Как определить «чистоту» криптовалюты. Как работают AML-сервисы

cryptonews.ruXuất bản vào 2023-01-24Cập nhật gần nhất vào 2024-08-24

Правительства по всему миру все чаще прибегают к услугам аналитический компаний, отслеживающих криптовалютные транзакции. Почему это происходит и как маркируют токены и монеты

Прозрачный характер блокчейна как публичного реестра криптовалютных транзакций позволяет государствам и аналитическим компаниям отслеживать операции с криптовалютой и движение средств между кошельками. Более того, правительства стали основным источником дохода для некоторых компаний, которые профессионально занимаются отслеживаем данных в блокчейне.

Компания Chainalysis уже заработала порядка $85 млн на госконтрактах и грантах в США. Примерно 65% ее доходов поступает из государственного сектора по всему миру, рассказал представитель компании в интервью изданию DL News.

Chainalysis — это аналитическая компания, которая предоставляет государственным учреждениям и правоохранительным органам инструменты отслеживания операций в блокчейне, а также помогает криптобиржам выявлять кошельки злоумышленников.

Ее решения также используют многие крупные криптобиржи и AML-сервисы для разметки и скоринга криптокошельков, а также для определения «чистоты» криптовалюты. Помимо Chainalysis, «разметкой» криптовалют занимаютя TRM Labs, Elliptic и другие компании.

Чаще всего базы именно этих компаний используют сервисы-посредники, осуществляющие проверку криптовалюты на «чистоту».

rbc.group

Согласно июльскому отчету Chainalysis, значительная часть «незаконных» операций приходится на стейблкоины, то есть криптотокены, курс которых привязан к фиатным валютам. Именно они оставляют большую часть всего объема «сомнительных» переводов относительно крипторынка в целом.

В мае компания Tether, эмитент крупнейшего по капитализации стейблкоина USDT, анонсировала внедрение системы мониторинга транзакций в USDT в сотрудничестве с Chainalysis. Ключевое предназначение новых аналитических инструментов — глубокая степень надзора за рынком USDT относительно мониторинга подсанкционных кошельков и категоризация держателей стейблкоина, позволяющая выделить пользователей бирж или торговых площадок в даркнете.

Комментируя очередной пакет санкций ЕС, направленный на операции российских банков и криптосервисов, криптоэксперт и автор канала GFiS Channel Таисия Романова напомнила, что большинство стейблкоинов предусматривают в своих контрактах возможность заморозки активов на конкретном кошельке именно на уровне блокчейна, с присвоением соответствующей маркировки в системах анализа.

Начиная с 2017 года, компания Tether заморозила более 1,7 тыс адресов с совокупным балансом более $1,2 млрд, согласно информационной панели на Dune.

Санкционная криптовалюта

В отчете Chainalysis также указано, что с 2019 года из известных незаконных кошельков на сервисы обмена было отправлено около $100 млрд в криптовалюте. А самая большая сумма была зафиксирована в 2022 году — тогда объем составил $30 млрд, что в значительной степени связано с транзакциями с участием таких санкционированных сервисов, как российская биржа Garantex.

«Грязь» на $100 млрд. Что изменилось в отмывании денег через криптовалюту

В комментариях к ситуации директор по коммуникациям Garantex Евгения Бурова заявила, что платформа уже сталкивалась с ошибочной разметкой адресов со стороны аналитических компаний. А оценка таких объемов, по ее словам, могла быть произведена по недостоверным данным. Но реальность такова, что любые криптовалюты, работающие с российским криптосервисами часто помечаются аналитиками как условного негативные.

В конце июня европейские законодатели приняли новый пакет санкций, направленный на операции российских банков и криптосервисов, а также организаций третьих стран, которые способствуют осуществлению транзакций в адрес российского оборонно-промышленного комплекса.

А 23 августа Управление по контролю за иностранными активами (OFAC) Министерства финансов США объявило о дополнительных санкциях против почти 400 организаций.

