18.02.2022

4000 „criminal whales“ halten Kryptowährungen im Wert von 25 Milliarden Dollar

Die Blockchain-Datenplattform Chainalysis bringt jährlich einen "Crypto Crime Report". Kurz vor der vollständigen Veröffentlichung des 2022 Reports verriet das Unternehmen mit Sitz in New York nun schon erste Ergebnisse zu Trends aus der kryptobasierten Kriminalität.
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Handschellen, Bitcoin
(c) Bermix Studio

Chainalysis ist eine Analyseplattform, die unter anderem kriminelle Aktivitäten in der Krypto-Welt genauer unter die Lupe nimmt. Dabei geht es um die Identifizierung von Krypto-Kriminalität, wie beispielsweise Diebstahl von Coins oder illegale Aktivitäten auf dem Schwarzmarkt. Mit dieser Arbeit würde man das Ziel verfolgen, mehr Vertrauen und Transparenz gegenüber der Branche zu schaffen, heißt es von der Plattform. Besondere Bekanntheit erlangte das Unternehmen, als man während der Trackingaktivitäten 650.000 gestohlene und für verloren geglaubte Bitcoin von der Handelsplattform Mt. Gox wiederbeschaffte.

Schwankungen zwischen 6,6 Milliarden und 14,8 Milliarden US-Dollar

Durch das starke Krypto-Jahr 2021 und nicht zuletzt auch durch den dabei erkennbaren Anstieg von Hacks, verzeichnet Chainalysis in seinem Report überraschend hohe Zahlen, im Vergleich zu jenen der letzten fünf Jahren. Seitens der Plattform werden zunächst zwei Auffälligkeiten betont: Zum einen sei der große Anstieg beim Volumen „krimineller Kontostände“ („criminal balances“) von umgerechnet drei Milliarden US-Dollar 2020 auf elf Milliarden im Jahr 2021 besonders bemerkenswert. Als zweite Auffälligkeit unterstreicht Chainalysis die Dominanz gestohlener Gelder. Mit 9,8 Milliarden US-Dollar machen sie 93 Prozent der zuvor genannten „criminal balances“ aus. Direkt dahinter kommen mit 448 Millionen Dollar Mittel aus Geschäften im Darknet, gefolgt von jenen aus Scams mit 192 Millionen US-Dollar. An vierter Stelle stehen im Report betrügerische Shops mit 66 Millionen Dollar Volumen und anschließend Geld aus Ransomware, also erpresserische Software, mit 30 Millionen Dollar.

Zudem seien die starken Schwankungen der „criminal balances“ zu betonen. Diese würden den hohen Stellenwert schneller Nachforschungen von Kryptowährungs-Strömen unterstreichen, „as criminal funds that have been successfully traced on the blockchain can be liquidated quickly. […] Looking at all-time trends, darknet market vendors and administrators tend to hold their funds the longest before liquidating, while wallets with stolen funds tend to hold for the shortest amount of time“, meint Chainalysis.

3,7 Prozent der „whales“ sind kriminell

Der Frage, wer die größten Volumina illegal erworbener Kryptowährungen hält, ging Chainalysis nach, indem die „balances“ von sogenannten „criminal whales“ anlaysiert wurden. Die sogenannten „criminal whales“ werden im Report als all jene privaten Wallets definiert, die Kryptowährungen im Wert von über einer Million US-Dollar halten von denen ein signifikanter Anteil illegal erworben wurde. 1.374 „criminal whales“ erhielten zwischen zehn und 25 Prozent ihrer „balance“ von illegalen Adressen. Bei weiteren 1.333 „criminal whales“ waren es zwischen 25 und 90 Prozent. Weitere 1.361 schließlich erhielten sogar zwischen 90 und 100 Prozent von illegalen Adressen. Zusammen halten diese rund 4000 „criminal whales“ in ihren Wallets umgerechnet etwa 25 Milliarden US-Dollar.

Zuletzt bezieht Chainalysis auch den geografischen Faktor in seine Analyse ein und bestimmt die Zeitzonen in denen sich diese „criminal whales“ befinden würden. Daraus schließt die Plattform, dass sich die meisten in russischen Großstädten wie St. Petersburg und Moskau, aber auch in Ländern wir Südafrika, Saudi-Arabien oder Iran befinden sollen.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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