联合国报告恐怖组织利用门罗币募捐,监管的「紧箍咒」更紧了?

深潮Dipublikasikan tanggal 2024-08-06Terakhir diperbarui pada 2024-08-06

ISIL 等恐怖组织在其宣传的电子杂志中嵌入二维码,以门罗币等加密货币募捐。

撰文:Jahnu Jagtap,Cryptotimes

编译:Felix,PANews

随着恐怖组织适应日益数字化的世界,寻找新的筹集和转移资金的方式,全球反恐斗争正面临新的挑战。根据联合国安理会监察小组最近的调查结果,臭名昭著的恐怖组织 ISIL 从其长期信任的「哈瓦拉」(注:指一种非正式的资金流动方式,一般通过非授权经销商进行交易。此类交易不在印度中央银行的监管范围内,因此无法追溯资金源头)「迁移」到加密货币。

该报告指出,像 ISIL 和基地组织这样的恐怖组织正放弃传统的募资方式,如哈瓦拉、绑架和勒索,现在更倾向于使用「匿名性更强」的加密货币(以门罗币为代表),并在其宣传的电子杂志中嵌入二维码募捐。

这些组织甚至设置了「清真规范」(清真在伊斯兰教的社会中被译为合法),以推广其意识形态和运作。报告称,这些组织在 Telegram messenger 应用程序上设置了两个专门的加密频道,分别为 CryptoHalal 和 Umma Crypto,指导支持者获取和使用特定的数字货币,并接受根据「初步伊斯兰教法评估」批准的加密捐款。

例如,ISIL-K 利用隐私币的匿名性,使用链接到门罗币钱包的二维码发起募捐活动。尽管一些加密交易所将门罗币下架,但恐怖组织对门罗币的使用仍在增加,这使得当局很难追踪资金流向。

2020 年 8 月,美国政府查封了 300 多个加密账户、多个网站及 Facebook 页面,据称这些账户属于基地组织、ISIS 和哈马斯军事组织的成员。

值得注意的是,ISIL 对数字平台的使用范围不断扩大,引起了会员国的日益担忧。各种加密货币交易所、游戏平台、电子钱包和稳定币都用于筹集和转移资金。一个会员国指出,虽然使用现金快递和哈瓦拉汇款是资金转移到冲突地区的首选,但 ISIL 已有意转向加密货币和在线支付系统。随着电子钱包、预付手机卡销售和加密货币等数字方式的日益普及,预计此现象将变得更加普遍和重要。

由于能够混淆交易细节,门罗币等隐私币已成为恐怖主义融资的首选媒介。联合国报告强调了监控这些交易的难度,因为它们提供了传统金融系统无法比拟的匿名性。ISIL 及其分支利用这些特征进行筹款活动,确保他们的金融活动不被当局发现。

报告还强调了恐怖主义融资网络的复杂性。ISIL 的附属机构,特别是在非洲的附属机构,为该组织的资金募集做了重大贡献。这些附属机构通常依赖非正式渠道,使其不易受到干扰。例如,ISIL-K 在 2023 年募集了 250 万美元,其中一些可能与特定袭击有关,突显了这些组织构成的持续威胁。

联合国安理会监察小组的这份措辞严厉的报告,势必会让包括美国、英国、欧洲和印度在内的几个国家重视。近日,美国财政部金融犯罪执法网络(FinCEN)发出警告,敦促金融机构监控可能与恐怖组织哈马斯有关的加密货币交易。

此外,这份报告的影响也将波及加密行业。因为鹰派安全机构可能会加强与可疑活动有关资产流动监控。

Bacaan Terkait

Sistem Terbuka Akan Menang: Mengapa Ethereum Adalah Linux Berikutnya?

Etherealize menulis tentang bagaimana sistem terbuka tanpa izin akhirnya menang atas sistem tertutup, dan mengapa Ethereum dipandang sebagai Linux berikutnya. Artikel ini menarik paralel antara sejarah internet dan Linux dengan perkembangan blockchain. Pada 1990-an, banyak yang meragukan internet terbuka akan mengalahkan jaringan pribadi perusahaan seperti yang dibayangkan Microsoft. Namun, kenyataannya, internet dan Linux, yang dikembangkan secara terbuka oleh komunitas global ("model pasar"), terbukti lebih inovatif dan tangguh daripada sistem tertutup ("model katedral"). Prinsip yang sama berlaku untuk infrastruktur keuangan. Blockchain pribadi atau konsorsium (seperti yang pernah dicoba bank) menawarkan kecepatan dan kontrol jangka pendek, tetapi memiliki kelemahan: risiko platform di mana operator dapat bertentangan dengan pengguna, dan ketidakmampuan untuk mengikuti inovasi sistem tanpa izin. Ethereum, seperti Linux, dibangun berdasarkan **netralitas tepercaya**: aturannya transparan, berlaku sama untuk semua, sulit diubah, dan siapa pun dapat berpartisipasi. Ini menarik pengembang (lebih dari 1 juta hingga saat ini) dan institusi besar. Keunggulan Ethereum berasal dari desentralisasi yang mendalam dan sejarah uniknya (mis., transisi dari Proof-of-Work), yang tidak dapat dengan mudah disalin. Robinhood, BlackRock, JPMorgan, dan perusahaan terkemuka lainnya membangun di atas Ethereum atau lapisan-2-nya karena keamanan, ekosistem yang matang, dan sifatnya yang netral. Sementara solusi tertutup seperti SWIFT atau Visa dapat memblokir peserta, Ethereum menawarkan fondasi penyelesaian global yang independen dan dapat diandalkan. Tantangan regulasi tentang akuntabilitas dijawab di lapisan aplikasi (mis., melalui token dengan KYC bawaan), bukan di lapisan penyelesaian. Kesimpulannya, masa depan infrastruktur keuangan terletak pada membangun di atas sistem terbuka seperti Ethereum, bukan mencoba bersaing atau menciptakan yang tertutup.

