Estudiantes crean una base de datos para combatir el fraude de Bitcoin

Un grupo de estudiantes y personal del Trinity College de Dublín, que está desarrollando una tradición de investigación en proyectos de Cripto , está construyendo una base de datos de "verificación de crédito" de Bitcoin para hacer que la moneda digital sea más transparente.

El equipo, dirigido por el profesor Donal O'Mahony, espera que la base de datos permita a los potenciales socios comerciales identificar posibles indicadores de prácticas comerciales fraudulentas o lavado de dinero, al tiempo que garantiza suficiente anonimato.

O'Mahony dijo:

Hemos estado observando el progreso de Bitcoin y nos ha fascinado su aceptación en el mercado y los usos que se le han dado, pero también nos ha sorprendido lo poco que se sabe sobre lo que realmente sucede a nivel de transacciones.

Construyendo un panorama general

"Aunque el sistema [Bitcoin] está diseñado para no ser regulado", dijo O'Mahony, "daría cierta tranquilidad a la gente si hubiera una manera de tener una visión general de lo que está sucediendo. Identificar a los estafadores y ayudar a la gente a evitarlos también sería útil".

Para ello, el equipo intenta agrupar las direcciones de Bitcoin en clústeres, correlacionando las direcciones utilizadas para realizar pagos con las utilizadas para recibir cambio. Esta información se combina posteriormente en una base de datos de direcciones de Bitcoin , lo que permite al equipo LINK una dirección con un foco de actividad fraudulenta.

La base de datos de Bitcoin actualmente está funcionando en un laboratorio, pero O'Mahony dice que "siguen abriendo nuevos caminos" y agrega que "no le sorprendería si ONE o más de [los estudiantes] vieran una oportunidad de negocio".

Análisis forense de Bitcoin

Michele Spagnuolo, ingeniero de seguridad de la información de Google, creóBitYodine, un proyecto similar durante su época como estudiante de ingeniería informática enUniversidad Politécnica de Milán.

Al igual que el trabajo de Dublín, BitIodine "analiza la cadena de bloques, agrupa las direcciones que probablemente pertenezcan a un mismo usuario o grupo de usuarios, las clasifica y etiqueta y, finalmente, visualiza información compleja extraída de la red Bitcoin ".

Señaló que «la principal diferencia entre mi trabajo y el que se lleva a cabo actualmente en Dublín es que no pretendo evaluar a los actores buenos y malos en la red Bitcoin ». En cambio, espera que BitIodine se convierta en la base para construir marcos más complejos para el análisis forense de Bitcoin .