Avec son événement historique Merge en septembre, Ethereum est devenu une blockchain de preuve de participation. Le mécanisme désormais utilisé pour confirmer les transactions repose sur des validateurs jalonnant leur Ether (EPF). La mise à niveau d’Ethereum en mars, dont le nom de code est Shanghai, a finalement permis aux jalonneurs de retirer leur Ether verrouillé.
Les “thèmes d’investissement” de l’écosystème Ethereum ont inclus a) finance décentralisée (DeFi) b) stablecoins c) Bitcoin (via des versions enveloppées de BTC) et d) jetons non fongibles (NFT). Avec la mise à niveau, le réseau a également commencé à fournir des actifs à revenu fixe.
Il existe actuellement plusieurs façons de gagner de l’argent sur ou en utilisant Ethereum. En gros, ils peuvent être regroupés en «thèmes d’investissement», notamment: a) finance décentralisée (DeFi); b) pièces stables ; c) Bitcoin (CTB) (via des versions enveloppées de BTC); et d) jetons non fongibles (NFT). Après Shanghai, le réseau a commencé à proposer des actifs à revenu fixe.
Taux sans risque
Le rendement est l’un des piliers de la finance traditionnelle (TradFi). Une hausse ou une baisse du rendement entraîne une augmentation ou une diminution du risque perçu des autres actifs financiers. Ainsi, les mouvements du taux de référence fixé par la Réserve fédérale américaine fournissent la justification des décisions d’investissement, en général.
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En conséquence, les professionnels de la conformité utilisent les tendances du taux sans risque pour détecter les mouvements irrationnels de fonds sur les marchés des capitaux, car ces flux de fonds pourraient être des tentatives de blanchiment d’argent. Le raisonnement ici est que les blanchisseurs de fonds illicites ne recherchent pas activement les gains financiers comme les investisseurs réguliers, car le seul but du blanchiment d’argent est d’obscurcir la piste de l’argent sale.
Avec le rendement de jalonnement d’Ethereum indiquant le «taux sans risque» de l’écosystème crypto, la mise à niveau de Shanghai a peut-être amélioré l’état de la criminalistique crypto.
La criminalistique TradFi se concentre sur l’activité — la criminalistique cryptographique se concentre sur les entités
Le risque de criminalité financière dans TradFi est géré à l’aide de systèmes automatiques qui alertent les institutions de l’utilisation illicite probable d’actifs financiers. Alors que les scientifiques des données conçoivent et déploient des modèles pour signaler les transactions suspectes, les équipes d’enquête doivent encore évaluer les pistes qui en résultent et déterminer si des rapports d’activité suspecte (SAR) doivent être déposés.
Un contraste intéressant entre la criminalistique pour TradFi et la cryptographie est que cette dernière se concentre davantage sur l’entité criminelle que sur l’activité elle-même. En d’autres termes, les enquêteurs analysent les réseaux de portefeuilles cryptographiques pour identifier les transferts d’avoirs criminels.
Le blanchiment d’argent se déroule en trois étapes : a) Placement : les produits du crime entrent dans le système financier ; b) Superposition : mouvement complexe de fonds pour obscurcir la piste d’audit et rompre le lien avec le crime d’origine ; et c) Intégration : les produits du crime sont désormais entièrement absorbés par l’économie légale et peuvent être utilisés à n’importe quelle fin.
Pour les actifs cryptographiques, il est pratique de concevoir des solutions pour détecter le placement d’actifs illicites. En effet, la plupart de l’argent blanchi provient de crimes crypto-natifs tels que les attaques de ransomwares, les hacks de pont DeFi, les exploits de contrats intelligents et les stratagèmes de phishing. Dans toutes ces infractions, les adresses de portefeuille d’un auteur sont facilement disponibles. Par conséquent, une fois qu’un crime a été commis, les portefeuilles concernés sont surveillés pour analyser les flux d’actifs.
En revanche, les experts en médecine légale travaillant pour, par exemple, une banque n’ont aucune visibilité sur l’infraction – comme le trafic d’êtres humains ou de drogue, la cybercriminalité ou le terrorisme – lorsque les produits du crime sont injectés dans l’écosystème d’une banque. Cela rend la détection extrêmement difficile. Par conséquent, la plupart des solutions anti-blanchiment d’argent (AML) sont conçues pour identifier la stratification.
