Tor, что не позволит провести какой-либо значимый анализ (Kaminsky, 2011).
Принимая во внимание ограничения, наблюдаемые на сетевом уровне при анализе незаконной деятельности Биткойн, в следующем разделе рассматривается литература, относящаяся к графовым моделям данных и тому, как узлы и отношения, сформированные в сети Биткойн, могут дать представление о незаконной деятельности.
Анализ графиков
Направленный ациклический граф (DAG)
Направленный ациклический граф (DAG) формируется транзакциями и адресами в сети Биткойн. Возможность разбить весь биткойн-граф на две меньшие DAG была исследована Рейдом и Харриганом (2011), когда они исследовали проблему анонимности.Первая группа DAG была создана с биткойн-адресами для отслеживания потока биткойнов между пользователями.
Второй DAG представлял собой анализ транзакций во времени. Второй DAG представлял транзакцию как узел, а направленные ребра между источником и целью Биткойн моделировались как выход одной транзакции на вход другой, создавая цепочку транзакций. На графике могут быть показаны транзакции, неоднократно выполняемые идентифицируемыми сообществами (несколько объектов), или несколько транзакций, проводимых одним объектом.Разделение системы Биткойн на две DAG позволяет отображать и группировать поведение пользователей и транзакций Биткойн с течением времени. Рейд и Харриган (2011) разбивают систему Биткойн на анализируемые графы пользователей и транзакций и применяют свой метод для раскрытия личности с использованием нескольких источников данных. Эти источники данных включают: информацию вне сети (создание каталога пользователей Биткойн), которая позволяет отслеживать активность, обычное использование транзакций и поведение маршрутизации с помощью веб-сайта под названием Биткойн-кран.Этот веб-сайт использует информацию о сети TCP/IP, сопоставляя биткойн-адреса с IP-адресами, чтобы построить карту географического использования.
В конечном итоге это может быть ошибочным из-за протокола распространения Биткойн, в котором IP-адрес последнего маршрутизируемого узла Биткойн не обязательно совпадает с местом, где возникла транзакция. Примеры применения системы «Биткойн-кран» включают рассмотрение поведения шаблонов адресов, приписываемых известным организациям, таким как WikiLeaks. Кроме того, использование потокового и временного анализа для создания тематического исследования кражи биткойнов.
Поведение транзакции
Еще один шаг вперед в алгоритмическом сетевом анализе поможет читателю понять эволюционное поведение биткойн-транзакций и то, как биткойн-адреса адаптируются с течением времени. Кроме того, передовые аналитические методы, включающие машинное обучение, могут использоваться для определения личности под псевдонимным характером биткойн-адресов.
Рон и Шамир (2012) сделали шаг в этом направлении, проанализировав график крупнейших транзакций в биткойнах с помощью ряда подграфов, выявив несколько характерных особенностей поведения потока транзакций в биткойнах.
К ним относятся: « длинных последовательных цепочек транзакций, паттерны вилки-слияния, которые могут включать в себя циклы, откладывание [биткойнов] BTC и окончательное распределение больших сумм через двоичную древовидную структуру». (Рон и Шамир, 2012 г.). Эти шаблоны можно использовать для отражения общепринятой практики среди пользователей, которая может привести к подозрительному поведению в сети Биткойн, и эти шаблоны можно повторно использовать и применять к другим сценариям незаконных транзакций. Например, Бартолетти и др. (2020) проанализировали перераспределение денежных потоков, связанных с выявлением схем Понци в криптовалюте Ethereum.Они выявили несколько закономерностей в денежных потоках. Схемы в форме цепочки и схемы в форме дерева представляют собой две модели незаконных денежных потоков, которые также можно смоделировать в виде графика. Чтобы сделать это в любом значимом масштабе, необходимо автоматизированное программное обеспечение и алгоритмические методы. В следующих разделах рассматривается литература, относящаяся к этим методам.
Автоматизированное программное обеспечение
Спагнуоло и др. (2014) предоставили основу для криминалистического анализа таких незаконных биткойн-транзакций, а затем разработали анализ графов и автоматизированное программное обеспечение под названием Biodine.Это программное обеспечение используется для анализа блокчейна Биткойн на наличие транзакций и адресов, а затем дополняется различными данными, извлеченными из Интернета, для кластеризации, контекстуализации и визуализации графиков транзакций Биткойн. Важным элементом этой литературы является применение их системы в различных тематических исследованиях. Они включают в себя расследование активности Биткойн Silk Road и связанных с ней сделок, совершенных на подозрительной бирже, Mt Gox и транзакций, совершенных владельцем Silk Road, Dread Pirate Roberts, также известным как Росс Ульбрихт, связывая данные веб-форума с данными блокчейна.Возможно, наиболее важным применением Bitiodine является расследование программы-вымогателя Cryptolocker.
BitIodine используется « для обнаружения кластера(ов) CryptoLocker, принадлежащих авторам вредоносных программ, и вычисления некоторых статистических данных о выкупах, уплаченных жертвами ». (Спаньюоло и др., 2014). Эти данные являются результатом поиска в Google, связанного с программами-вымогателями, форумов Reddit, которые раскрывают адреса, принадлежащие программам-вымогателям, затем классификатор запускается по этим адресам, группируя список вымогаемых адресов и автоматически связывая имена пользователей из Reddit с биткойн-адресами.Furneaux (2018) также определяет несколько инструментов автоматизированного анализа, которые помогают визуализировать график биткойнов и проводить криминалистическое расследование подозрительных адресов. Эти инструменты включают Numisight, Maltego, Learnmeabitcoin.com и коммерческие корпоративные системы, доступные от Chainalysis и Elliptic, которые предоставляют алгоритмические модули для изучения, вывода и прогнозирования закономерностей в сети.
Алгоритмический анализ
Фледер и др. (2015) основаны на предыдущих методах и направлены на выявление подозрительного поведения в сети Биткойн.Предоставляя контекст для данных блокчейна из внешних источников данных на форумах веб-скрейпинга и веб-сайтах социальных сетей, анализ графов может применяться к выполненным транзакциям, чтобы попытаться выявить любое подозрительное использование биткойн-адресов. Методология аналогична той, что была найдена в Spagnuolo et al. (2014), однако он вводит использование алгоритма PageRank: « Мы используем PageRank в качестве руководства для определения наиболее интересных узлов или пользователей в нашем графе пользователей для дальнейшего изучения их связи с известными пользователями форума .(Фледер и др., 2015). Используемые методы анализа графов (PageRank и кластеризация) имеют основополагающее значение для более глубокого поведенческого анализа Биткойна из-за присущей ему структуры данных (блокчейн) и активности (транзакций между пользователями), формирующих граф или сеть.
Согласно Фледеру и соавт. (2015), обогащение данных блокчейна путем просмотра внешних данных в виде отчетов о безопасности, индикаторов компрометации, сайтов с вредоносными программами и других каналов кибербезопасности может помочь раскрыть личность в целях разведки и правоохранительных органов.Особенно важным является использование в статье алгоритма PageRank, который применяется к сообществам транзакций, выполняемых программами-вымогателями. Это ключевой показатель для понимания необычного поведения в сетях, например случаев обнаружения аномалий или мошенничества (Needham and Hodler, 2019).
