Chainalysis: Crypto Flows to Trafficking Networks Surge 85%

TheNewsCryptoОпубликовано 2026-02-13Обновлено 2026-02-13

Введение

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

Связанные с этим вопросы

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.

Похожее

Сильные урезания в Rubin Ultra: Nvidia тоже не справляется с ростом цен на память?

Прошлые выходные стали поводом для бурных обсуждений в индустрии ИИ после публикации отчета аналитической компании SemiAnalysis. Согласно данным отчета, NVIDIA значительно изменила спецификации своего флагманского чипа Rubin Ultra, ключевой модели, анонсированной на GTC 2026. Вместо ожидавшегося увеличения вычислительной мощности и объема памяти, компания, судя по всему, пошла по пути оптимизации затрат. Основные изменения в спецификациях Rubin Ultra по сравнению с более ранними ожиданиями и базовой моделью Rubin: * **Теоретическая пиковая производительность (35 PFLOPs) осталась на уровне обычного Rubin.** * **Объем памяти HBM серьезно сокращен** — до 192 ГБ (8-Hi), что даже меньше, чем 288 ГБ (12-Hi) у Rubin. * **Пропускная способность памяти увеличена незначительно** (всего на 1 ТБ/с). * **Энергопотребление осталось высоким**, а максимальное даже возросло. * **Главным улучшением стал масштаб межсоединений (Scale-up)**: поддержка объединения до 576 GPU в единый логический узел через NVLink (против 72 GPU у Rubin). Аналитики SemiAnalysis связывают такое решение с резким ростом цен на высокоскоростную память HBM, которая является ключевым и самым дорогим компонентом современных ИИ-ускорителей. Стоимость HBM3 с 2025 года выросла в несколько раз. Первоначальный дизайн Rubin Ultra приводил к тому, что стоимость памяти в системе приближалась к 40% от общей стоимости материалов (BOM). После пересмотра спецификаций эта доля упала до 28%, что позволило снизить общую расчетную стоимость стойки с чипами примерно с 8 до 6.4 млн долларов. Таким образом, NVIDIA, по мнению аналитиков, смещает акцент с "наращивания компонентов" в отдельном чипе на создание более масштабируемых и, возможно, экономически эффективных систем на уровне кластера. Новый дизайн Rubin Ultra фокусируется на способности объединять огромное количество GPU, компенсируя изменения в характеристиках отдельных чипов. Новость оказала давление на котировки ведущих производителей памяти. Акции SK Hynix и Samsung, основных поставщиков HBM, упали примерно на 8%, что отражает опасения рынка: если крупнейший покупатель HBM начинает оптимизировать свои чипы для снижения зависимости от дорогой памяти, это может ограничить потенциал дальнейшего роста цен и спроса для производителей памяти. Эпоха безудержного наращивания ресурсов в ИИ-инфраструктуре, судя по всему, подходит к концу.

Odaily星球日报10 мин. назад

Сильные урезания в Rubin Ultra: Nvidia тоже не справляется с ростом цен на память?

Odaily星球日报10 мин. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit1 ч. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit1 ч. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

Корейская биржа Upbit провела внутреннюю ребалансировку 864 миллиардов токенов SHIB между своими кошельками. Движение активов на сумму около 4 миллионов долларов произошло после роста стоимости SHIB на 36%, что привлекло внимание трейдеров. Однако анализ помеченных адресов показывает, что это была стандартная операция по перераспределению средств между "горячими" и другими внутренними кошельками биржи, а не вывод средств или подготовка к продаже. Общий объем перемещений включал 384 миллиарда SHIB, отправленных с основного горячего кошелька, и 480 миллиардов SHIB, возвращенных обратно. Этот случай подчеркивает важность проверки контекста и меток кошельков при интерпретации крупных ончейн-транзакций, чтобы избежать ошибочных выводов о продаже или давлении на рынок.

bitcoinist1 ч. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist1 ч. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

Новая политика конференции ICLR 2027 ограничивает количество подаваемых одним автором работ до 20. По мнению организаторов, это необходимо для снижения нагрузки на рецензентов, учитывая рекордный рост числа заявок — на 68% за год. В ответ на это исследователь Google DeepMind Дэн Рой иронично запустил «петицию» против лимита, заявив, что он замедлит прогресс в ИИ, особенно в эпоху, когда агенты ИИ могут генерировать множество статей, а рецензии часто пишутся с помощью больших языковых моделей (по некоторым данным, до 21% рецензий на ICLR 2026 могли быть полностью сгенерированы ИИ). Его сатирический пост поднимает серьёзный вопрос о целесообразности простого ограничения количества работ вместо решения системных проблем, связанных с массовым производством статей и автоматизацией рецензирования в современной академической среде.

marsbit1 ч. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片