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Kimberly Grauer, directora de investigaci\u00f3n en Chainalysis, plataforma especializada en el ecosistema blockchain, inform\u00f3 que el machine learning es una tecnolog\u00eda con gran importancia para predecir cr\u00edmenes con criptomonedas y mejorar la ciberseguridad en la cadena de bloques. En un podcast realizado con Jon Krohn, cient\u00edfico de datos de la Universidad de Columbia y la Universidad de Nueva York, Grauer habl\u00f3 sobre el uso de machine learning para generar aprendizajes sobre el comportamiento de los cibercriminales que operan con criptomonedas.<\/p>\n\n\n\n
De acuerdo con especialistas en ciberseguridad, el machine learning, tambi\u00e9n conocido como aprendizaje automatizado, es una herramienta de procesamiento de datos y estad\u00edsticas que puede hacer predicciones robustas. Entre sus aplicaciones se encuentran los perfiles de clientes, estudios de mercado, reconocimiento facial, y asistentes automatizados.<\/p>\n\n\n\n
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 an\u00f3nimas, sus actividades se encuentran registradas en los contratos, y pueden vincularse con entidades reconocidas por factores de dudosa procedencia.<\/p>\n\n\n\n
Seg\u00fan 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 predicci\u00f3n y trazabilidad. “Con las divisas criptogr\u00e1ficas y el blockchain en particular, las oportunidades que representa el uso de datos es que cualquiera puede tener acceso en tiempo real a la informaci\u00f3n”, coment\u00f3 Grauer.<\/p>\n\n\n\n
Chainalysis indic\u00f3 que los cr\u00edmenes habituales incluyen ciberataques, lavado de dinero, tr\u00e1fico 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 il\u00edcita a los clientes, o solicitar apoyo por parte de los instituciones oficiales.<\/p>\n\n\n\n
Daniel Cartolin, ejecutivo de cuentas para Am\u00e9rica del Norte y Latinoam\u00e9rica en Chainalysis, coment\u00f3 que la trazabilidad de criptomonedas es clave para prevenir actividades ilegales e incrementar su adopci\u00f3n mediante la confianza. Cabe mencionar que durante 2021, el Foro de Investigaci\u00f3n sobre Econom\u00edas Crypto y Blockchain (CBER) advirti\u00f3: 70% de las transacciones con criptomonedas involucraron lavado de dinero en el transcurso del a\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n
Por su parte, Featurespace inform\u00f3 a NotiPress en el primer trimestre de 2022 que el machine learning es una herramienta importante para las entidades financieras, especialmente aquellas en v\u00edas de transformaci\u00f3n digital. La capacidad de procesamiento de datos y aprendizaje de la tecnolog\u00eda permite aprender de los ataques pasados, de tal manera que se pueden generar mejores medidas de seguridad.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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