Например, Fleder et al. (2015) представили анализ средств, захваченных и отправленных на известные биткойн-адреса, принадлежащие ФБР. Узлы с высоким рейтингом с по , их метод был помечен для дальнейшего изучения.Были обнаружены большие кластеры транзакций с подозрительных сайтов, включая WikiLeaks, криптовалютный игровой сервис SatoshiDICE и печально известный Silk Road. Алгоритмический метод от Fleder et al.
(2015) заимствует из других методов управления рисками финансового мошенничества. Связывая адрес или транзакцию, исходящие или направляющиеся с таких гнусных сервисов, как Шелковый путь, они немедленно становятся разграниченными как транзакции или адреса с высоким риском в сети Биткойн. Из-за потенциального риска подвергнуться преступной деятельности пользователь теперь сделал незаконную ссылку, которая может быть помечена в собранных данных.Более продвинутые методы анализа графов могут быть применены к интересующим подграфам и раскрыть дополнительную информацию о сети Биткойн.
Хотя Gaihre et al. прежде всего обеспокоены анонимностью Биткойна. (2018) содержат некоторые важные утверждения для анализа поведения транзакций, такие как частота повторного использования адресов, адреса с нулевым балансом и то, как суммы разбиваются на более мелкие транзакции с использованием адреса сдачи, пересматривая концепцию очистки, введенную Meiklejohn et al. .(2013). Кроме того, Gaihre et al.
(2018), применяют более продвинутые методы анализа графов, такие как степень вхождения, которая представляет собой количество входящих ребер в узел, а также связанность узлов в сети. Кроме того, они смотрят на диаметр графа, который работает над обнаружением самого длинного из всех кратчайших путей в сети с использованием алгоритма поиска хлеба в первую очередь (BFS). Есть также несколько проходов транзакций, которые отображают поведение майнера, где майнер накапливает добытый биткойн, а также где майнер разделяет добытый биткойн.Это могут быть полезные типологии платежей, которые можно использовать для других незаконных транзакций.
Маэса и др. (2018) углубляются в детали алгоритма кластеризации, используемого для создания пользовательского графа, содержащего узлы с группами адресов, управляющими интересующими транзакциями. Процесс кластеризации описан поэтапно. Это может быть полезно при применении аналогичного процесса к заполнению входящих транзакций, например, на начальный адрес программы-вымогателя.
Этот анализ дает коэффициент кластеризации пользовательского графа.Постоянный порядок величины коэффициента проявляется с течением времени, и он подобен по сравнению с другими сложными социальными сетями. Меры центральности обеспечивают расчет и интерпретацию результатов. Эти меры включают индексы PageRank и Eigenvector для просмотра баланса узлов по входящим и исходящим транзакциям. Коэффициент Джини также рассчитывается на пользовательском графике в качестве дополнительной меры для анализа распределения входящих степеней с течением времени. Коэффициент Джини — это экономический индикатор, который измеряет экономическое неравенство, измеряя распределение доходов или богатства среди населения.
Другой аспект Maesa et al. (2018) — это анализ всего графа пользователей Биткойна по состоянию на конец 2015 года. Эти анализы включают представление временных рядов сети Биткойн, а также экономический анализ, показывающий распределение богатства. Кроме того, использование методов для обнаружения критических узлов сети, где связь наиболее сильна.
Техника критичности узла является наиболее подходящей для обнаружения незаконных платежей. Он является частью анализа центральности на графе и определяет наиболее активные узлы на графе.Узлы с высокой центральностью (т. е. наиболее влиятельные на графике) будут давать высокие характеристики степени и / или степени степени, и Maesa et al. (2018) демонстрируют случай, раскрывающий крупнейшие биржи в сети Биткойн, которой в то время была Mt.Gox. Это также применимо к анализу программ-вымогателей и биткойнов. Например, меры центральности могут выявить наиболее активные узлы в графе программ-вымогателей. В зависимости от глубины сети это может быть начальный адрес выкупа, исходный адрес жертвы (т.т. е., где жертва получает свои биткойны), или пункт обналичивания, где след обналичивания встречается с обменом. Это может стать сложным при интерпретации того, действительно ли узел имеет какое-либо влияние на движение платежей выкупа во время кампании вымогателей или просто на стандартные транзакции в сети Биткойн.
Вот почему необходимо собрать больше информации и контекста с помощью машинного обучения , чтобы понять представление этого узла в графе, который мы рассматриваем.
Методы машинного обучения
Машинное обучение в его простейшей форме — это обучение машин тому, как выполнять задачи самостоятельно (Richert and Coelho, 2015). Ричерт и Коэльо (2015) представили эту вводную точку зрения в своей книге о создании систем машинного обучения с помощью Python. Книга представляет собой практический справочник по созданию моделей машинного обучения в Python для обучения компьютерной программы обучению на основе данных, поступающих в систему. Ричерт и Коэльо (2015) углубляются в детали широко используемого языка программирования Python и соответствующих научных и статистических библиотек, необходимых для работы с наборами задач, которые требуют разработки алгоритма машинного обучения в качестве решения этих проблем.Они выделяют классификацию, тематическое моделирование, анализ настроений, регрессию, механизмы рекомендаций, компьютерное зрение и уменьшение размерности как важные проблемные области, над которыми нужно работать.
Алгоритмы обучения, применяемые к этим проблемам, могут принимать форму контролируемого, неконтролируемого обучения или обучения с подкреплением.
Kamath (2011) выступил с докладом на ежегодной конференции по Python в 2011 г., в котором аккуратно обобщил различия в доступных алгоритмах обучения. Обучение с учителем основано на данных обучения, которые содержат правильные ответы на входные данные, и поэтому данные обучения используются для изучения модели, которую можно применять для классификации будущих элементов данных.
Алгоритмы обучения без учителя не имеют предварительных знаний о предметной области или структуре данных, которые они используют в качестве входных данных для интерпретации или классификации значимых выходных данных. Может оказаться невозможным пометить входные данные для области задач, над которой ведется работа, и неконтролируемые алгоритмы могут быть мощным способом обнаружения аномалий или изучения особенностей анализируемого набора данных. Одним из методов обучения без учителя является кластеризация.
Это процесс группировки объектов, найденных во входных данных, с указанием сходных и совершенно разных атрибутов, которые образуют кластеры (Kamath, 2011).Биткойн-системы представляют собой убедительный пример алгоритма кластеризации. Пример этого может быть реализован с несколькими входными и несколькими выходными биткойн-транзакциями. Мейкледжон и др. (2013) обнаружили, что путем группировки этих типов транзакций можно найти биткойн-адреса и транзакции, контролируемые общим объектом. Обучение с подкреплением обеспечивает гибридный подход к обучению с учителем и без учителя. Учащийся проходит через множество различных сценариев, а затем в результате усиления разработанной политики в отношении этих сценариев усваивается хорошее действие, если оно является частью хорошо разработанной политики.Алпайдин (2020) комментирует правильность политики, которая определяется последовательностью хороших действий, направленных на достижение желаемой цели.
