14.02.2022

Nach Verhaftung der Krypto-Hacker – Bitfinex-Odyssee wird zur Netflix-Serie

2016 wurden 120.000 Bitcoins beim sogenannten Bitfinex-Hack geklaut. Ermittler lieferten sich jahrelang ein Schachspiel auf der Jagd nach den Tätern, die mittlerweile gefasst wurden. Nun möchte Netflix eine Dokumentarserie darüber drehen. Ein Verhaftung wie ein Zeichen.
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(c) Stock.Adobe/Thomas - Der Bitfinax-Hack: Ein Ermittlungserfolg, der an Krypto-Verbrecher ein Zeichen senden möchte.

Der achte Februar 2022 ist in die Geschichte des US-Justizministeriums eingegangen. Behörden konnten rund 3,6 Milliarden US-Dollar in Bitcoin beschlagnahmen, die bereits 2016 bei einem massiven Hack im Jahr 2016 von der Kryptobörse Bitfinex gestohlen wurden.

Die Ankündigung der Bundespolizei und der Staatsanwaltschaft enthüllte ein sechsjähriges Schachspiel, um die Schuldigen hinter dem Diebstahl von 119.754 Bitcoin von der Kryptowährungsbörse Bitfinex zu finden. Die Erlöse – damals 72 Millionen, heute 4,5 Milliarden US-Dollar wert – wurden von den Konten von einzelnen Usern in eine einzige Krypto-Wallet umgeleitet.

“Kryptowährung kein sicherer Hafen für Kriminelle”

“Die heutigen Verhaftungen und die bisher größte finanzielle Beschlagnahmung der Abteilung zeigen, dass Kryptowährung kein sicherer Hafen für Kriminelle ist”, sagte die stellvertretende Generalstaatsanwältin Lisa O. Monaco in einer offiziellen Stellungnahme. “In dem vergeblichen Versuch, die digitale Anonymität zu wahren, haben die Angeklagten gestohlene Gelder durch ein Labyrinth von Kryptowährungstransaktionen gewaschen. Dank der akribischen Arbeit der Strafverfolgungsbehörden hat das Department wieder einmal gezeigt, wie es das Geld verfolgen kann und wird, egal in welcher Form es auftaucht.” Der 34-jährige Ilya Lichtenstein und seine Frau Heather Morgan, 31, beide aus New York wurden als die vermeintlichen Täter ausgeforscht und verhaftet.

Man kann nicht sagen, dass die Krypto-Diebe unvorsichtig waren: Jahrelang blieb der Großteil des entwendeten Geldes in der Wallet unberührt. Doch als es langsam aus dem Portemonnaie in das herkömmliche Bankensystem verschwand, konnten die Ermittler die Transaktionen zu Personen in der realen Welt zurückverfolgen.

So begann die Bitfinex-Odyssee

Zu den Anfängen: Nicht lange nach dem Auftauchen von Bitcoin wurden Stimmen laut, dass sich die Kryptowährung zu einem Werkzeug für Drogendealer oder Steuerhinterzieher entwickeln würde. Es war und ist das dezentrale und unregulierte Wesen der Währung, das für Viele den Reiz darstellt. Genau diese Eigenschaften machen Bitcoin allerdings auch anfällig. Wie zum Beispiel 2014 als die erste Bitcoin-Börse Mt. Gox nach einem Hack zusammenbrach und Diebe 500 Millionen US-Dollar in Kryptowährung entwenden konnten.

Zwei Jahre später startete der Krypto-Coup, der bald als Doku-Reihe auf Netflix zu sehen sein wird. Durch eine Sicherheitslücke wurden damals rund 2.000 Transaktionen von Accounts anderer User genehmigt. Mit dem Ergebnis, dass Bitcoins auf eine einzige Wallet verschickt wurden. Damals im Wert von 72 Millionen US-Dollar.

Als dann Anfang 2017 kleine Geldbeträge die Wallet über Alphabay verließen, einer “Currency Exchange”, die im Dark Net häufig für den Handel mit Waffen und Drogen genutzt wurde, schien es so, als ob die Spur des Geldes auf der Blockchain kalt werden würde. So die Befürchtung der Ermittler. Allerdings kam es noch im selben Jahr zur Schließung der Plattform, was die Täter veranlasste, das Geld über den russischsprachigen Marktplatz Hydra zu leiten.

Drei Jahre später schoss der Bitcoin-Wert in die Höhe und die Geldwäscher setzten auf “Coinjoin”, eine Art von Transaktion, und griffen dabei auf die “Wasabi Wallet” zurück. Eine “Geldbörse”, die dazu entwickelt wurde, um eine Rückverfolgung in der Blockchain zu verhindern.

