27.10.2023

Krypto-Forscher über DeFi: „Würde von De-facto-Centralized-Finance sprechen“

Bernhard Haslhofer forscht am Complexity Science Hub Vienna zum Thema Decentralized Finance (DeFi) und ist einer der Cofounder des Wiener Blockchain-Datenanalyseunternehmens Iknaio. Im brutkasten-Interview spricht er über eine neue Studie zum Thema Krypto-Kriminalität, über die Frage, wie dezentral DeFi wirklich ist und wie sich Iknaio von Konkurrenten abhebt.
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DeFi-Forscher Bernhard Haslhofer
Bernhard Haslhofer | Foto: Anja Böck/Complexity Science Hub

Ein dezentrales Finanzsystem ohne Mittelsmänner aufzubauen – das ist die Idee hinter Decentralized Finance (DeFi). Und dabei gab es durchaus Achtungserfolge: Protokolle wie die dezentrale Börse Uniswap oder die auf den Verleih von Kryptowährungen spezialiserte Anwendung Aave konnten sich in den vergangenen Jahren am Markt etablieren. In den beiden genannten Protokollen sind aktuell etwa Krypto-Assets im Gegenwert von mehreren Milliarden US-Dollar hinterlegt.

Gleichzeitig kam es im DeFi-Bereich aber auch immer wieder zu Hacks, Diebstählen und Betrügereien. Für großes Aufsehen in der Szene sorgte zuletzt etwa im August ein Hack des Protkolls Curve (brutkasten berichtete). Es war aber bei weitem nicht der erste. Ein kürzlich auf der Plattform ArXiv veröffentlichter Preprint einer Studie des Complexity Science Hub Vienna und der Universität Montreal liefert nun konkrete Zahlen zu Kriminalität im Krypto-Bereich.

Studie sieht 30 Mrd. Dollar Schaden durch Krypto-Kriminalfälle

Die Ergebnisse: 2017 und 2022 kam es mindestens zu 1.155 Straftaten im Kryptobereich. Durch diese entstand kombiniert ein Schaden von mindestens 30 Mrd. US-Dollar. Die Studie nennt durchwegs nur Mindestwerte – weil sie sich ausschließlich auf nachweisbare Zahlen stützt. Das bedeutet aber auch: Der tatsächliche Schaden liegt sicher noch höher.

Bei der Hälfte der Taten kam es zu einem Schaden von über 356.000 US-Dollar. Den größten verursachte ein Fall rund um die Plattform Africrypt, bei dem 3,6 Mrd. US-Dollar verschwanden. Africrypt wurde in der Studie in den Bereich Centralized Finance (CeFi) eingeordnet. Dabei handelt sich um Krypto-Plattformen, die über ein zentralisiertes Verwaltungssystem verfügen.

Zwei Drittel der Fälle im CeFi-Bereich, ein Drittel bei DeFi

Bei der Hälfe der Angriffe betrug der Schaden mehr als 356.000 Dollar, wobei sich der kleinste „Hack“ auf nur 158 US-Dollar belief, während beim größten 3,6 Milliarden US-Dollar verschwanden. Dieser enorme Verlust stand im Zusammenhang mit Africrypt, einer zentralisierten Finanzplattform (CeFi) aus Südafrika. 20 Mrd. der gesamten Schadenssumme von 30 Mrd. Dollar, also zwei Drittel, entfallen auf CeFi-Plattformen und Anwendugen. Den Rest machen DeFi-Anwendungen aus.

Einer der Autoren der Studie ist Bernhard Haslhofer. Er leitet die Forschungsgruppe Cryptofinance am Complexity Science Hub und das kürzlich gestartete Forschungsprojekt „DeFi Trace“. Außerdem ist er Cofounder des Wiener Blockchain-Analyseunternehmens Iknaio. Haslhofer erläutert im brutkasten-Interview die Hintergründe zur Studie, spricht über die Frage, wie dezentral DeFi tatsächlich ist und erläutert, wie sich Inkaio von Konkurrenten differenziert.


brutkasten: Welchen Anspruch habt ihr mit der neuen Studie verfolgt?

