Chainalysis: Crypto Flows to Trafficking Networks Surge 85%

TheNewsCryptoDipublikasikan tanggal 2026-02-13Terakhir diperbarui pada 2026-02-13

Abstrak

Chainalysis reports an 85% surge in cryptocurrency flows to suspected human trafficking networks last year, with a significant reliance on stablecoins and operations linked to Telegram. The data indicates these networks are becoming more professional. Approximately half of transactions tied to Telegram-based international escort services exceeded $10,000. The firm identified four main categories of illicit activity: escort services, labor placement agents connected to scam compounds, prostitution networks, and child sexual abuse material (CSAM) vendors. Blockchain's inherent transparency provides a critical tool for law enforcement to track these flows and disrupt operations. While stablecoins are preferred by escort and prostitution networks for price stability, CSAM vendors are increasingly using Layer 1 networks and Monero for laundering. Transaction sizes vary, with CSAM payments typically under $100, indicating subscription-based models. The report also notes a growing overlap with online extremism communities and increased use of privacy tools.

A crypto investigation and compliance solution platform, Chainalysis has reported that crypto flows to suspected trafficking services surged 85% last year, having stablecoin-heavy, Telegram-associated networks and leaving trackable on-chain series.

Around 50% of the transactions associated with Telegram-based international escort services surpassed $10,000, as per the report. The data shows surging professionalisation of these networks; however, blockchain transparency has come up as an investigative tool for law enforcement.

Chainalysis traced four prominent categories of suspected crypto-assisted trafficking activity: Telegram-based international escort services, labour placement agents associated with scam compounds, prostitution networks, and child sexual abuse material (CSAM) vendors.

The growth is in line with the widening of Southeast Asia-based scam compounds, online gambling operations, and Chinese-language money laundering networks, many running through Telegram, the report mentions.

Blockchain transactions leave traces forever, dissimilar to cash transactions. The overseers of law enforcement are utilising that visibility to track flows, recognise chokepoints, and disrupt operations, as per the firm.

The payment behaviour changes over categories. Telegram-associated international escort services and prostitution networks depend intensely on stablecoins, as the data reports. Previously, CSAM vendors chose Bitcoin, but now they are heavily choosing Layer 1 networks.

More About the Transaction

Monero is highly utilised for laundering in CSAM-associated operations. The use of stablecoins indicates these networks give priority to price stability and quick off-ramping instead of the risk of asset freezes by centralised issuers, as per the report.

Transaction size data shows the structured nature of these operations. Around half of the Telegram-based escort transactions surpassed $10,000; the prostitution network remains in the $1,000 to $10,000 range, and CSAM transactions are comparatively lower, having many of them under $100.

Large transfers show organised, scaled criminal enterprises instead of isolated actors. CSAM-associated activity carries on to evolve. Subscription-based revenue models lead the sector, with payments normally under $100 every month.

The data also reveals surged overlap between sadistic online extremism communities and higher use of instant exchangers and privacy tools.

Highlighted Crypto News Today:

U.S. SEC Warns Prediction Markets May Fall Under Securities Law

TagsChainalysisillegal tradingTelegram

Pertanyaan Terkait

QAccording to Chainalysis, by what percentage did crypto flows to suspected trafficking services surge last year?

ACrypto flows to suspected trafficking services surged by 85% last year.

QWhat are the four categories of suspected crypto-assisted trafficking activity that Chainalysis traced?

AThe four categories are Telegram-based international escort services, labour placement agents associated with scam compounds, prostitution networks, and child sexual abuse material (CSAM) vendors.

QWhich type of cryptocurrency is highly utilized for laundering in CSAM-associated operations?

AMonero is highly utilized for laundering in CSAM-associated operations.

QWhat is the typical transaction size range for the prostitution networks mentioned in the report?

AThe transaction size for prostitution networks typically remains in the $1,000 to $10,000 range.

QWhat advantage does blockchain provide to law enforcement in investigating these criminal networks?

ABlockchain transactions leave permanent, traceable on-chain records, which law enforcement uses to track fund flows, identify chokepoints, and disrupt operations.

Bacaan Terkait

Rubin Ultra Terkuras Drastis, Apakah Nvidia Juga Tak Tahan dengan Kenaikan Harga Memori?

