Chainalysis : Les flux de cryptomonnaies vers les réseaux de trafic augmentent de 85 %

TheNewsCryptoPublié le 2026-02-13Dernière mise à jour le 2026-02-13

Résumé

L'entreprise d'analyse blockchain Chainalysis rapporte une augmentation de 85% des flux cryptographiques vers les réseaux de trafic présumés l'année dernière. Les réseaux, fortement associés à Telegram et utilisant principalement des stablecoins, laissent des traces traçables sur la blockchain. Quatre catégories d'activités sont concernées : les services d'escorte internationaux, les agents de recrutement pour centres de fraude, les réseaux de prostitution et les vendeurs de matériel d'abus sexuel sur enfants (CSAM). Environ 50 % des transactions pour les services d'escorte dépassaient 10 000 $, indiquant un haut niveau d'organisation. La transparence de la blockchain sert d'outil d'enquête pour les forces de l'ordre. Les méthodes de paiement varient : les stablecoins dominent pour l'escorte et la prostitution, tandis que les réseaux de couche 1 sont privilégiés pour le CSAM. Monero est utilisé pour le blanchiment. La taille des transactions révèle la nature structurée de ces entreprises criminelles.

Chainalysis, une plateforme d'enquête et de conformité en matière de cryptomonnaies, a rapporté que les flux de cryptomonnaies vers les services suspectés de trafic ont augmenté de 85 % l'année dernière, avec des réseaux fortement axés sur les stablecoins, associés à Telegram et laissant des séries traçables sur la chaîne.

Environ 50 % des transactions associées aux services d'escorte internationaux basés sur Telegram ont dépassé 10 000 dollars, selon le rapport. Les données montrent une professionnalisation croissante de ces réseaux ; cependant, la transparence de la blockchain est devenue un outil d'investigation pour les forces de l'ordre.

Chainalysis a retracé quatre catégories principales d'activités suspectées de trafic assisté par cryptomonnaies : les services d'escorte internationaux basés sur Telegram, les agents de placement de main-d'œuvre associés à des complexes frauduleux, les réseaux de prostitution et les vendeurs de matériel d'abus sexuel sur enfants (CSAM).

Cette croissance est conforme à l'expansion des complexes frauduleux basés en Asie du Sud-Est, des opérations de jeux d'argent en ligne et des réseaux de blanchiment d'argent de langue chinoise, dont beaucoup transitent par Telegram, mentionne le rapport.

Les transactions blockchain laissent des traces pour toujours, contrairement aux transactions en espèces. Les autorités de régulation des forces de l'ordre utilisent cette visibilité pour suivre les flux, identifier les points de strangulation et perturber les opérations, selon l'entreprise.

Le comportement de paiement varie selon les catégories. Les services d'escorte internationaux associés à Telegram et les réseaux de prostitution dépendent fortement des stablecoins, selon les données. Auparavant, les vendeurs de CSAM choisissaient le Bitcoin, mais ils optent maintenant massivement pour les réseaux de Layer 1.

En savoir plus sur la transaction

Le Monero est très utilisé pour le blanchiment dans les opérations associées au CSAM. L'utilisation des stablecoins indique que ces réseaux privilégient la stabilité des prix et un retrait rapide plutôt que le risque de gel des actifs par les émetteurs centralisés, selon le rapport.

Les données sur la taille des transactions montrent la nature structurée de ces opérations. Environ la moitié des transactions d'escorte basées sur Telegram ont dépassé 10 000 dollars ; le réseau de prostitution se maintient dans la fourchette de 1 000 à 10 000 dollars, et les transactions CSAM sont relativement plus faibles, beaucoup d'entre elles étant inférieures à 100 dollars.

Les transferts importants révèlent des entreprises criminelles organisées et à grande échelle plutôt que des acteurs isolés. L'activité associée au CSAM continue d'évoluer. Les modèles de revenus par abonnement dominent le secteur, avec des paiements généralement inférieurs à 100 dollars par mois.

Les données révèlent également un chevauchement accru entre les communautés d'extrémisme en ligne sadique et une utilisation accrue d'échangeurs instantanés et d'outils de confidentialité.

Actualité crypto en vedette aujourd'hui :

La SEC américaine avertit que les marchés prédictifs pourraient relever de la loi sur les valeurs mobilières

TagsChainalysiscommerce illégalTelegram

Questions liées

QSelon Chainalysis, de combien ont augmenté les flux de crypto-monnaies vers les réseaux de trafic suspectés l'année dernière ?

ALes flux de crypto-monnaies vers les services de trafic suspectés ont augmenté de 85% l'année dernière.

QQuelles sont les quatre catégories principales d'activités de trafic suspectées assistées par la crypto-monnaie identifiées dans le rapport ?

ALes quatre catégories sont : les services d'escorte internationaux basés sur Telegram, les agents de placement de main-d'œuvre associés à des compounds frauduleux, les réseaux de prostitution, et les vendeurs de matériel d'abus sexuel sur enfants (CSAM).