Das Allerwichtigste ist, dass wir jetzt ein empirisch fundiertes Zahlenwerk zum Schadensvolumen haben. Bis dato schwirren vor allem Zahlen herum, die von Security-Firmen publiziert wurden. Da weiß man aber nie genau, welche Daten verwendet wurden und nach welcher Methode die Zahlen berechnet wurden.

Der Anspruch unserer Studie war, dass wir uns empirisch fundiert mit dem Thema DeFi und Kriminalität auseinandersetzen und analysieren, in welchen Zusammenhängen DeFi für illegale Zwecke verwendet wird.

Die von euch genannten Schadensvolumen sind immer Mindestwerte. Kann man abschätzen, wie hoch die Dunkelziffer ist – also um wie viel höher der tatsächliche Schaden liegt?

Ich habe schon an mehreren Studien zu diesem Themenbereich gearbeitet – etwa zu Ransomware oder Sextortion. Wir berichten immer nur über messbare Beobachtungen, also Mindestwerte. Schätzungen zu nicht beobachteten Ereignissen wären aus wissenschaftlicher Sicht wenig seriös.

Wie habt ihr die Vorfälle gesammelt, die in die Studie eingeflossen sind?

Es gibt Datenbanken, in denen globale Communities Vorfälle im Zusammenhang mit Krypto systematisch erfassen. Unsere Studie stützt sich auf drei solche Datenbanken, aus denen wir über Schnittstellen sogenannte Crime Events heruntergeladen haben. Gemeinsam mit der Economic Crime Group der University of Montreal sind wir 1.155 solcher Ereignisse manuell durchgegangen. Die Kolleginnen in Montreal sind auf Wirtschaftskriminalität spezialisiert.

Wir haben die Vorfälle kategorisiert: Stehen sie in einem Zusammenhang mit Centralized Finance (CeFi) – wurde zum Beispiel eine Exchange gehackt? Oder war es ein Rugpull mit einem Token? Das war manuelle Knochenarbeit. Dafür ist die Datenbasis aus unserer Sicht relativ solide. Nachdem es aber durchaus noch Vorfälle geben kann, die nicht in diesen Datenbanken erfasst wurden, handelt es sich bei den Zahlen in unserer Studie, wie erwähnt, immer nur um Mindestwerte.

In der Studie unterscheidet ihr zwischen CeFi und DeFi. Wie definiert ihr CeFi und wie grenzt es sich von DeFi ab?

Unter Centralized Finance versteht man Services, die  einen zentralisierten Aspekt haben – beispielsweise Kryptowährungsbörsen. Da kann es durchaus vorkommen, dass diese gehackt werden, oder dass Gelder verschwinden, manchmal auch die CEOs gleich dazu.

Von den 30 Mrd. Dollar, die wir in unserer Studie nennen, entfallen 10 Mrd. auf DeFi und 20 auf CeFi. Und von diesen 20 macht der bekannte AfriCrypt-Vorfall alleine 3,6 Mrd. aus. Da sind die beiden CEOs, die damals noch Teenager waren, abgetaucht – und das Geld ist verschwunden. Das ist ein Beispiel für CeFi.

Dagegen sind Uniswap oder Sushiswap genauso wie Compound oder Aave klassische DeFi-Protokolle. Da stehen keine klassischen Organisationen, wie zum Beispiel Firmen dahinter, die diese Services betreiben – zumindest nicht explizit. 

Allerdings wird in der Kryptoszene auch bei DeFi-Protokollen immer wieder kontrovers diskutiert, wie dezentral unterschiedliche Anwendungen wirklich sind. Wie blickst du auf diese Diskussion?