Основываясь на этих методах обучения, в следующей литературе рассматривается анализ сетей Биткойн с использованием методов машинного обучения и искусственного интеллекта с применением к отмыванию денег и обнаружению мошенничества.
Контролируемые методы машинного обучения
Инь и Ватрапу (2017) анализируют кластеры, сущности и категории, которые используются для понимания контроля над средствами в сети Биткойн, а также приписывают некоторую форму контекстуализации кластерам в отношении выполняемой ими деятельности (например,грамм. Майнинг, микширование, обмен). Они также классифицируются на основе преступной деятельности, в общей сложности предоставленные категории включают рынки Tor, мошенничество, программы-вымогатели, смешивание и украденные биткойны, обмен, азартные игры, торговые услуги, размещенные кошельки, майнинговые пулы, личные кошельки. Предоставляется методология с описанием данных, необходимых для анализа по каждому кластеру. Эти данные включают в себя: транзакции (хэш, отметка времени, входной адрес, выходной адрес и значение), адреса (адрес, количество транзакций с одноранговым адресом и значением), контрагенты (адрес контрагента, значение, категория и имя контрагента) и подверженность риску.
Воздействие действует как расчет риска, основанный на знании кластера с точки зрения того, сколько входов и выходов из общего числа транзакций исходит или поступает в конкретную категорию услуг. Диаграмма конвейера и процесса анализа обобщает методологию, в которой большое внимание уделяется сбору данных, очистке, подготовке и извлечению признаков. Это отражает высокий уровень усилий, необходимых для подготовки данных к анализу. Вторая половина диаграммы показывает возможности машинного обучения для обучения наборов данных, выбора модели и проверки.Статистические ограничения для компонентов машинного обучения определяются с точки зрения избыточной и недостаточной выборки различных классов, что ограничивает предсказуемость недостаточно выбранных классов. Однако эту методологию можно улучшить за счет улучшения сбора данных, обучения и классификации. Это может улучшить точность 0,5, достигнутую при идентификации программ-вымогателей в их экспериментах.
Харлев и др. (2018) следуют той же методологии, что и Инь и Ватрапу (2017), используя машинное обучение с учителем, чтобы отнести кластеры Биткойн к этим заранее определенным категориям.
Рассматривая анатомию кластера Биткойн и используя машинное обучение с учителем, чтобы отнести кластеры Биткойн к этим заранее определенным категориям, они разбивают структуру кластера, чтобы помочь классифицировать контролирующие объекты. Кластеризация пока только продвигает анализ, и новые методы, основанные на нейронных сетях, которые применяют глубокое изучение скрытых представлений на графе или сетевой структуре, дают преимущество. Именно здесь команда по мошенничеству из Logical Clocks (2019) рассмотрела различные подходы к машинному обучению и то, как традиционные проблемы обнаружения аномалий AML используют контролируемое машинное обучение на основе обучающих данных, которые содержат дисбаланс «хороших» и «плохих» транзакций.Они доходят до того, что говорят, что это нежизнеспособный подход, который может привести только к одной неудачной транзакции из более чем миллиона. Следовательно, необходимо изучить другие методы машинного обучения, чтобы свести к минимуму возникновение ложноположительных и ложноотрицательных обнаружений и последствий таких обнаружений.
Неконтролируемые методы машинного обучения
В то время как Инь и Ватрапу (2017) использовали методы обучения с учителем, Монамо и соавт. (2016) предоставляют средства изучения методов неконтролируемого обучения, предоставляя алгоритмы машинного обучения (усеченные k-средние), которые могут как кластеризовать объекты, так и обнаруживать мошенничество в многовариантной настройке для обнаружения мошеннической активности биткойнов.Алгоритм k-средних может выполнять кластеризацию и классификацию без набора обучающих данных, позволяющего алгоритму устанавливать свои собственные метки по мере того, как он сталкивается с входящими в него данными. Это одновременно и ограничение, и повышение производительности, когда речь идет об обнаружении мошенничества. Ограничение в том, что немаркированные данные каким-то образом должны быть проверены, изменены и отправлены обратно в систему с контекстом (вручную). Повышение производительности, так как он будет быстрее выполнять свои компоненты машины.
Авторы признают, что в процессе раскрытия преступлений сравнение известных преступных элементов было бы лучше с использованием алгоритма, основанного на соседстве.Эти типы алгоритмов используют классификаторы, чтобы помочь машине понять контекст данных, которые они обрабатывают, и, таким образом, облегчить проверку результатов экспертами в этой области. Тернер и Ирвин (2018) экспериментировали с алгоритмом LINGO. Они объясняют природу этого алгоритма с открытым исходным кодом и предыдущее применение алгоритма Osinski (2003) к кластеризации результатов веб-поиска. Осински (2003) описывает алгоритм как комбинацию скрытого семантического индексирования (LSI) и модели векторного пространства (VSM), в которых используются методы обучения без учителя и с учителем соответственно.Неконтролируемое приложение LSI обнаруживает абстрактный контекст в данных, которые проходят через него. Он формирует метки кластера, которые используются в качестве эталона для контролируемого алгоритма VSM. Затем это используется для определения содержимого кластера (Osinski, 2003).
Затем Тернер и Ирвин (2018) рассматривают возможность применения LINGO к комбинации данных социальных сетей и биткойн-блокчейна. Их результаты показывают необходимость настройки алгоритма с учетом знаний предметной области, если будет обнаружена какая-либо значимая подозрительная активность.Незаконные денежные потоки традиционно рассматривались как проблемы обнаружения аномалий. Исследователи Грейвс и Клэнси (2019) из DeepMind пытаются решить проблему обнаружения аномалий, используя методы обучения без учителя. Один из таких передовых методов направлен на обучение алгоритма созданию собственных моделей базовой классификации обнаруженных им данных. Эти «генеративные» модели машинного обучения могут использовать общие методы, такие как кластеризация k-средних и анализ основных компонентов (PCA), для построения модели классов «хороших» и «незаконных» транзакций в сети Биткойн.Такие методы могут быть задействованы только посредством глубокого обучения, которое обеспечивает глубокое понимание наблюдаемых данных в их контексте.
Глубокое обучение
Стинфатт и др. (2018) представляют подход, который позволяет глубокому обучению в графовых сетях изучать роль, которую узел играет в сети. Это основано на алгоритме «struc2vec», где традиционно похожие узлы находятся в такой же непосредственной близости друг от друга, понимание роли, которую узел играет по отношению к встроенным данным, дает сходство узлов и сетей, которые могут не принадлежать непосредственно связанным компонентам.Изучение представлений узлов или «вложений узлов», в которые закодированы метаданные и структурная информация, — это мощный способ найти новые подозрительные отношения в целевой сети. Пример, приведенный Steenfatt et al. (2018) показали данные из платежной сети WeChat о 3000 мошеннических узлов, которые имеют метки ролей от 15 000 000 узлов. Этикетки идентифицировали один из трех типов мошенничества и соответствующим образом сгруппировали транзакции.