Laporan terbaru dari SemiAnalysis mengungkapkan bahwa NVIDIA telah merevisi spesifikasi Rubin Ultra, varian flagship dari arsitektur Rubin yang diumumkan di GTC 2026. Alih-alih peningkatan besar pada memori dan daya komputasi, fokus utama kini beralih ke kemampuan interkoneksi skala sistem. Spesifikasi kunci yang diungkapkan menunjukkan Rubin Ultra akan mempertahankan puncak komputasi teoretis yang sama dengan Rubin standar, yaitu 35 PFLOPs. Namun, terjadi pengurangan signifikan pada kapasitas memori, turun menjadi 192GB dengan konfigurasi 8-Hi, lebih rendah dari Rubin standar yang 288GB (12-Hi). Peningkatan bandwidth memori juga minimal, hanya 1 TB/s, dan daya chip bahkan sedikit lebih tinggi. Peningkatan utama justru pada "skala interkoneksi" (*scale-up world size*), yang melonjak dari 72 GPU menjadi 576 GPU. Ini memungkinkan ratusan GPU Rubin Ultra terhubung via NVLink membentuk satu "super GPU" logis yang sangat besar. Analisis SemiAnalysis mengaitkan perubahan desain ini dengan lonjakan harga HBM (High Bandwidth Memory) yang drastis. Biaya material (BOM) untuk rak server Rubin Ultra sempat melonjak menjadi sekitar $8 juta karena harga HBM, tetapi dengan spesifikasi baru, biaya turun ke sekitar $6.4 juta. NVIDIA diduga mengalihkan biaya dari komponen HBM yang mahal (yang pangsa biayanya turun dari ~40% menjadi 28%) ke peningkatan interkoneksi jaringan (naik dari 4% menjadi 12%). Berita ini memicu kekhawatiran pasar tentang permintaan HBM. Saham produsen HBM seperti SK Hynix dan Samsung anjlok sekitar 8%, mencerminkan kekhawatiran bahwa pembeli utama seperti NVIDIA mungkin mulai mengurangi ketergantungan pada HBM berkapasitas tinggi untuk mengontrol biaya sistem AI secara keseluruhan.

Odaily星球日报9m yang lalu

Rubin Ultra Terkuras Drastis, Apakah Nvidia Juga Tak Tahan dengan Kenaikan Harga Memori?

Odaily星球日报9m yang lalu

Model Generatif Bisa Dilatih End-to-End? Intinya Hanya Sebuah For Loop

Model generatif seperti model difusi atau autoregresif yang dominan saat ini biasanya tidak melatih seluruh proses generasi secara end-to-end. Mereka dilatih hanya untuk memprediksi satu "langkah kecil" dalam proses, namun saat inferensi, langkah ini harus diulang ratusan atau ribuan kali. Ketidaksesuaian ini menyebabkan masalah "exposure bias," di mana kesalahan menumpuk seiring waktu. Makalah terbaru dari UIUC dan Harvard memperkenalkan paradigma baru bernama **Explorative Modeling (XM)**. Inti dari metode ini sangat sederhana: alih-alih menghasilkan satu sampel, model menghasilkan **K kandidat** dalam setiap langkah pelatihan. Kemudian, hanya kandidat yang paling dekat dengan data target yang dipilih untuk menghitung gradien dan memperbarui model. Mengapa ini berhasil? Dalam tugas generatif, satu input bisa memiliki banyak output yang valid (mode). Fungsi kerugian rekonstruksi tradisional cenderung menyebabkan "mode blurring," di mana model hanya mempelajari rata-rata dari semua mode, menghasilkan output yang tidak realistis. Dengan menghasilkan beberapa kandidat, model dapat "mengeksplorasi" dan menangkap beberapa mode yang berbeda sekaligus, sehingga menghindari rata-rata yang kabur. Penelitian ini menunjukkan bahwa **"eksplorasi" (K) bertindak sebagai sumbu penskalaan ketiga** yang efektif, selain parameter dan data. Eksperimen pada gambar, video, dan bahasa menunjukkan peningkatan kinerja yang monoton dengan peningkatan K, dengan keuntungan yang lebih besar pada skala yang lebih besar. XM dapat meningkatkan efisiensi FLOP hingga 4.1x dan efisiensi sampel hingga 6.2x. Yang lebih menarik, ketika diterapkan secara ekstrem, XM memungkinkan **pelatihan generatif yang benar-benar end-to-end**. Dalam tugas kontrol robot, "Explorative Policy" berbasis XM mencapai kinerja yang setara dengan "Diffusion Policy" yang membutuhkan 100 langkah inferensi, sementara hanya membutuhkan satu langkah inferensi maju. Ini membuktikan bahwa kompleksitas untuk menangani banyak mode dapat dipindahkan dari inferensi ke pelatihan. Meskipun ide "best-of-K" bukan hal baru, kontribusi utama makalah ini adalah penjelasan teoritis bahwa mekanisme ini secara langsung meningkatkan **ekspresivitas generatif** model. Dengan demikian, ini menawarkan cara baru yang ampuh untuk mengatasi tantangan mendasar dalam pemodelan generatif.

marsbit1j yang lalu

Model Generatif Bisa Dilatih End-to-End? Intinya Hanya Sebuah For Loop

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片