По информации Chainalysis в санкционный список OFAC попал и USDT-адрес, используемый для сбора пожертвований от одной из российских компаний, связанных с ВПК. Chainalysis опубликовала результаты собственного расследования, указав на связи этого адреса с биржей Garantex, а также показала и другие взаимосвязи, которые навсегда запечатлены в блокчейне.

То есть любой адрес, попавший в «черные списки», создает проблемы всем, кто так или иначе взаимодействует с этим адресом. Например, некоторые крупные криптобиржи или криптокошелек Wallet в Telegram автоматически замораживают аккаунт за прямой перевод с Garantex.

Именно об этом говорила Романова, когда отметила, что санкции могут быть опасны не только для владельцев самих адресов, но и для адресов (кошельков), имевших с ними транзакционную активность в прошлом. Что, в свою очередь, принесет проблемы и обычным пользователям.

Опасная криптобиржа

После принятия закона об использовании криптовалют в трансграничных расчетах, всплывает все больше информации о появлении российских криптобирж, через которые могут осуществляться сделки для использования криптовалют во внешнеэкономической деятельности.

По словам председателя комитета Госдумы по финрынку Анатолия Аксакова, регулируемая российская криптобиржа может заработать уже до конца 2024 года. Он сообщил, что уже есть потенциальные участники этого процесса и осталось проработать механизмы их допуска и контроля.

Однако первые элементы российской криптоинфраструктуры будут доступны лишь ограниченному кругу лиц, сообщил зампред комитета Госдумы по информполитике Антон Горелкин, который, как и Аксаков, выступает соавтором законопроекта о криптовалютах. В таком режиме, по словам депутата, российским криптобиржам придется работать «если не до конца санкций, то как минимум до их ослабления».

«Будем реалистами: все цифровые активы, связанные с Российской Федерацией, при попадании на глобальный рынок автоматически будут окрашены как подсанкционные. К сожалению, приходится констатировать, что и принцип децентрализации криптовалют с каждым днем становится все условнее», — отметил Горелкин.

Nội dung Liên quan

Ba năm sau: Nhìn lại nhận định của tôi về ChatGPT vào năm 2023

**Tóm tắt tiếng Việt:** Năm 2026, tác giả Vương Kiến Thạc nhìn lại 20 dự đoán của mình về ChatGPT từ năm 2023, sử dụng AI (41 agent Opus 4.8) để đối chiếu với dữ liệu thực tế. **Kết quả chính:** Phần lớn các dự đoán về **cơ chế và xu hướng** là đúng: * **Đúng:** Kiến trúc RAG + tìm kiếm trở thành chuẩn để giảm ảo giác. LUI (Giao diện ngôn ngữ tự nhiên) tạo ra một "lục địa mới" cho tương tác máy tính. Mạng lưới agent với giao thức kết nối mới đang hình thành. Trung Quốc thu hẹp khoảng cách về mô hình lớn có thể sử dụng. ChatGPT không có ý thức, vượt qua bài kiểm tra Turing nhờ biểu diễn. Nó là bước tiến lớn nhưng chưa phải AGI, chưa gây ra làn sóng thất nghiệp hàng loạt. * **Sai/Sai một phần:** Dự đoán cụ thể **GPT-4 có 100 nghìn tỷ tham số** là sai hoàn toàn (thực tế ~1.8 nghìn tỷ). Nhận định **LLM không thể tự học toán** bị bác bỏ khi các mô hình giành huy chương IMO. **Giá trị sẽ thuộc về lớp ứng dụng** bị chứng minh ngược lại khi lợi nhuận khổng lồ thuộc về lớp nền tảng tính toán (như NVIDIA). **AI có thể né tránh vấn đề bản quyền** là sai, với các vụ kiện và khoản bồi thường lớn. Dự đoán **chi phí đào tạo mô hình lớn chỉ 5-10 tỷ USD** là quá thấp so với thực tế. **Bài học rút ra:** 1. **Dự đoán xu hướng và cơ chế đáng tin cậy hơn nhiều so với các con số cụ thể hay mức độ tuyệt đối.** 2. **Có xu hướng đánh giá quá cao tốc độ thay đổi trong ngắn hạn, nhưng lại đánh giá thấp mức độ thay đổi trong dài hạn.** 3. **Sai lầm tinh vi thường nằm ở "sự phân bố":** tổng thể đúng nhưng tác động không đồng đều (ví dụ: việc làm). 4. **Những phát biểu có giới hạn, thận trọng thường đứng vững theo thời gian.** 5. **Ba năm là chưa đủ để kết luận cho một số vấn đề sâu xa** (như ý thức máy móc, sự xuất hiện năng lực). Bài viết kết luận rằng việc nhìn đúng hướng đi lớn không quá khó, nhưng thừa nhận những sai lầm trong ước tính chi tiết, tốc độ và phân bố mới là điều đáng ghi nhớ cho những dự đoán trong tương lai.