В качестве альтернативы встраиванию графа Li et al.(2019) предложили сеть сопоставления графов (GMN), которая вычисляет показатель сходства графов с использованием нейронных сетей графов (GNN). GNN используются для изучения структур неразмеченных графов с использованием базовых закодированных структурированных данных графа (Zhang et al., 2009). Ли и др. (2019) масштабируют эту идею для работы с полными графами, чтобы понять их сходство, сравнивая входные графы с разными графами, чтобы связать узлы и выявить любые различия в функциях узлов и ребер. Этот метод связан с областью программ-вымогателей, и с помощью применения графиков, сформированных транзакциями программ-вымогателей и биткойнов, литература показывает, что можно понять сходства и различия в целевой сетевой модели программ-вымогателей.Кроме того, создавая графы GNN для программ-вымогателей и биткойнов, можно проводить машинное обучение и узнавать, какое поведение и параметры эти сети могут формировать в будущем.
Совместная работа компании Elliptic, занимающейся криминалистическим анализом криптовалют, и исследователей из IBM и Массачусетского технологического института (MIT) опубликовала общедоступный набор данных, содержащий около 200 000 транзакций, частично помеченных незаконными или незаконными флагами, для выявления подозрительных транзакций в блокчейне в контексте. борьбы с отмыванием денег (AML) (Weber et al., 2019). Использование методов анализа графов, таких как сверточные сети графов (GCN), которые используют нейронные сети, чтобы обеспечить встраивание реляционной информации между узлами и отношениями для дальнейшего использования в методах машинного обучения. GCN — это подход, аналогичный подходу, используемому DeepWalk (Perozzi et al., 2014), однако разница заключается в представлении признаков. GCN объединяет степени входа и выхода соседнего узла и распространяет эти представления как функции на узлы сети.DeepWalk встраивает структурную информацию в граф, чтобы изучить типологию графа, создавая контекст узла в графе посредством ряда случайных обходов от этого узла, почти так же, как алгоритм обработки естественного языка (NLP) изучает слова в графе. предложение из корпуса или словаря слов (Perozzi et al., 2014).
Кроме того, исследователи из подразделения CSIRO Data61 подготовили отчет об обнаружении биткойн-программ-вымогателей с помощью масштабируемого графического машинного обучения (Jung, 2019).В этом исследовании GCN также используются для прогнозирования суперузлов, тех узлов в сети Биткойн, которые имеют большое количество входящих и исходящих границ, которые могут быть индикаторами адресов программ-вымогателей и активности в сети Биткойн.
Человек и машина
Методы изучения блокчейна Биткойн в виде графа требуют сочетания машинной аналитики и человеческого опыта, чтобы контекстуализировать данные для сбора разведывательной информации и судебной интерпретации.Возможность применять высокопроизводительные вычисления к большим объемам данных в экосистеме Биткойн обеспечивает эффективность анализа. Кластеризация данных вокруг влиятельных узлов графа биткойнов — распространенный подход, используемый большинством авторов литературы. Это позволяет применять графовые алгоритмы, связанные с обнаружением сообщества, pageRank и центральностью. Добавление меток к собранным данным, а также объединение данных Биткойн с внешними источниками данных встраивает интеллект в модель графа путем кодирования структурных знаний в графе, таких как входящие, исходящие или измененные адреса, временные метки, отправленная и полученная сумма, сервисные метки, сеть. глубина и частота повторного использования адресов.Недавним примером этого является проект открытых данных Михальски и др. (2020) в базе данных Гарварда. Они собрали биткойн-адреса и обозначили их как майнинговые пулы, майнеры, сервисы coinjoin, игорные сервисы, биржи и другие сервисы для обучения алгоритмов машинного обучения изучению и прогнозированию будущих адресов. Целевое применение этих методов относится к случаю выявления платежей программ-вымогателей в биткойнах. В настоящее время существует ограниченное применение в этой области, однако намерение состоит в том, чтобы искать похожие графические шаблоны в различных кампаниях по борьбе с вымогателями.Будущие исследования смогут опираться на эти методы и применять глубокое обучение и искусственный интеллект (ИИ) для дальнейшего улучшения модели целевой сети программ-вымогателей и биткойнов с помощью помеченных данных и расширения когнитивного процесса для выявления сетей программ-вымогателей в экосистеме Биткойн.
Программа-вымогатель — анализ транзакций биткойнов
Программы-вымогатели представляют собой преобладающую угрозу для основного использования криптовалют, а для разработчиков и пользователей вредоносных программ криптовалюты позволяют киберпреступникам собирать свои доходы от преступлений незамеченными.С 2018 года предполагаемый глобальный ущерб от программ-вымогателей вырос в 2,5 раза. От 8 миллиардов долларов США в 2018 году до прогнозируемых 20 миллиардов долларов США в 2020 году (Purplesec, 2020).
Существует насущная потребность в системах идентификации и анализа. Ан и др. (2016) описывают структуру идентификации программ-вымогателей (RIF) для идентификации платежей с выкупом из набора всех транзакций, отправленных в кластер программ-вымогателей. Используя кластерный анализ всей сети программы-вымогателя Cryptolocker, они смогли понять основные финансовые инфраструктуры и стратегии отмывания денег программы-вымогателя.Кроме того, анализ выявил подключения к популярным сервисам, таким как BitcoinFog и BTC-e. Он также предполагал связи с преступной деятельностью, такой как овечий рынок, который использовался для торговли наркотиками и был преемником печально известного сайта Silk Road.
Методология, использованная Ahn et al. (2016) для RIF учитывает общее количество транзакций для каждого начального адреса, общую сумму отправленных и полученных биткойнов и количество полученных платежей в виде выкупа. На уровне отдельных транзакций платформа отслеживала входные и выходные адреса, переданные биткойны и временные метки этих переводов.Эти параметры использовались для построения модели целевой сети для их исследования, наряду с дополнительными метками, указывающими глубину сети (т. е. насколько далеко от начального адреса происходит действие) и любые идентификаторы услуг, которые можно было получить из сети. Интерфейс прикладного программирования блокчейна (API), который указывает обмен биткойнами.
Бистарелли и др. (2018) описывают инструмент, созданный для этой цели. Благодаря анализу атаки WannaCry они смогли визуализировать потоки биткойнов WannaCry.Потоки к трем различным адресам выкупа были проанализированы в анализе «в потоке», чтобы показать кластер платежей, сделанных на адреса выкупа, и откуда они пришли. Это выявило определенные платежи, поступающие от ведущих криптовалютных бирж, таких как poloniex.com и других сервисов, таких как cubits.com. Анализ «в потоке» является одним из разделов континуума разведывательно-криминалистической экспертизы, представленного в качестве основы анализа Тернером и соавт. (2019). Важно получить полное представление о континууме, чтобы построить полную модель целевой сети, от мобилизации до действий по целям собранного выкупа.
