Mit seinem historischen Merge-Event im September hat sich Ethereum zu einer Proof-of-Stake-Blockchain entwickelt. Der Mechanismus, der jetzt zur Bestätigung von Transaktionen verwendet wird, basiert darauf, dass Validatoren ihren Ether (ETH) einsetzen. Das März-Upgrade von Ethereum mit dem Codenamen Shanghai ermöglichte es den Stakern endlich, ihre gesperrten Ether abzuheben.
Zu den „Investitionsthemen“ des Ethereum-Ökosystems gehörten a) dezentrale Finanzen (DeFi), b) Stablecoins, c) Bitcoin (über verpackte Versionen von BTC) und d) nicht fungible Token (NFTs). Mit der Modernisierung begann das Netzwerk auch mit der Bereitstellung festverzinslicher Vermögenswerte.
Derzeit gibt es mehrere Möglichkeiten, wie Menschen mit Ethereum Geld verdienen oder es nutzen. Im Großen und Ganzen können sie in „Investitionsthemen“ eingeteilt werden, darunter: a) dezentrale Finanzierung (DeFi); b) Stablecoins; c) Bitcoin (BTC) (über verpackte Versionen von BTC); und d) nicht fungible Token (NFTs). Nach Shanghai begann das Netzwerk, festverzinsliche Vermögenswerte anzubieten.
Risikofreier Zinssatz
Die Rendite ist eine der Grundpfeiler des traditionellen Finanzwesens (TradFi). Ein Anstieg oder Rückgang der Rendite führt zu einem Anstieg oder Rückgang des wahrgenommenen Risikos anderer finanzieller Vermögenswerte. Somit liefern Bewegungen des von der US-Notenbank festgelegten Leitzinses die Begründung für Anlageentscheidungen im Allgemeinen.
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Dementsprechend nutzen Compliance-Experten Trends im risikofreien Zinssatz, um irrationale Geldbewegungen auf den Kapitalmärkten zu erkennen, da es sich bei solchen Geldflüssen um Versuche der Geldwäsche handeln könnte. Der Grund dafür ist, dass Geldwäscher illegaler Gelder nicht wie normale Anleger aktiv nach finanziellen Gewinnen streben, da der einzige Zweck der Geldwäsche darin besteht, die Spur schmutzigen Geldes zu verschleiern.
Da der Einsatzertrag von Ethereum den „risikofreien Zinssatz“ des Krypto-Ökosystems angibt, könnte das Shanghai-Upgrade den Stand der Krypto-Forensik verbessert haben.
Die TradFi-Forensik konzentriert sich auf Aktivitäten – die Krypto-Forensik konzentriert sich auf Entitäten
Das Risiko von Finanzkriminalität wird in TradFi mithilfe automatischer Systeme gemanagt, die Institutionen vor einer wahrscheinlichen illegalen Nutzung finanzieller Vermögenswerte warnen. Während Datenwissenschaftler Modelle entwerfen und einsetzen, um verdächtige Transaktionen zu melden, müssen Ermittlungsteams dennoch die daraus resultierenden Hinweise bewerten und bewerten, ob Berichte über verdächtige Aktivitäten (SARs) eingereicht werden müssen.
Ein interessanter Kontrast zwischen der Forensik für TradFi und Krypto besteht darin, dass sich letztere mehr auf die kriminelle Einheit als auf die Aktivität selbst konzentriert. Mit anderen Worten: Ermittler analysieren Netzwerke von Krypto-Wallets, um Transfers krimineller Vermögenswerte zu identifizieren.
Geldwäsche erfolgt in drei Phasen: a) Platzierung: Erträge aus Straftaten gelangen in das Finanzsystem; b) Schichtung: komplexe Geldbewegungen, um den Prüfpfad zu verschleiern und die Verbindung zur ursprünglichen Straftat zu lösen; und c) Integration: Die Erträge aus Straftaten werden nun vollständig in die legale Wirtschaft aufgenommen und können für jeden Zweck verwendet werden.
Für Krypto-Assets ist es praktisch, Lösungen zu entwickeln, um die Platzierung illegaler Vermögenswerte zu erkennen. Dies liegt daran, dass das meiste gewaschene Geld aus krypto-nativen Straftaten wie Ransomware-Angriffen, DeFi-Bridge-Hacks, Smart-Contract-Exploits und Phishing-Angriffen stammt. Bei allen derartigen Straftaten sind die Wallet-Adressen des Täters jederzeit verfügbar. Sobald eine Straftat begangen wurde, werden daher die entsprechenden Wallets überwacht, um die Vermögensströme zu analysieren.
Im Gegensatz dazu haben forensische Experten, die beispielsweise für eine Bank arbeiten, keinen Einblick in die Straftat – wie Menschen- oder Drogenhandel, Cyberkriminalität oder Terrorismus –, wenn kriminelle Erträge in das Ökosystem einer Bank eingeschleust werden. Dies macht die Erkennung äußerst schwierig. Daher sind die meisten Lösungen zur Bekämpfung der Geldwäsche (AML) darauf ausgelegt, Schichten zu erkennen.
