Разработчика криптомиксера Tornado Cash Романа Шторма будут судить в июле

RBK-cryptoPublicado em 2025-05-16Última atualização em 2025-05-17

Среди обвинений Министерства юстиции США — заговор с целью отмывания денег и несоблюдение американских санкций

Разработчик криптомиксера Tornado Cash Роман Шторм предстанет перед судом в июле. Согласно направленному судье письму прокурора США Джея Клейтона, Шторму будут предъявлены несколько обвинений из ранее озвученных, а одно решено отменить.

Миксеры анонимизируют криптовалютные транзакции, смешивая их с другими, чтобы скрыть происхождение и назначение средств. Их используют как для повышения приватности, так и в преступных целях для отмывания денег.

Что такое криптомиксеры. Чем они опасны для пользователей криптовалют

Федеральные прокуроры будут утверждать, что Шторм участвовал в заговоре с целью отмывания денег, управлял нелицензированным бизнесом по переводу денег и не соблюдал санкции США. Судебное разбирательство назначено на 14 июля.

«Правительство продолжает судить Шторма за умышленный сговор с целью отмывания денег, уклонения от санкций, а также за транспортировку и пересылку средств, которые, как он знал, были получены преступным путем», — сказал представитель Министерства юстиции США изданию Decrypt.

Ведомство также заявило, что откажется от обвинения Шторма в сговоре с целью ведения бизнеса по переводу денег без лицензии. По словам главы некоммерческой правозащитной организации Coin Center Питера Ван Валкенбурга, этот пункт обвинения Министерства юстиции противоречит рекомендациям, выпущенным в 2019 году Управлением по борьбе с финансовыми преступлениями Министерства финансов США (FinCEN). Ван Валкенбург пояснил, что в рекомендациях FinCEN говорится, что «некастодиальные организации», такие как Tornado Cash, не являются исполнителями денежных переводов.

Телеграм-канал «РБК-Крипто» — подпишитесь и будьте в курсе самых главных и актуальных новостей о криптовалюте.

Присоединяйтесь к форуму «РБК-Крипто» в Telegram для обсуждения новостей и тенденций криптомира.

В 2022 году Управление по контролю за иностранными активами США (OFAC) внесло Tornado Cash в черный список за содействие в отмывании незаконных доходов на $7 млрд. Позже в том же году был задержан разработчик миксера Алексей Перцев, в мае 2024-го приговорен к пяти годам и четырем месяцам тюремного заключения по обвинению в отмывании $1,2 млрд через созданный им сервис. Это был первый случай, когда разработчик ПО был осужден за использование его кода третьими лицами.

Двум другим основателям Tornado Cash Роману Семенову и Роману Шторму также предъявили обвинения, первому заочно, а второго арестовали летом 2023 года. Позже Шторма выпустили под залог $2 млн, вину он не признал.

В конце ноября 2024 года суд в США признал незаконными санкции против Tornado Cash. Коллегия судей постановила, что OFAC превысило свои полномочия, наложив санкции на смарт-контракты криптомиксера. В марте этого года сервис был исключен из санкционного списка Минюста США. Месяцем ранее Перцев был отпущен из тюрьмы под домашний арест и сейчас готовится к подаче апелляции.

Токен от MetaMask и новые лидеры. Как поменялся рынок криптокошельков

Coinbase подтвердила крупную утечку данных. Потери оценили до $400 млн

Вступил в силу лимит на переводы для физлиц. Как это затронет криптообмен

Leituras Relacionadas

Robotic GPT-3 Moment Shakes Silicon Valley: Zero Lines of Code, Learns Instantly, with Investments from Jensen Huang and Fei-Fei Li

Generalist AI's newly released robot foundation model GEN-1.5 is being hailed as the "GPT-3 moment" for embodied AI. The model demonstrates remarkable one-shot and few-shot learning capabilities in physical manipulation tasks. By watching a single 3-12 second demonstration video (physical prompting) without any training or code, the robot can attempt the task with a 59% average success rate across 10 tasks. With just 5 minutes of demonstration data and minimal fine-tuning (10 gradient steps), the success rate jumps to 83%. The most significant breakthrough is the emergence of spontaneous, improvisational problem-solving abilities not present in the training data. For instance, after learning to sweep blocks with a brush, the robot can adapt to use a banana similarly or switch to a completely new "scoop-and-pour" strategy when given a dustpan. Other emergent behaviors include removing obstacles, correcting errors, and spontaneously sorting objects. These capabilities stem from over 8 months of large-scale pre-training on physical interaction data, suggesting the existence of a Scaling Law for embodied intelligence—where model generalization improves with more data and training time. This approach drastically reduces the cost and expertise needed to teach robots new skills, potentially democratizing robot programming. The release coincides with a surge in the humanoid robotics sector, marked by events like the World Robot Conference and significant investments. While the demonstrated tasks are still relatively simple, the scaling trend and emergent behaviors point toward a future where general-purpose robot "brains" could be easily adapted to various hardware "bodies," reshaping the industry's competitive landscape.

marsbitHá 1h

Robotic GPT-3 Moment Shakes Silicon Valley: Zero Lines of Code, Learns Instantly, with Investments from Jensen Huang and Fei-Fei Li

marsbitHá 1h

Trading

Spot
活动图片