“Labyrinth von Kryptowährungstransaktionen”

Laut der stellvertretenden Generalstaatsanwältin der USA, Monaco, nutzten Liechtenstein und Morgan diese Darknet-Dienste in Verbindung mit einer Reihe komplizierter Manöver, die einem “Labyrinth von Kryptowährungstransaktionen” gleichkamen. Einschließlich der Eröffnung von Konten unter falschen Namen und der Verschiebung von Geldern in Tausenden von kleinen, separaten Transaktionen, die per Computer automatisiert wurden, um unter dem Radar der Finanzaufsichtsbehörden durchzukommen.

(c) justice.gov – Lisa O. Monaco, die 39. “Deputy Attorney General” der Vereinigten Staaten mit einem großen Erfolg.

Denn, es gelangten Gelder auf traditionellere Finanzkonten der beiden Verdächtigen, die das Geld für Gold, NFTs und Walmart-Geschenkkarten ausgaben oder Uber-Dienste und eine Playstation bezahlten, wie aus den Anklagedokumenten hervorgeht. Eine riesige Menge an Bitcoin – im Wert von mehreren hundert Millionen Dollar – wurde in “echtes Geld” umgewandelt. Rund 80 Prozent des Geldes, das nach dem Hack in die ursprüngliche Krypto-Wallet eingezahlt wurde, blieb dort aber bis zum 31. Januar.

Das Imperium schlägt zurück…

Während die Täter also verschiedene Techniken nutzten, um das Geld zu verschieben, wachten die Behörden in den USA langsam auf. Kryptowährungsbörsen mit Sitz in den USA fielen in den Zuständigkeitsbereich des Finanzministeriums, das von ihnen verlangte, Anti-Geldwäsche-Programme (AML) und KYC-Protokolle (Know-Your-Customer) zu erstellen, um anonymen Nutzern den Geldtransfer zu erschweren.

Zwischenzeitlich entwickelten Kryptoforscher und Programmierer Tracking-Tools. TRM Labs zum Beispiel erfand ein Werkzeug zur Bekämpfung von “Chain-Hopping”, einer Reihe von Aktionen, bei denen Geldwäscher schnell Gelder über verschiedene Blockchains verschieben (wie die Umwandlung von Bitcoin in Ethereum in Solana).

Elliptic hat in ähnlicher Weise automatisierte Verfolgungstechniken entwickelt, um Geld über “Peeling Chains” zu verfolgen, bei denen Kryptowährungen durch eine Vielzahl von Adressen geleitet werden.

Protokolle brachten Bitfinex-Fall ins Rollen

Doch der eigentliche Clou, der schlussendlich zum Erfolg führen sollte, lag in der “Exekutierung” von Alphabay. Jene gab Strafverfolgungsbehörden Zugang zu den internen Transaktionsprotokollen des Dienstes, was den Beamten half, einen konkreten Konnex zwischen der mit dem Hack von 2016 verbundenen Wallet und den gewaschenen Konten herzustellen.

Nachdem dieser Schachzug möglich geworden ist, haben Beamte, Verbindungen zwischen den kleineren Shell-und den Bankkonten finden können, die Lichtenstein und Morgan gehörten. Durch einen Durchsuchungsbefehl für ein Cloud-Speicherkonto, das dem 34-Jährigen gehörte, fanden Ermittler dort eine Liste von Wallet-Adressen, die mit dem Hack in Verbindung standen, sowie deren Passwörter. In einer dieser Wallets befand sich schließlich der Großteil des gestohlenen Vermögens: 94.000 Bitcoins. Mit Lichtensteins Passwörtern in der Cloud verschafften sich die Jäger Zugang zu dem Konto und beschlagnahmten das Geld.

Eine Warnung an Kryptokriminelle

Dieser Ermittlungserfolg hat eine enorme Bedeutung. Nicht nur, dass man zwei Kriminellen Jahre nach ihrem Coup auf die Schliche gekommen ist – man hat ein Beispiel geschaffen, dass Kryptowährungsdelikte durchaus strafbar verfolgbar sind, wie auch “Assistant Attorney General” Kenneth A. Polite Jr. von der Strafabteilung des US-Justizministeriums betont.

Er sagt: “Heute zeigt die Strafverfolgung auf Bundesebene einmal mehr, dass wir Geld über die Blockchain verfolgen können und dass wir nicht zulassen werden, dass Kryptowährungen ein sicherer Hafen für Geldwäsche oder eine Zone der Gesetzlosigkeit innerhalb unseres Finanzsystems werden. Die heutigen Verhaftungen zeigen, dass wir entschlossen gegen diejenigen vorgehen werden, die angeblich versuchen, virtuelle Währungen für kriminelle Zwecke zu nutzen.”

Auch Finanzexperte Niko Jilch scheint einen kleinen Paradigmenwechsel in Sachen Kryptokriminalität zu sehen, wenn er sagt: “Die Geschichte ist verrückt und wir werden noch viel davon hören. Es zeigt aber auf jeden Fall: Die Nachvollziehbarkeit von Bitcoin-Transaktionen ist bei der Strafverfolgung ein großer Vorteil. Kriminelle werden sich zweimal überlegen, ob sie Bitcoin wirklich nutzen wollen.”

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(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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