Zum Hauptinhalt springen

Crypto Currency Transaction Tracking zur Verfolgung von Krypto-Währungstransaktionen

Kryptowährungen: großes Geschäft und große Herausforderungen für die Compliance

Die Verwendung öffentlicher Schlüssel zur Verfolgung von Transaktionen wird immer schwieriger. Während „Kriminelle“ früher öffentliche Schlüssel auf sozialen Medien gepostet haben, ist zu beobachten, dass sie mit dieser Praxis nun deutlich vorsichtiger sind. Mit dem Versiegen dieser Art von Informationen (OSINT) wird es zunehmend problematisch, dass sich die Mehrheit der auf dem Markt befindlichen Tracking-Tools auf diese Quelle stützt.

Der Ansatz von Deloitte

 

Als Antwort auf dieses Problem hat Deloitte einen neuen Ansatz für die Entwicklung eines eigenen Tracking-Tools gewählt.

Das Tracking Tool basiert auf einer Neo4J-Graph-Datenbank , die neben den Ledger-Informationen, also den eigentlichen Transaktionsdaten, auch öffentlich zugängliche Cluster- ("welche Transaktionen gehören zu welcher Wallet") und Labelling-Informationen enthält ("wem gehört die Wallet").

Zusätzlich werden durch das Tool  weitere Informationen hinzugefügt, wie z. B. der “unspent amount“ (der verbleibende, nicht ausgegebene Betrag) einer Transaktion, die in Wahrscheinlichkeitsberechnungen einfließen, um das Zusammenhängen einzelner Transaktionen zu erkennen.

In der Analyse verarbeitet das Tool auch Daten wie die übertragenen Summen, Netzwerkzeiten, Transaktionsaktivitäten und zeitliche Muster und ordnet diese den Nutzungsarten verschiedener Akteure wie Börsen, Investoren und Endnutzer sowie technischen Tools wie z.B. Mixern zu.

Der zentrale Kern der Analyse basiert auf dem sogenannten “supervised learning“ (überwachtes Lernen). Die Lernalgorithmen bilden entsprechende Hypothesen, z.B. Eingabewerte auf angenommene Ausgabewerte, ab. Ziel ist es, die Wallet-Identität möglichst genau abzubilden. In iterativen Trainings- und Testzyklen werden die Assoziationen zwischen Transaktion und Wallet (Clustering) und zwischen Wallet und Identität (Labelling) mit der Zeit verbessert.

Dabei kommen Methoden der logistischen Regression, die Anwendung bedingter Wahrscheinlichkeiten, Likelihood-Funktionen und Perzeptron-Algorithmen (Wahrnehmungsanalyse) zum Einsatz. Für die nächste Entwicklungs-/Erweiterungsstufe des Tools sind Erweiterungen wie (naive) Bayes'sche Klassifikation, Nearest-Neighbor-Heuristik, Diskriminationsanalyse und die Erweiterung um Random Walks (Zufallsbewegungsanalyse) geplant. Diese werden auffällige Muster und Unregelmäßigkeiten in Transaktionen auch bei spärlichen Informationen sichtbar machen.

Das Deloitte Tracking-Tool kann sofort und ohne Installation genutzt werden, da es rein webbasiert ist. Zudem lässt es sich aufgrund seiner universellen API-Schnittstelle leicht in bestehende Transaktionsüberwachungs- und andere Umsysteme integrieren.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Sprechen Sie uns an, wir stellen Ihnen das Tool gerne vor und besprechen mögliche Integrationslösungen.

Autor und inhaltlicher Ansprechpartner:

Sven Buschke
Senior Manager, Deloitte Consulting
Tel: +49 (0)89 29036 7575
M: sbuschke@deloitte.de

Fanden Sie dies hilfreich?

Vielen Dank für Ihr Feedback

Wenn Sie helfen möchten, Deloitte.com weiter zu verbessern, füllen Sie bitte folgendes aus: 3-min-Umfrage