Machine learning puede ayudar a predecir crímenes en blockchain

NotiPress
Kimberly Grauer, directora de investigación en Chainalysis, plataforma especializada en el ecosistema blockchain, informó que el machine learning es una tecnología con gran importancia para predecir crímenes con criptomonedas y mejorar la ciberseguridad en la cadena de bloques. En un podcast realizado con Jon Krohn, científico de datos de la Universidad de Columbia y la Universidad de Nueva York, Grauer habló sobre el uso de machine learning para generar aprendizajes sobre el comportamiento de los cibercriminales que operan con criptomonedas.

De acuerdo con especialistas en ciberseguridad, el machine learning, también conocido como aprendizaje automatizado, es una herramienta de procesamiento de datos y estadísticas que puede hacer predicciones robustas. Entre sus aplicaciones se encuentran los perfiles de clientes, estudios de mercado, reconocimiento facial, y asistentes automatizados.

En el caso del ecosistema blockchain, el machine learning puede convertirse en una herramienta para detectar irregularidades en los traders, exchange, y otros participantes que realizan comercio con criptomonedas. Si bien las billeteras son anónimas, sus actividades se encuentran registradas en los contratos, y pueden vincularse con entidades reconocidas por factores de dudosa procedencia.

Según la directora, el acceso y transparencia en las bases de datos de blockchain, donde se encuentran los contratos, ofrece la oportunidad de trabajar con modelos de predicción y trazabilidad. “Con las divisas criptográficas y el blockchain en particular, las oportunidades que representa el uso de datos es que cualquiera puede tener acceso en tiempo real a la información”, comentó Grauer.

Chainalysis indicó que los crímenes habituales incluyen ciberataques, lavado de dinero, tráfico de personas, venta de armas, y financiamientos terroristas. Por ello, si se detectan irregularidades con el servicio automatizado, es posible tomar acciones como advertir sobre posible actividad ilícita a los clientes, o solicitar apoyo por parte de los instituciones oficiales.

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Daniel Cartolin, ejecutivo de cuentas para América del Norte y Latinoamérica en Chainalysis, comentó que la trazabilidad de criptomonedas es clave para prevenir actividades ilegales e incrementar su adopción mediante la confianza. Cabe mencionar que durante 2021, el Foro de Investigación sobre Economías Crypto y Blockchain (CBER) advirtió: 70% de las transacciones con criptomonedas involucraron lavado de dinero en el transcurso del año.

Por su parte, Featurespace informó a NotiPress en el primer trimestre de 2022 que el machine learning es una herramienta importante para las entidades financieras, especialmente aquellas en vías de transformación digital. La capacidad de procesamiento de datos y aprendizaje de la tecnología permite aprender de los ataques pasados, de tal manera que se pueden generar mejores medidas de seguridad.