Кроме того, Paquet-Clouston et al. (2018) анализируют адреса сборщиков 15 крупнейших семейств программ-вымогателей по полученным платежам выкупа и по семействам программ-вымогателей. Авторы исследуют граф, сформированный поступающими платежами выкупа, и применяют методы анализа графа, такие как центральность, для классификации адресов конкретной программы-вымогателя. Двумя кампаниями программ-вымогателей, подробно изученными с точки зрения графического анализа, были Locky и CryptoHitman. Были произведены обходы транзакций, показывающие, какие узлы в графе действовали как коллекторы и каким службам соответствовали адреса, т.е.например, биржи биткойнов, сервисы микширования, сервисы азартных игр и т. д. Также был проведен лонгитюдный (временной) анализ, который показал профиль адреса программы-вымогателя и то, как он собирал выкупы с течением времени. Многие из этих профилей были похожи, т. е. собирали выкуп в течение всплеска первоначальных платежей, а затем уменьшались в течение 1-й недели или двух. При выполнении анализа временных рядов просматривается история конкретного адреса коллектора, и это также важно для понимания поведения жертв и злоумышленников.Паке-Клустон и др. (2018) обнаружили, что перемещение назад и вперед во времени в течение срока жизни биткойн-адреса помогает профилировать входящие и исходящие отношения, обеспечивая более целенаправленный механизм для выявления шаблонов в графах транзакций программ-вымогателей и биткойнов.
Паттерны — это одна из представляющих интерес структур, которые отслеживают деятельность программ-вымогателей и биткойнов. Другой измеряет влияние или значимость атаки программы-вымогателя путем построения профилей их сбора и оплаты.Конти и др. (2018) предоставляют «упрощенную основу» для анализа 24 различных типов программ-вымогателей с точки зрения их экономической значимости по количеству биткойнов, которые они собирали с течением времени. В документе основное внимание уделяется количеству биткойнов, полученных биткойн-адресами программ-вымогателей за временное окно для кампании программ-вымогателей. Они также рассматривают кумулятивную функцию распределения (CDF) программ-вымогателей, чтобы показать общую сумму выкупа, собранную за кампанию. Это относительно упрощенный анализ, который обеспечивает подход к работе с некоторыми особенностями блокчейна при множественных входных транзакциях и изменении адресов.
Хуанг и др. (2018) предоставляют более подробную информацию о 10 кластерах программ-вымогателей. В документе описывается надежная структура для определения адресов выкупа путем очистки отчетов от реальных жертв, создания искусственных жертв в условиях лабораторного контроля путем совершения микроплатежей и отслеживания потока биткойнов и кластеризации через путем совместного расходования, которое просматривает адреса, которые создают транзакцию. контролируется кошельком с семенами выкупа. Кроме того, внешние источники данных просматриваются для получения информации о кампании вымогателей.К ним относятся тенденции истории поиска Google и индикаторы компрометации вредоносного ПО YARA с помощью инструмента под названием VirusTotal. После того, как эта структура будет настроена, а первоначальное обнаружение и сбор будут выполнены, можно будет провести анализ платежей, чтобы посмотреть на такие вещи, как оценка дохода от программ-вымогателей, механика платежей (время и профиль) и потенциальное поведение обналичивания. Обналичивание средств — одна из наиболее интересных частей анализа биткойнов и программ-вымогателей, поскольку она дает целенаправленные доказательства преступного поведения злоумышленников, пытающихся использовать свои преступные доходы.
Методы, используемые для анализа программ-вымогателей и биткойнов, варьируются в зависимости от континуума разведывательно-криминалистической экспертизы с использованием обсуждаемых элементов и путем добавления атрибутов данных к узлам и вершинам в графе с помощью маркировки, можно помочь классификации графа с помощью алгоритмов машинного обучения графа для поиска сходства или тенденции на графиках (Tiao et al., 2019). Из вышеупомянутой литературы становится очевидной важность заполнения модели целевой сети контекстно-зависимыми данными и сравнения с различными графиками из различных кампаний вымогателей.
Обсуждение
Применение положений AML/CTF KYC для криптовалюты будет препятствовать тем, кто неправильно направит ее инновационную функциональность в незаконных целях, и разоблачит тех, кто решит это сделать. Однако для получения выгоды правоохранительными органами крайне важно, чтобы правоохранительные органы, подразделения финансовой разведки и поставщики услуг криптовалюты сотрудничали и обменивались информацией. Для этого есть прецедент.
Например, в 2017 году в Европейском союзе было создано совместное исследовательское и правоохранительное партнерство между агентствами и академическими учреждениями из Нидерландов, Германии, Испании, Финляндии, Австрии и Великобритании, в рамках которого был создан проект «Титан». Инструменты для расследования сделок на теневых рынках).Этот проект поддерживал криминалистический анализ, связанный с преступными транзакциями, обнаружение аномалий и методы машинного обучения, которые были разработаны в качестве решения для расследований, связанных с преступными и террористическими актами с использованием криптовалют в Интернете. Согласно Darknetmarkets (2017), Titanium была платформой, использующей данные из нескольких источников, включая « онлайн-форумов, P2P-сети на темных торговых площадках, виртуальные валюты и данные, найденные на электронном оборудовании, изъятом у подозреваемых ».(Даркнетмаркетс, 2017). Демонстрируя прочное партнерство между экспертами в области технологий и предметной области, Titanium является модельным проектом, на основе которого правоохранительные органы могут усилить свою роль наряду с технологиями в обнаружении и борьбе с незаконным использованием криптовалюты.
В этом документе были рассмотрены различные методы, которые сами по себе весьма ограничены. Однако в сочетании эти приемы представляют собой грозный арсенал, гораздо больший, чем сумма приемов по отдельности. Эти методы варьируются от простых эвристических подходов, которые помогают установить право собственности на адреса и транзакции, до графовых алгоритмов, которые обеспечивают необходимую основу для обнаружения сообществ, PageRank и шаблонов связности в незаконных сетях.Более того, передовые вычислительные мощности позволяют возродить область искусственного интеллекта (ИИ). Машинное обучение применительно к графам и сетям дает глубокое контекстуальное понимание поведения графов и открывает новые горизонты для обнаружения аномалий. Это облегчает очень подробный и сложный бенчмаркинг и обнаружение закономерностей. Сложные алгоритмы, такие как микрокластерный детектор аномалий в граничных потоках (MIDAS), могут обнаруживать динамическое поведение на графиках (Mishra, 2018). Этот автоматический одновременный анализ хорошо подходит для среды биткойн-блокчейн, поскольку сформированные здесь графики постоянно обновляются новыми адресами и транзакциями.Эта возможность особенно полезна для атак программ-вымогателей, первым признаком которых часто являются внезапные всплески активности в блокчейне (Bhatia et al., 2019).