Dazu muss ich etwas ausholen. Ich bin seit zehn Jahren in dem Bereich wissenschaftlich unterwegs und wenn ich die wichtigsten Erkenntnisse aus dieser Zeit zusammenfassen müsste, würde ich drei Punkte nennen – ausgehend von der ursprünglichen Idee von Krypto-Assets bis hin zur heutigen Realität.

Der erste Punkt ist, dass es die ursprüngliche Idee von Crypto Assets war, weitestgehend anonyme Zahlungen zu ermöglichen. Das ist heute definitiv nicht der Fall. Vielmehr haben wir eines der transparentesten Finanzsysteme, das jemals geschaffen wurde. Aus Privacy-Sicht ist es eine Dystopie. Würde  man Blockchain-Daten und Exchange-Daten zusammenführen, wäre ein großer Teil der Transaktionsdaten komplett offen und transparent.

Eine zweite ursprüngliche Idee war es, globale Zahlungen zu ermöglichen. Da sehen wir, dass Blockchain Technologie per se nicht ausreichend skaliert.

Der dritte Punkt ist dann die Idee der Dezentralisierung. In der Forschung sprechen wir eigentlich heutzutage von einer De-facto-Zentralisierung – auf allen technischen Ebenen. Das betrifft die Peer-to-Peer-Ebene, das betrifft das Mining und auch die Governance-Strukturen von dezentralen Protokollen.

Alleine die Diskussion, was wirklich DeFi ist, in einem System, das eigentlich dezentral sein sollte, zeigte schon, dass die Grundidee in ihrer ursprünglichen Form nicht realisiert wurde. Es gibt ja mittlerweile auch im Krypto-Bereich zentralisierte Institutionen, die Funktionen übernommen haben, die klassischen Finanzdienstleistern sehr ähnlich sind. Das beste Beispiel sind zentrale Krypto-Exchanges.

Ist der Begriff Decentralized Finance in diesem Sinn Etikettenschwindel?

Ich würde von De-facto-Centralized-Finance sprechen. Man sieht das beispielsweise auf der Ebene der Governance-Token. Es gibt wissenschaftliche Studien, die zeigen, dass die Governance-Strukturen vieler DeFi-Protokolle oft sehr zentralisiert sind.

Das heißt nicht unbedingt, dass sie in der Hand einer einzigen Person sind. Aber häufig ist es eine relativ kleine Gruppe von Governance-Token Besitzern, deren Identität man in der Regel nicht kennt. Daher würde ich nicht von einer tatsächlichen Dezentralisierung sprechen.

Hat DeFi dann überhaupt eine Berechtigung?

Ich sehe das mit der Innovationsbrille – und die technische Innovation, die im Kontext von DeFi stattfindet, ist unheimlich spannend, etwa das System von Automated Market Makers. Es ist häufig so, dass bestimmte Innovationen dezentral beginnen und es später zu starken Zentralisierungstendenzen kommt. Am Ende des Tages werden dann ähnliche Services doch auch wieder von Institutionen betrieben.

Auch im Bereich der Krypto-Assets gibt es mittlerweile Unternehmen, die zentrale Rollen im Ökosystem einnehmen. Wenn ein durchschnittlicher Benutzer Bitcoin über eine Börse kauft und dort in einer Custodial Wallet hält, interagiert er ja nicht mehr mit der Blockchain selbst, sondern mit einem Service, das von Unternehmen zur Verfügung gestellt wird.

Du hast auch bereits die Transparenz von blockchain-basierten Systemen angesprochen. Bei diesem Punkt setzt dann ja auch das von mitgegründete Unternehmen Iknaio an. Welchen Anspruch verfolgt ihr hier genau?

Wir bauen maßgeschneiderte Analysemethoden für Forensik im Bereich Krypto-Assets und andere Fragestellungen im Zusammenhang mit Krypto-Assets. Im DeFi-Bereich stehen aktuell alle vor der Herausforderung, dass die Geldflüsse nicht mehr ganz so einfach und ganz so straightforward analysierbar sind.