QQuel type de crypto-monnaie les réseaux d'escorte internationaux associés à Telegram utilisent-ils intensément, selon les données ?

ALes réseaux d'escorte internationaux associés à Telegram dépendent intensément des stablecoins.

QQuelle est la particularité des transactions blockchain qui en fait un outil précieux pour les enquêteurs ?

AContrairement aux transactions en espèces, les transactions blockchain laissent des traces permanentes, ce qui offre une visibilité permettant aux forces de l'ordre de suivre les flux, d'identifier les points de strangulation et de perturber les opérations.

QQuelle crypto-monnaie est fortement utilisée pour le blanchiment d'argent dans les opérations associées au CSAM ?

ALe Monero est fortement utilisé pour le blanchiment d'argent dans les opérations associées au matériel d'abus sexuel sur enfants (CSAM).

Lectures associées

Rubin Ultra réduit drastiquement sa configuration, NVIDIA cède-t-il face à la hausse du prix de la mémoire ?

Ces dernières heures, un rapport de la société de recherche SemiAnalysis a suscité de vives discussions dans le secteur de l'IA. Il révèle que NVIDIA aurait considérablement réduit les spécifications prévues pour sa puce phare Rubin Ultra, sa version haut de gamme de la plateforme Rubin annoncée cette année. Le changement le plus notable concerne la mémoire : la capacité HBM serait ramenée à 192 GB (empilage 8-Hi), soit moins que la version standard Rubin (288 GB en 12-Hi). La puissance de calcul théorique resterait identique à celle du Rubin, à 35 PFLOPs, et la bande passante mémoire ne progresserait que marginalement. Face à la flambée des prix du HBM – dont le coût a plus que triplé en un an – NVIDIA aurait repensé l'architecture pour en limiter l'impact sur le coût total. Ainsi, l'accent est désormais mis sur l'**interconnexion à grande échelle** : le système NVL576 permettrait de relier jusqu'à 576 GPU Rubin Ultra en un seul domaine de calcul via NVLink, offrant une capacité d'extension système bien supérieure. Cette réorientation stratégique, si elle est confirmée, suggère que NVIDIA optimise le rapport coût-performance en réduisant sa dépendance à des composants mémoire de plus en plus onéreux. Cette nouvelle a entraîné une chute des cours boursiers des principaux fabricants de mémoire, comme SK Hynix et Samsung, le marché craignant un potentiel plafonnement de la demande en HBM de la part du plus grand acheteur du secteur.

Odaily星球日报Il y a 8 mins

Rubin Ultra réduit drastiquement sa configuration, NVIDIA cède-t-il face à la hausse du prix de la mémoire ?

Odaily星球日报Il y a 8 mins

Les modèles génératifs peuvent aussi être entraînés de bout en bout ? Le noyau est en fait une boucle for

En 2012, AlexNet a révolutionné l'apprentissage profond en introduisant l'entraînement de bout en bout, où le modèle apprend une tâche complète en une seule fois, surpassant les approches par étapes conçues par l'homme. Cependant, les modèles génératifs actuels, comme les modèles autorégressifs ou de diffusion, font exception : ils sont entraînés à prédire une seule petite étape, puis doivent dérouler cette étape des centaines de fois lors de l'inférence. Cet écart entre l'entraînement et l'inférence entraîne un biais d'exposition (exposure bias), où les erreurs s'accumulent. Un récent article de l'Université de l'Illinois et de Harvard propose un nouveau paradigme, appelé Modélisation Exploratoire (Explorative Modeling, ou XM), pour résoudre ce problème. L'idée centrale est simple : au lieu de générer un seul échantillon par étape d'entraînement, le modèle en génère K, puis ne garde que le plus proche des données réelles pour calculer la perte et mettre à jour les paramètres. Cette boucle d'exploration, implémentée en quelques lignes de code, permet au modèle de capturer plusieurs modes de la distribution de données, évitant ainsi le flou modal (mode blurring) où le modèle converge vers une moyenne peu réaliste. Les auteurs démontrent que cette "expressivité générative" agit comme un troisième axe d'optimisation, indépendant de la taille du modèle ou des données. Les résultats montrent des gains croissants avec l'échelle : l'exploration améliore l'efficacité des FLOPs d'un facteur 4,1, l'efficacité des échantillons de 6,2 et l'efficacité des paramètres de 47%. Sur ImageNet, XM atteint un FID de 1,43 sans guidage. Appliqué de bout en bout, XM permet une inférence en une seule passe, rivalisant avec des modèles de diffusion nécessitant des centaines d'étapes, notamment dans des tâches de contrôle robotique. Bien que le concept de sélection du meilleur parmi K (best-of-K) ne soit pas nouveau, cette formalisation clarifie son rôle pour amplifier l'expressivité générative. Alors que les modèles continuent de grandir, cette troisième "molette" pourrait devenir déterminante.