Заключение
Литература, рассмотренная в этой статье, формирует последовательный подход к анализу блокчейна Биткойн на предмет незаконных денежных потоков. Этот подход основан на методах, направленных на снижение уровня анонимности, обеспечиваемого системой Биткойн для идентификации участников реального мира. В литературе выявляются проблемы с нормативно-правовой средой.Различное применение законов и средств контроля за соблюдением в разных юрисдикциях может препятствовать деанонимизации и атрибуции реального мира виртуальных личностей в сети криптовалюты. Появление машинного обучения и его применение к графикам предоставляет мощные аналитические возможности для пресечения преступной деятельности, связанной с биткойнами. Особенно важны методы анализа графов, кластеризации, связности и GNN как формы глубокого обучения, применяемого к графам. По сравнению со стандартным машинным обучением, в котором используются методы обучения с учителем и обнаружение аномалий на основе правил, эти методы на основе графов значительно улучшают ориентированный на будущее интеллект и анализ транзакций Биткойн в реальном времени.
В конечном счете, литература показывает, что недостатка в доступных данных о блокчейне Биткойн нет. Предоставляя открытые данные, это позволяет сообществу отмечать определенное поведение или ориентацию биткойн-адресов и транзакций. Однако задача состоит в том, чтобы правильно идентифицировать и классифицировать данные и связать их с данными вне сети, чтобы обеспечить более богатый контекст. Способ потенциально улучшить производительность алгоритмов машинного обучения состоит в том, чтобы сделать еще один шаг в графической маркировке.Это потребует добавления дополнительных метаданных в граф, который относит адреса и транзакции к различным классификациям, таким как программы-вымогатели или другие незаконные цели. Эти проблемы ускорили усилия по открытым данным, такие как совместные исследования в Гарвардской базе данных (Michalski et al., 2020) и между Elliptic, IBM и MIT (Weber et al., 2019), которые будут поддерживать будущие исследования и улучшать обмен разведданными. о незаконных биткойн-транзакциях.
Вклад авторов
AT: основной автор.SM и AU: соответствующие авторы, научные руководители и редакторы. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.
Конфликт интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Сноски
Каталожные номера
Ан, Г. Дж., Доуп, А., Чжао, З. и Ляо, К. (2016). «Вымогатели и криптовалюта: партнеры в преступлении», в Киберпреступность через междисциплинарную призму , под редакцией Т.Дж. Холт (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Routledge), 119–140.
Академия Google
Алпайдин Э. (2020). Введение в машинное обучение , 4-е изд. Кембридж, Массачусетс: Издательство Массачусетского технологического института (MIT).
Академия Google
Бартолетти М., Карта С., Чимоли Т. и Сайя Р. (2020). Анализ схем Понци на Ethereum: идентификация, анализ и влияние. Генератор будущего. вычисл. Сист . 102, 259–277. doi: 10.1016/j.future.2019.08.014
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Бхатия С., Хуи Б., Юн М., Шин К. и Фалуцос К. (2019). MIDAS: микрокластерный детектор аномалий в краевых водотоках. архив. Препринт arXiv: 1911.04464. дои: 10.1609/aaai.v34i04.5724
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Бистарелли, С., Паррокчини, М., и Сантини, Ф. (2018). «Визуализация потоков биткойн-вымогателей: WannaCry неделю спустя», в ITASEC, сер.Материалы семинара CEUR, нет. 2058, 2018 [Онлайн]. Доступно в Интернете по адресу: http://ceur-ws.org/Vol-2058/#paper-13 (по состоянию на 6 ноября 2018 г.).
Академия Google
Конти, М., Ганвал, А., и Рудж, С. (2018). Об экономическом значении кампаний программ-вымогателей: перспектива транзакций биткойнов. Вычисл. Служба безопасности 79, 162–189. doi: 10.1016/j.cose.2018.08.008
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Дринвиль, Д. (2012). Анализ системы электронных денег Биткойн .Ватерлоо, Онтарио: Университет Ватерлоо, 45.
Академия Google
Фледер, М., Кестер, М.С., и Пиллаи, С. (2015). Анализ графа транзакций биткойнов. архив. Препринт arXiv: 1502.01657.
Академия Google
Фюрно, Н. (2018). Исследование криптовалют: понимание, извлечение и анализ доказательств блокчейна . Индианаполис, Индиана: Джон Уайли и сыновья. дои: 10.1002/9781119549314
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Гайре, А., Луо Ю. и Лю Х. (2018). «Действительно ли пользователи биткойнов заботятся об анонимности? анализ графа транзакций биткойнов», в 2018 IEEE International Conference on Big Data (Сиэтл, Вашингтон: IEEE Big Data), 1198–1207. doi: 10.1109/BigData.2018.8622442
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Харлев, М. А., Сунь Инь, Х., Лангенхельдт, К. С., Муккамала, Р., и Ватрапу, Р. (2018). «Во все тяжкие: деанонимизация типов сущностей в блокчейне биткойнов с помощью контролируемого машинного обучения», в Proceedings of 51st Hawaii International Conference on System Sciences (Waikoloa Village, HI).doi: 10.24251/HICSS.2018.443
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Huang, D.Y., McCoy, D., Aliapoulios, M.M., Li, V.G., Invernizzi, L., Bursztein, E., et al. (2018). «Сквозное отслеживание программ-вымогателей», 2018 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), 20–24 мая 2018 г. (Сан-Франциско, Калифорния). doi: 10.1109/SP.2018.00047
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Ирвин, А.С., и Тернер, А.Б. (2018). Незаконные биткойн-транзакции: трудности в установлении того, кто, что, когда и где. Дж. Отмывание денег. Контроль 21, 297–313. doi: 10.1108/JMLC-07-2017-0031
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Караме, Г. О., Андрулаки, Э., и Капкун, С. (2012). «Быстрые платежи в биткойнах с двойной тратой», Proceedings of the 2012 ACM Conference on Computer and Communication Security (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк), 906–917. дои: 10.1145/2382196.2382292
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Ли, Ю., Гу, К., Даллиен, Т., Виньялс, О.и Кохли, П. (2019). «Сети сопоставления графов для изучения подобия объектов, структурированных графами», в материалах Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (Лонг-Бич, Калифорния).
Академия Google
Маэса, Д. Д. Ф., Марино, А., и Риччи, Л. (2018). Анализ свойств биткойнов на основе данных: использование графа пользователей. Междунар. Дж. Наука о данных. анал . 6, 63–80. doi: 10.1007/s41060-017-0074-x
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Мейкледжон, С., Pomarole, M., Jordan, G., Levchenko, K., McCoy, D., Voelker, G.M., et al. (2013). «Пригоршня биткойнов: характеристика платежей среди безымянных мужчин», в Proceedings of the 2013 Conference on Internet Measurement Conference (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк), 127–140. дои: 10.1145/2504730.2504747
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Михальски Р., Мацек П. и Дзюбалтовска Д. (2020). Биткойн-адреса и их категории , Harvard Dataverse, V1, UNF:6:yMWT5M5ZVtmYA+B5iUqf3Q = = [fileUNF]
Академия Google
Монамо, П., Маривате, В., и Твала, Б. (2016). « Неконтролируемое обучение для надежного обнаружения мошенничества с биткойнами », в 2016 Информационная безопасность для Южной Африки (ISSA) (Йоханнесбург: IEEE), 129–134. doi: 10.1109/ISSA.2016.7802939
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Нидхэм, М., и Ходлер, А. Э. (2019). Графовые алгоритмы: практические примеры в Apache Spark и Neo4j . Севастополь, Калифорния: O’Reilly Media, Inc.