Die Einsatzprämien von Ethereum erleichtern das Erkennen ungewöhnlicher Aktivitäten
Um Lösungen zur Erkennung von Schichtungen zu entwickeln, ist es unerlässlich, wie Kriminelle zu denken, die komplexe Geldströme konstruieren, um die Geldspur zu verschleiern. Der bewährte Ansatz zur Aufdeckung solcher Aktivitäten besteht darin, die irrationale Bewegung von Vermögenswerten zu erkennen. Denn Geldwäsche hat nicht das Ziel, Gewinn zu erwirtschaften.
Da die Pfandrenditen von Ether nach dem Shanghai-Einsatz Benchmark-Zinssätze für Krypto darstellen, können wir grundlegende Risiko-Ertrags-Strukturen formulieren. Damit können Ermittler systematisch Finanzverhalten erkennen, das im Widerspruch zu den Trends des Referenzzinssatzes steht.
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Zur Veranschaulichung könnte es ein Muster geben, bei dem eine Adresse oder eine Gruppe von Adressen auf ein Unternehmen hinweist, das dauerhaft ein hohes Risiko eingeht und gleichzeitig Einnahmen unter dem risikofreien Zinssatz erzielt. Eine solche Situation würde mit ziemlicher Sicherheit bei einer Bank untersucht werden.
Beispielsweise kann eine solche Transaktionsüberwachungsarchitektur verwendet werden, um den Wash-Trading von NFTs zu erkennen. Hierbei führen mehrere Marktteilnehmer gemeinsam zahlreiche NFT-Geschäfte durch, mit dem Ziel, kriminelle Vermögenswerte anzuhäufen oder Preise zu manipulieren. Da bei den meisten dieser Transaktionen nicht die Absicht besteht, Gewinne zu erwirtschaften, wird eine solche Aktivität ein Warnsignal sein.
In einer Situation, in der Terrorerlöse über DeFi-Protokolle geschichtet werden, kann die Erkennung irrationaler Vermögensbewegungen den Ermittlern auch ohne Kenntnis des tatsächlichen Verbrechens erhebliche Hinweise liefern.
Finanzkriminalität und DeFi
Traditionelle Kapitalmärkte werden oft genutzt, um heimlich Gelder zu bewegen, um Sanktionen zu umgehen und terroristische Aktivitäten zu finanzieren. Analog dazu stellen DeFi-Ökosysteme ein attraktives Ziel für Finanzkriminalität dar, da sie mithilfe der Blockchain große Mengen an Vermögenswerten zwischen Gerichtsbarkeiten bewegen können.
Darüber hinaus kam es aufgrund der jüngsten Fiasko-Ereignisse wie dem Zusammenbruch von FTX zu einer deutlichen Verlagerung der Aktivitäten von zentralisierten Börsen zu dezentralen Börsen. Dieser Anstieg des DeFi-Volumens hat es illegalen Strömen leichter gemacht, im Dunkeln zu bleiben.
Noch überzeugender ist die Einführung besserer Compliance-Kontrollen durch zentralisierte Kryptodienstanbieter – oft im Auftrag der Regulierungsbehörden –, die Kriminelle wahrscheinlich dazu veranlassen, nach neuen Kanälen für die Geldwäsche zu suchen.
Folglich könnten illegale Zuflüsse zu DeFi aus einer erweiterten Reihe von Straftaten resultieren. Dieser Paradigmenwechsel auf den Kryptomärkten erfordert, dass forensische Teams ihre Fähigkeiten zur Untersuchung komplexer Geldströme über verschiedene Protokolle hinweg verbessern, ohne vorher die Quelle krimineller Vermögenswerte zu kennen.
Dementsprechend müssen sich Compliance-Bemühungen auf die Entdeckung von Schichtungstypologien konzentrieren. Tatsächlich ist die systematische Überwachung zur Aufdeckung krimineller Transfers angesichts der rasanten Fortschritte bei der Blockchain-Interoperabilität sogar noch wichtiger geworden.
Unsere Fähigkeit, verdächtige Aktivitäten in Kryptowährungen zu erkennen, ist nicht optimal, was teilweise auf die extreme Preisvolatilität von Kryptowährungen zurückzuführen ist. Die Volatilität macht statische Risikoschwellen wirkungslos und kann dazu führen, dass Geldwäsche unentdeckt bleibt. In diesem Sinne bietet Ethereum, wenn und wann es einen Referenzzinssatz festlegt, ein Mittel, um eine grundlegende Rationalität für die Geldflüsse festzulegen und so Ausreißer zu erkennen.
Debanjan Chatterjee verfügt über mehr als 17 Jahre Erfahrung in der Analyse von Trends in der Finanzkriminalität mithilfe von Datenwissenschaft, darunter mehr als 13 Jahre bei HSBC. Er hat einen Master-Abschluss in Wirtschaftswissenschaften von der Delhi School of Economics in Indien.
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