Les récompenses de jalonnement d’Ethereum facilitent la détection d’activités inhabituelles
Pour concevoir des solutions permettant de détecter la superposition, il est impératif de penser comme des criminels, qui élaborent des flux de fonds complexes pour obscurcir la piste de l’argent. L’approche éprouvée pour exposer une telle activité consiste à repérer le mouvement irrationnel des actifs. En effet, le blanchiment d’argent n’a pas pour objectif de générer des profits.
Avec les rendements de jalonnement post-Shanghai d’Ether fournissant des taux d’intérêt de référence pour la cryptographie, nous pouvons formuler des structures risque-récompense de base. Armés de cela, les enquêteurs peuvent systématiquement repérer les comportements financiers qui vont à l’encontre des tendances du taux de référence.
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Pour illustrer, il peut y avoir un modèle dans lequel une adresse ou un groupe d’adresses pointe vers une entité qui prend systématiquement un risque élevé tout en gagnant en dessous du taux sans risque. Une telle situation ferait presque certainement l’objet d’une enquête dans une banque.
Par exemple, une telle architecture de surveillance des transactions peut être utilisée pour détecter le commerce fictif des NFT. Ici, plusieurs acteurs du marché s’entendent pour effectuer de nombreuses transactions NFT dans le but de superposer des actifs criminels ou de manipuler les prix. Étant donné que la réalisation de bénéfices n’est pas l’intention derrière la grande majorité de ces transactions, une telle activité déclenchera un signal d’alarme.
De même, dans une situation où les produits du terrorisme sont superposés via les protocoles DeFi, la détection de mouvements d’actifs irrationnels peut fournir des pistes substantielles aux enquêteurs, même sans connaissance du crime réel.
Criminalité financière et DeFi
Les marchés de capitaux traditionnels sont souvent utilisés pour déplacer secrètement des fonds afin de contourner les sanctions et de financer des activités terroristes. De même, les écosystèmes DeFi présentent une cible attrayante pour la criminalité financière en raison de la capacité de déplacer de vastes sommes d’actifs entre les juridictions en utilisant la blockchain.
De plus, il y a eu un changement significatif dans l’activité des échanges centralisés vers les échanges décentralisés en raison de fiascos récents comme l’effondrement de FTX. Cette augmentation des volumes DeFi a permis aux flux illégaux de rester plus facilement obscurs.
Encore plus convaincante est l’introduction de meilleurs contrôles de conformité par les fournisseurs de services de cryptographie centralisés – souvent mandatés par les régulateurs – qui poussent probablement les criminels à rechercher de nouveaux canaux pour le blanchiment d’argent.
Par conséquent, les flux illicites vers DeFi pourraient provenir d’un ensemble élargi de crimes. Ce changement de paradigme sur les marchés de la cryptographie obligera les équipes de criminalistique à accroître leurs capacités d’enquête sur les flux de fonds complexes à travers divers protocoles sans connaissance préalable de la source des actifs criminels.
En conséquence, les efforts de conformité doivent s’articuler autour de la découverte de typologies en couches. En fait, avec les progrès rapides de l’interopérabilité de la blockchain, la surveillance systématique pour détecter les transferts criminels est devenue encore plus cruciale.
Notre capacité à détecter les activités suspectes dans la crypto est loin d’être idéale, en partie à cause de l’extrême volatilité des prix de la crypto. La volatilité rend les seuils de risque statiques inefficaces et peut permettre au blanchiment d’argent de passer inaperçu. En ce sens, si et quand Ethereum fixe un taux de référence, cela fournira un moyen d’établir une rationalité de base pour les flux de fonds et ainsi de repérer les valeurs aberrantes.
Debanjan Chatterjee a plus de 17 ans d’expérience dans l’analyse des tendances de la criminalité financière à l’aide de la science des données, dont plus de 13 ans chez HSBC. Il est titulaire d’une maîtrise en économie de la Delhi School of Economics en Inde.
Cet article est à des fins d’information générale et n’est pas destiné à être et ne doit pas être considéré comme un conseil juridique ou d’investissement. Les vues, pensées et opinions exprimées ici sont celles de l’auteur seul et ne reflètent pas ou ne représentent pas nécessairement les vues et opinions de Cointelegraph.