Академия Google
Осинский, С.(2003). Алгоритм кластеризации результатов веб-поиска (магистерская работа). Познань: Познаньский технологический университет.
Академия Google
Паке-Клустон, М., Хаслхофер, Б., и Дюпон, Б. (2018). «Платежи с программами-вымогателями в биткойн-экосистеме», 17-й ежегодный семинар по экономике информационной безопасности (WEIS) (Инсбрук). doi: 10.1093/cybsec/tyz003
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Пероцци, Б., Аль-Рфу, Р.и Скиена, С. (2014). «Deepwalk: онлайн-обучение социальным представлениям», в материалах Proceedings of the 20th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк), 701–710. дои: 10.1145/2623330.2623732
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Пиларовски Г. и Юэ Л. (2017). PBOC, CAC, MIIT, SAIC, CBRC, CSRC и CIRC, Объявление о предотвращении финансовых рисков, связанных с первичным размещением монет . Доступно в Интернете по адресу: http://www.pbc.gov.cn/goutongjiaoliu/113456/113469/3374222/index.html (на китайском языке), заархивировано по адресу: https://perma.cc/N88N-5CV5. См. Грег Пиларовски и Лу Юэ, China Bans Initial Coin Offerings and Cryptocurrency Trading Platforms, CHINA REGULATION WATCH. Доступно на сайте: http://www.pillarlegalpc.com/en/news/2017/09/21/china-bans-initial-coin-offerings-and-cryptocurrency-tradingplatforms/, в архиве: https://perma. cc/VQ2W-T4HY (по состоянию на 28 августа 2020 г.).
Академия Google
Рейд, Ф.и Харриган, М. (2011). «Анализ анонимности в системе биткойн», Международная конференция 2011 года по конфиденциальности, безопасности, рискам и доверию и Международная конференция IEEE по социальным вычислениям (Бостон, Массачусетс). doi: 10.1109/PASSAT/SocialCom.2011.79
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Ричерт, В., и Коэльо, Л.П. (2015). Создание систем машинного обучения с помощью Python, 2-е издание. Получите больше от своих данных, создав практические системы машинного обучения с помощью Python .Бирмингем: Packt Publishing.
Академия Google
Рон, Д., и Шамир, А. (2012). Количественный анализ полного графика биткойн-транзакций . Архив ePrint Cryptology Международной ассоциации криптологических исследований (IACR), 584.
Академия Google
Розенфельд, М. (2011). Анализ систем вознаграждения за майнинг биткойнов. архив. Препринт arXiv:1112.4980.
Академия Google
Спаньоло, М., Магги Ф. и Занеро С. (2014). «Битиодин: извлечение информации из сети биткойнов», в Международной конференции по финансовой криптографии и безопасности данных (Берлин, Гейдельберг: Springer), 457–468. дои: 10.1007/978-3-662-45472-5_29
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Стинфатт, Н., Николенцос, Г., Вазиргианнис, М., и Чжао, К. (2018). «Изучение представлений структурных узлов на ориентированных графах», Международная конференция по сложным сетям и их приложениям (Cham: Springer), 132–144.дои: 10.1007/978-3-030-05414-4_11
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Стоукс, Р. (2012). Отмывание виртуальных денег: случай биткойна и линден-доллара. Инф. коммун. Технол. Закон 21, 221–236. дои: 10.1080/13600834.2012.744225
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Тиао Л., Элинас П., Нгуен Х. и Бонилья Э. В. (2019). Сверточные сети с вариационным спектральным графом. архив. Препринт arXiv: 1906.01852.
Академия Google
Ту, К.В., и Мередит, М.В. (2015). Переосмысление регулирования виртуальной валюты в эпоху биткойнов. Вашингтон Л. Ред. 90, 271–347.
Академия Google
Тернер, А., и Ирвин, А.С.М. (2018). Биткойн-транзакции: цифровое обнаружение незаконной деятельности в блокчейне. Дж. Финанс. Преступление 25, 109–130. doi: 10.1108/JFC-12-2016-0078
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Тернер, А., Маккомби С. и Ульманн А. (2019). Целенаправленный аналитический подход к WannaCry 2.0. Дж. Отмывание денег. Контроль 22, 646–665. doi: 10.1108/JMLC-01-2019-0005
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Weber, M., Domeniconi, G., Chen, J., Weidele, D.K.I., Bellei, C., Robinson, T., et al. (2019). «Борьба с отмыванием денег в биткойнах: эксперименты со сверточными сетями графов для финансовой экспертизы», в учебном пособии на семинаре по обнаружению аномалий в финансах на 25-й конференции SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных (Анкоридж, AK).
Академия Google
Инь, Х.С., и Ватрапу, Р. (2017). «Первая оценка доли киберпреступников в биткойн-экосистеме с использованием контролируемого машинного обучения», в 2017 IEEE International Conference on Big Data (Бостон, Массачусетс: IEEE, Big Data), 3690–3699.
Академия Google
Чжан, С.Дж., Хагенбухнер, М., Скарселли, Ф., и Цой, А.С. (2009). «Контролируемое кодирование графов графов для задач классификации и регрессии», в International Workshop of the Initiative for the Evaluation of XML Retrieval (Berlin, Heidelberg: Springer), 449–461.дои: 10.1007/978-3-642-14556-8_45
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
В 2019 году произошел массовый всплеск крипто-преступлений, общая сумма которых на сегодняшний день составляет 4,4 миллиарда долларов
Поскольку у стран осталось всего семь месяцев для принятия законов и поставщиков услуг виртуальных активов (VASP) для соблюдения руководящих принципов, большинство криптовалютных бирж не оборудованы для обработки базового KYC, не говоря уже о соблюдении строгих новых Правил перемещения средств, включенных в обновленное руководство Группы разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег (FATF), сообщает CipherTrace.
Несоответствующий KYC
Результаты исследования показали, что львиная доля — более двух третей — бирж не имеют хорошего KYC. Распределение рейтингов выглядит следующим образом:
- Слабый . Эти биржи позволяли исследователям выводить не менее 0,25 BTC в день практически без KYC.
- Porous — Эти обмены требуют определенного процесса проверки личности.
- Хорошо . Эти обмены требуют очень напряженного процесса KYC, который занимает несколько шагов, прежде чем исследователи смогут внести или вывести средства.Они требуют не только процесса идентификации, но и подтверждения адреса. Некоторым требуется телефонный звонок или видеочат для завершения процесса KYC.