Foresight News1m yang lalu

Sistem Terbuka Akan Menang: Mengapa Ethereum Adalah Linux Berikutnya?

Foresight News1m yang lalu

Keuntungan Kanal Berakhir, Dengan Apa Protokol DeFi Bertahan dari Rangkulan Raksasa?

Penulis Thejaswini M A menganalisis bagaimana perusahaan teknologi besar seperti Coinbase, Stripe, dan Kraken memperoleh keuntungan dengan menguasai infrastruktur dan saluran distribusi, yang sering kali mengorbankan protokol DeFi open-source yang pada awalnya mereka andalkan. Coinbase, dengan pengguna 110 juta, meluncurkan blockchain Base. Protokol pinjaman open-source Morpho, yang digunakan Coinbase untuk produk pinjamannya, sekarang beroperasi di Base. Semua biaya transaksi yang dihasilkan mengalir ke Coinbase, bukan ke Morpho. Meski demikian, Morpho tetap tumbuh dengan TVL $2.5 miliar di Base, menciptakan hubungan saling ketergantungan. Stripe menghabiskan $1.1 miliar untuk mengakuisisi Bridge dan beralih dari stablecoin Circle (USDC) ke USDB-nya sendiri, sehingga menjaga pendapatan bunga dari aset cadangan di dalam ekosistemnya. Kraken membeli NinjaTrader senilai $1.5 miliar untuk mendapatkan lisensi derivatif yang sulit diperoleh, menghilangkan ketergantungan pada pihak ketiga. Artikel ini mempertanyakan masa depan protokol open-source ketika saluran distribusi keuntungan tidak lagi menjadi nilai inti. Kunci ketahanan bagi protokol seperti Morpho dan Uniswap adalah ekspansi multi-rantai. Dengan menyebar di banyak blockchain, mereka mengurangi risiko jika satu rantai (seperti Base yang mendukung pesaing Aerodrome) memutus dukungan. Kesimpulannya, meski raksasa platform memiliki keunggulan pengguna, protokol yang tertanam kuat, multi-rantai, dan mahal untuk diganti masih bisa bertahan. Masa depan akan ditentukan oleh perlombaan antara ekspansi horizontal protokol dan konsolidasi vertikal oleh institusi besar.

marsbit7m yang lalu

Keuntungan Kanal Berakhir, Dengan Apa Protokol DeFi Bertahan dari Rangkulan Raksasa?

marsbit7m yang lalu

Kendala Daya Komputasi dalam Pertarungan AI Tiongkok-AS

Dalam persaingan AI antara AS dan Tiongkok, kendala utama yang dihadapi Tiongkok adalah kesenjangan komputasi (computing power) yang sangat besar, terutama di sektor pelatihan AI berkinerja tinggi. Chip AI domestik Tiongkok saat ini sebagian besar masih berfokus pada sisi inferensi yang relatif lebih mudah, sedangkan di puncak piramida pelatihan model besar, kehadiran chip domestik masih terbatas dan hanya mengerjakan tugas-tugas tepi. AS menguasai lebih dari 70% GPU high-end global, dengan skala komputasi 2 kali lipat lebih besar daripada Tiongkok. Raksasa teknologi seperti Meta, Google, Amazon, dan Microsoft menginvestasikan dana besar untuk infrastruktur AI, memiliki kekuatan komputasi yang masing-masing melebihi total seluruh perusahaan AI Tiongkok. Kesenjangan ini berdampak langsung pada pengembangan model besar (large models). Model AS terdepan seperti Anthropic's Mythos telah mencapai 10 triliun parameter, sedangkan model Tiongkok terkuat, DeepSeek V4 Pro, memiliki 1,6 triliun parameter. Kekurangan chip pelatihan high-end membatasi kemampuan pra-pelatihan (pre-training) yang menentukan batas atas kecakapan model. Meski demikian, kebangkitan chip GPU domestik Tiongkok mulai terlihat. Perusahaan seperti Huawei (Ascend 910), Haiguang, Cambricon, Moore Thread, dan MetaX memanfaatkan kebijakan substitusi impor. Meski masih tertinggal dalam kinerja absolut dan ekosistem perangkat lunak (seperti CUDA milik Nvidia), chip domestik mulai menunjukkan peningkatan adaptabilitas, bergerak dari terobosan di sektor inferensi menuju adaptasi bertahap di sektor pelatihan. Kolaborasi antara perusahaan AI dan produsen chip domestik telah berhasil melatih model canggih seperti GLM-Image dan RoboBrain 2.5 sepenuhnya pada perangkat keras domestik. Dengan dukungan pasar yang besar, talenta AI, dan modal yang kuat, industri chip AI Tiongkok diharapkan dapat terus berkembang, meski perjalanan mengejar ketertinggalan membutuhkan kesabaran dan strategi jangka panjang dalam persaingan teknologi yang menentukan ini.

