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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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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