Правило перемещения средств ФАТФ требует, чтобы VASP безопасно передавали (и хранили) личную информацию (PII) отправителя и получателя с любой криптовалютной транзакцией на сумму не менее 1000 долларов США/евро. Следовательно, строгий KYC необходим для выполнения основных требований Правил путешествий.
Страны, которые не соблюдают руководящие принципы ФАТФ, часто подвергаются политическому остракизму, финансовым санкциям и добавляются в черный список ФАТФ, который документирует страны, которые, по ее мнению, «не сотрудничают в глобальной борьбе с отмыванием денег и финансированием терроризма».
В США с 1996 г. действует аналогичное Правило о поездках через Сеть по борьбе с финансовыми преступлениями (FinCEN) Министерства финансов. Недавно Кеннет Бланко, директор FinCEN, пояснил, что его организация 2014».
«(Правило о поездках) является наиболее часто упоминаемым нарушением в отношении предприятий, предоставляющих денежные услуги, использующих виртуальные валюты», — сказал Бланко.
Правило о путешествиях оказалось особенно проблематичным для «конфиденциальных монет», основной вариант использования которых для сокрытия данных о денежных переводах, по-видимому, контрастирует с обменом информацией, необходимым для соблюдения.
В ожидании регулятивных мер многие биржи заранее удалили списки конфиденциальных монет. Тем не менее, 32 процента бирж, в том числе те, которые имеют слабую или пористую KYC, по-прежнему имеют листинг монет конфиденциальности.
Криптовалютные преступления
После двух лет крупных, громких взломов бирж и мошеннических действий с выходом, количество крипто-преступлений значительно сократилось. Тем не менее, даже с самыми низкими квартальными кражами и мошенничеством с криптовалютой за два года, в 2019 году все еще наблюдался массовый поток криптовалютных преступлений — более 4 долларов.4 миллиарда на сегодняшний день.
Хотя достоверных данных, объясняющих спад в третьем квартале, нет — за исключением потенциально аномального характера мошенничества с QuadrigaCX и PlusToken, искажающего цифры в предыдущих кварталах, — одно из возможных объяснений заключается в том, что государственное регулирование отрасли оказывает положительное влияние.
Ранее предполагалось, что переход от прямых краж к мошенничеству при выезде и другим мошенничествам, совершаемым инсайдерами, указывает на то, что криптобиржи начали адекватно инвестировать в укрепление своей ИТ-инфраструктуры.Это потому, что преступники, как и положено, идут по пути наименьшего сопротивления.
Зрелые и изощренные террористические и преступные синдикаты частично несут ответственность за глобальное регулятивное ограничение криптовалюты. Террористы, другие преступные организации, их сторонники и сочувствующие постоянно ищут новые способы сбора и перевода средств без обнаружения и отслеживания со стороны правоохранительных органов.
Поскольку регулирующие органы продолжают ограничивать ресурсы для преступного использования криптовалюты, террористы используют более изощренные методы для обеспечения финансирования и отмывания денег для операций и атак.
Преступные доходы отмываются в кошельках конфиденциальности
Новое руководство Elliptic «Типологии финансовых преступлений в криптоактивах» подробно описывает более 35 типологий финансовых преступлений, связанных с использованием криптоактивов, таких как биткойн. Исследование подчеркивает одну тенденцию, имеющую особое значение, — растущее использование кошельков конфиденциальности в процессе отмывания криптовалюты.
биткойн-транзакций записаны в блокчейне для всеобщего обозрения. Это проблема для преступников, поскольку это означает, что правоохранительные органы могут отслеживать денежные потоки с помощью инструментов аналитики блокчейна и потенциально идентифицировать и задерживать их.Это также затрудняет отмывание или обналичивание доходов от преступлений в биткойнах, поскольку регулируемые финансовые учреждения также используют инструменты аналитики блокчейна для выявления любых депозитов, полученных в результате незаконной деятельности.
Преступники исторически преодолевали эту проблему, используя миксеры. Микшер — это сервис, который позволяет пользователям вносить биткойны, а затем выводить разные биткойны из пула, что эффективно ломает след блокчейна. Миксеры — это крупный бизнес, на сегодняшний день через миксеры было отправлено более 2 миллиардов долларов в биткойнах, а комиссия — 0.5-5% обычно взимаются оператором.
У миксеровесть существенные недостатки — вы должны быть уверены, что это не приманка правоохранительных органов (обычно они работают анонимно) или что они не исчезнут просто так с депонированными биткойнами. Регулирующие органы также начали пресекать эти услуги: оператор Helix, одного из крупнейших миксеров, был оштрафован на 60 миллионов долларов за нарушение правил по борьбе с отмыванием денег.
Более безопасной альтернативой является использование транзакций CoinJoin, когда Биткойн смешивается в одной транзакции, а не путем объединения средств в миксере, контролируемом кем-то другим.Недостатком этого метода является сложность поиска других людей для участия в этих транзакциях. Кошельки конфиденциальности, такие как Wasabi Wallet, теперь упростили эту задачу, объединяя людей, желающих совершать транзакции CoinJoin, и создавая транзакции для них.
На приведенной ниже диаграмме показано, как за последние несколько лет преступники перешли от использования миксеров к кошелькам конфиденциальности. В 2020 году через кошельки конфиденциальности было отправлено не менее 13% всех доходов от преступлений в биткойнах по сравнению с 2% годом ранее.В 2020 году это составило более 160 миллионов долларов в биткойнах с рынков даркнета, краж и мошенничества, отмываемых через кошельки конфиденциальности.
Назначение всех преступных доходов в биткойнах: миксеры и кошельки конфиденциальности
Эта тенденция была проиллюстрирована одними из самых громких киберпреступлений 2020 года:
- В июле Twitter подвергся серьезному взлому, в результате которого было захвачено более 130 высокопоставленных учетных записей на платформе.Они использовались для продвижения мошенничества с биткойнами, в результате которого было собрано более 120 000 долларов в криптовалютах. Большая часть этих средств впоследствии была отмыта через кошелек Wasabi.
- В сентябре у азиатской биржи KuCoin было украдено криптоактивов на сумму более 280 миллионов долларов. Кошелек Wasabi снова использовался для отмывания украденных биткойнов.
Кошельки конфиденциальности помогают своим пользователям достичь именно этого — конфиденциальности. Существуют вполне законные причины для использования миксеров или кошельков конфиденциальности, а финансовая конфиденциальность является основой любого открытого общества.Однако данные блокчейна показывают, что преступники быстро воспользовались этим новым инструментом, и это представляет собой растущую проблему для регулирующих органов, правоохранительных органов и специалистов по соблюдению требований, стремящихся бороться с финансовыми преступлениями в отношении криптоактивов.
Аналитические инструментыBlockchain по-прежнему предоставляют ценную информацию специалистам по соблюдению нормативных требований на биржах криптоактивов и в финансовых учреждениях.