marsbitIl y a 1 h

Les modèles génératifs peuvent aussi être entraînés de bout en bout ? Le noyau est en fait une boucle for

marsbitIl y a 1 h

Upbit Rééquilibre 864 Milliards de SHIB lors d'un Transfert Interne entre Portefeuilles

Le courtier sud-coréen Upbit a réorganisé 864 milliards de SHIB entre ses propres portefeuilles internes, un mouvement significatif sur la blockchain mais qui correspond à un rééquilibrage de routine plutôt qu'à une vente. Les transferts, d'une valeur d'environ 4 millions de dollars, ont suivi une hausse de 36% du SHIB, ce qui a attiré l'attention. Cependant, l'analyse des adresses labellisées confirme qu'il s'agit de mouvements entre des portefeuilles chauds et d'autres adresses internes de la plateforme, et non d'un retrait de fonds ou d'une préparation à une vente. Cet événement souligne l'importance de contextualiser les gros mouvements on-chain. La transparence des blockchains peut prêter à confusion si les transferts ne sont pas correctement interprétés. Les échanges rééquilibrent régulièrement leurs actifs entre portefeuilles chauds (pour la liquidité) et froids (pour la sécurité) dans le cadre de leurs opérations normales. Pour les traders, un tel mouvement interne n'a pas d'impact direct sur l'offre disponible sur le marché. L'article conclut que, bien que notable par son ampleur et son timing, ce transfert ne doit pas être considéré comme un signal de vente ou de panique. Il rappelle que la puissance des données on-chain réside dans leur analyse croisée avec un étiquetage fiable des portefeuilles.

bitcoinistIl y a 1 h

Upbit Rééquilibre 864 Milliards de SHIB lors d'un Transfert Interne entre Portefeuilles

bitcoinistIl y a 1 h

Chacun limité à 20 articles ? La nouvelle règle de l'ICLR fait l'objet d'une « pétition ironique » d'un chercheur de DeepMind

L'ICLR 2027 a instauré une nouvelle règle limitant chaque auteur à un maximum de 20 soumissions, au-delà desquelles des articles seront rejetés aléatoirement. Cette mesure vise à soulager la pression sur un système d'évaluation en crise, après une augmentation de 68% des soumissions pour ICLR 2026 (19 525 articles). En réaction, Dan Roy, chercheur chez Google DeepMind, a lancé une pétition sarcastique sur X, dénonçant cette limite comme « arbitraire » et « ralentissant le progrès de l'IA ». Son texte, ironique, suggère qu'il faudrait au contraire encourager la production massive de papiers par des agents IA, puisque l'évaluation par des modèles de langage serait déjà une réalité. Il fait ainsi allusion au scandale de ICLR 2026, où environ 21% des commentaires d'évaluation avaient été suspectés d'être entièrement générés par IA. À travers cette satire, Roy questionne l'efficacité d'une simple limitation quantitative face à un paysage académique où la génération automatisée de publications et d'évaluations se généralise, appelant à une réflexion plus profonde sur les défis posés par l'IA à l'intégrité scientifique.

marsbitIl y a 1 h

Chacun limité à 20 articles ? La nouvelle règle de l'ICLR fait l'objet d'une « pétition ironique » d'un chercheur de DeepMind

marsbitIl y a 1 h

Une vulnérabilité sur Coldcard entraîne le vol de 89 millions de dollars, déclenchant la plus grande migration en chaîne depuis FTX

L'incident de sécurité concernant le portefeuille matériel Coldcard a conduit au vol d'environ 8900 millions de dollars en Bitcoin, déclenchant une importante migration de fonds sur la chaîne. Suite à un avertissement de la société Coinkite le 30 juillet concernant une vulnérabilité liée à la génération de phrases de récupération, les utilisateurs concernés ont dû transférer massivement leurs actifs vers de nouvelles adresses sécurisées. Cette migration a entraîné une flambée anormale de l'activité des petites transactions et des adresses actives, brouillant les indicateurs traditionnels du marché et faisant baisser le sentiment des investisseurs. Parallèlement, les enquêteurs se heurtent à des difficultés pour tracer les fonds volés, en partie à cause des restrictions des modèles d'IA commerciaux américains qui entravent l'analyse des données malveillantes, un problème déjà rencontré par d'autres équipes de sécurité. La situation souligne la vulnérabilité perçue du stockage à froid et les défis posés par l'IA dans la course contre la montre pour le suivi des cryptomonnaies volées.

marsbitIl y a 1 h

Une vulnérabilité sur Coldcard entraîne le vol de 89 millions de dollars, déclenchant la plus grande migration en chaîne depuis FTX

marsbitIl y a 1 h

Trading

Spot
活动图片

Catégories populairesright-arrow

Tags tendancesright-arrow