marsbit7m yang lalu

Kendala Daya Komputasi dalam Pertarungan AI Tiongkok-AS

marsbit7m yang lalu

Karya Baru Tim He Kaiming: Menghapus VAE dan Data Privat, Hasil Generasi Gambar dari Teks Justru Lebih Baik

Tim riset Kai Ming He meluncurkan model teks-ke-gambar yang sangat sederhana bernama MiniT2I, yang menantang pendekatan rumit yang umum digunakan saat ini. Model ini menghilangkan komponen standar seperti pengkode VAE, mekanisme injeksi kondisi AdaLN, data privat, dan tahap penyelarasan RL/DPO. Sebagai gantinya, MiniT2I dilatih secara langsung di ruang piksel RGB menggunakan target pemadanan aliran pada model Transformer. MiniT2I mengadopsi arsitektur MM-JiT yang sederhana, menggantikan mekanisme modulasi kondisi kompleks dengan dua blok adaptor teks ringan dan menghapus cabang AdaLN. Model ini dilatih secara dua tahap hanya menggunakan data publik: pra-pelatihan pada dataset CC12M yang diberi keterangan ulang, dan penyempurnaan pada sekitar 120 ribu pasangan gambar-teks berkualitas tinggi. Dengan hanya 258 juta parameter (versi B/16), MiniT2I mencapai skor 0,87 pada GenEval dan 84,2 pada DPG-Bench, mengungguli model lain di ruang piksel yang jauh lebih besar. Keunggulannya meliputi biaya komputasi yang lebih rendah, arsitektur yang lebih mudah dipahami, dan hasil yang sebanding dalam hal kualitas dan keragaman gaya dengan model besar seperti SD3-Medium dalam beberapa skenario. Namun, model ini masih memiliki keterbatasan seperti artefak batas patch, efek samping CFG pada ruang piksel, dan kinerja yang lebih rendah dalam rendering teks dibandingkan sistem industri, yang memerlukan data yang lebih khusus.

marsbit12m yang lalu

Karya Baru Tim He Kaiming: Menghapus VAE dan Data Privat, Hasil Generasi Gambar dari Teks Justru Lebih Baik

marsbit12m yang lalu

Asuransi Menghadapi Kompetitor Terbesar, Apakah Pasar Prediksi adalah "Orang Liar di Depan Pintu"?

Industri asuransi tradisional, yang lama dianggap sebagai "batu penjuru" dalam sistem ekonomi, kini mulai menghadapi tantangan baru dengan munculnya pasar prediksi. Platform seperti Kalshi dan Polymarket mulai menggeser fungsi asuransi konvensional dengan menawarkan lindung nilai risiko yang lebih transparan dan likuid. Contoh konkretnya, bar The Jeffrey di New York menggunakan Kalshi untuk melindungi risiko dari promosi "minuman gratis jika tim lokal menang" dengan bertaruh $5.000. Kerja sama Kalshi dengan broker asuransi olahraga Game Point Capital menawarkan harga lindung nilai bonus playoff NBA yang lebih murah dibandingkan perusahaan asuransi tradisional. Sementara itu, kolaborasi Polymarket dengan platform real estat Parcl memungkinkan orang melindungi nilai dari fluktuasi harga properti tanpa harus membeli rumah secara fisik. Kisah sukses "Mattress Mack" yang memenangkan puluhan juta dolar dari taruhan olahraga untuk mendanai promosi pengembalian uang pada 2017 dan 2022 menunjukkan konsep dasarnya. Namun, pasar prediksi menawarkan peningkatan signifikan: ruang lingkup pasar yang lebih luas, peran platform yang netral, transparansi informasi perdagangan, dan akses yang lebih adil bagi peserta dibandingkan taruhan olahraga tradisional yang sering membatasi pemain pemenang. CEO Jeff Yass dari SIG menyoroti potensi pasar prediksi untuk distribusi risiko yang lebih efisien, seperti melindungi properti dari badai berdasarkan data cuaca real-time. Meskipun demikian, adopsi luas masih terhambat oleh tantangan seperti likuiditas terbatas, batasan regulasi yang belum jelas, dan risiko manipulasi dalam penentuan hasil acara. Namun, langkah pertama telah diambil, dan pasar prediksi telah muncul sebagai pesaing potensial bagi bisnis asuransi tradisional.

marsbit13m yang lalu

Asuransi Menghadapi Kompetitor Terbesar, Apakah Pasar Prediksi adalah "Orang Liar di Depan Pintu"?

marsbit13m yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片