Bei Bitcoin konnte man einen Geldfluss noch schön über ein User-Interface nachvollziehen. Aber im DeFi-Bereich nimmt die Komplexität und das Datenvolumen enorm zu. Da braucht es komplett neue Zugänge.

Wie differenziert ihr euch mit Iknaio von den führenden Marktakteuren im Bereich Blockchain-Datenanalyse – etwa Chainalysis?

Wir stürzen uns auf die Nischen. Wir haben mittlerweile sehr interessante große Kunden, für die wir Probleme lösen. Das ist aus unserer Sicht die einzige Chance, die man als europäischer Player in dem Feld hat, weil es am Ende des Tages eine Kapitalfrage ist und es auf der anderen Seite des Ozeans Player gibt, die hier weit besser ausgestattet sind. Wir haben jedoch schon einige Nischen gefunden und das funktioniert bis jetzt ganz gut.

Mit Iknaio betreiben jetzt seit zweieinhalb Jahren Bootstrapping. Wir sind weiterhin ein kleines Unternehmen, aber wir stellen Leute ein, während alle anderen Jobs abbauen. Obwohl wir auch eine aws-Förderung bekommen haben (brutkasten berichtete), sind wir trotzdem ganz weit weg vom Kapitalpolster der US-Anbieter. Es macht keinen Sinn, dem direkt nachzulaufen. Stattdessen stürzen wir uns auf Nischen und bauen dort Expertise auf.

Ihr arbeitet unter anderem mit dem Finanzministerium, dem Justizministerium, dem Innenministerium, der Finanzmarktaufsicht (FMA) und in Deutschland der Zentralstelle Cybercrime Bayern (ZCB) zusammen. Wie muss man sich die Zusammenarbeit mit den Behörden vorstellen?

In jedem Ministerium und auch bei der Staatsanwaltschaft gibt es Expertinnen und Experten, die an dem Thema arbeiten. Diese stoßen dann in ihrem täglichen Tätigkeitsgebiet auf Probleme, verstehen diese im Lauf der Zeit sehr gut und sprechen mit uns Forscher:innen über Lösungsmöglichkeiten.

Das beste Beispiel ist die Zentralstelle Cybercrime Bayern – die dortigen Staatsanwälte und Staatsanwältinnen sind  seit Jahren unsere engsten Kooperationspartner. Die Betrugsfälle im Zusammenhang mit Krypto Assets häufen sich massiv und stellen die Staatsanwaltschaft vor eine Ressourcen-technische Herausforderung. Wir reden hier von tausenden Fällen, die alleine in Bayern aufschlagen. Deutschlandweit entsteht durch solche Fälle ein Milliardenschaden.

Wir haben uns dann gemeinsam mit der Staatsanwaltschaft die Daten angesehen und festgestellt, dass viele Fälle eigentlich zusammenhängen: das liegt daran, dass Cybercrime als globales Phänomen keine Grenzen kennt, die Opfer aber in der Regel zur lokalen Polizei gehen, um dort eine Anzeige zu machen. Dadurch entstehen dann viele Fallakten, die aber eigentlich im Zusammenhang mit demselben Cybercrime-Delikt, sei es Betrug oder Erpressung, stehen. In der Praxis führt das dann dazu, dass viele Ermittler am selben Problem arbeiten, ohne voneinander zu wissen. Gemeinsam mit der ZCB versuchen wir gerade, diese Fälle zusammenzuführen.

Das ist so ein klassisches Beispiel. Die Vermutung, dass es Fall-Zusammenhänge gibt, kam von der Behörde. Dann kommen wir dazu und sehen uns die konkreten Daten an und prüfen das. Gemeinsam überlegen wir uns dann eine Lösung und setzen diese auch um.

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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