marsbit4 giờ trước

Ba năm sau: Nhìn lại nhận định của tôi về ChatGPT vào năm 2023

marsbit4 giờ trước

Ba năm sau: Nhìn lại những dự đoán của tôi về ChatGPT năm 2023

**Tóm tắt: Nhìn lại 20 dự đoán về ChatGPT năm 2023 sau 3 năm** Vào tháng 3/2023, khi ChatGPT mới xuất hiện và GPT-4 chưa ra mắt, tác giả Vương Kiến Thạc đã đưa ra 20 nhận định về tương lai của AI. Giờ đây, vào cuối tháng 5/2026, một hệ thống AI gồm 41 agent đã được sử dụng để kiểm chứng lại từng dự đoán đó dựa trên dữ liệu thực tế. **Kết quả kiểm chứng (Tính đến 5/2026):** * **Đúng/Bản chất đúng (✅/🟢):** 13/20 dự đoán. * **Một phần đúng (🟡):** 6/20 dự đoán. * **Sai (❌):** 1/20 dự đoán. **Những điểm dự đoán chính xác nổi bật:** 1. **Kiến trúc RAG & Tìm kiếm:** Dự đoán việc bổ sung kiến thức thông qua cơ chế truy xuất bên ngoài (như vector search) thay vì chỉ fine-tune model đã trở thành tiêu chuẩn. 2. **Giao diện ngôn ngữ tự nhiên (LUI):** Nhận định ChatGPT mở ra kỷ nguyên LUI, tạo ra một hệ sinh thái rộng lớn hơn cả việc phát triển model cơ bản, đã được chứng minh. 3. **Mô hình lớn Trung Quốc:** Dự báo khoảng cách về khả năng giữa các mô hình Trung Quốc và đỉnh cao thế giới sẽ thu hẹp nhanh chóng trong khoảng 3 năm đã thành hiện thực. 4. **Ý thức và Kiểm tra Turing:** Quan điểm cho rằng ChatGPT không có ý thức và bài kiểm tra Turing chỉ đánh giá biểu hiện bề ngoài vẫn vững vàng. **Những điểm dự đoán chưa chính xác hoặc sai lệch:** 1. **Tham số GPT-4 (❌):** Thông tin GPT-4 có 100 nghìn tỷ tham số là hoàn toàn sai. 2. **Khả năng toán học của LLM:** Mặc dù đúng khi cho rằng cần công cụ bổ trợ, nhưng khẳng định LLM "không thể" tự học toán thuần túy đã bị bác bỏ khi các model năm 2025 giành huy chương IMO. 3. **Nơi nắm giữ giá trị:** Dự đoán giá trị sẽ thuộc về tầng ứng dụng, còn các công ty làm model cơ bản có thể không sinh lời, đã không tính đến sự thống trị và lợi nhuận khổng lồ của NVIDIA ở tầng phần cứng tính toán. 4. **Bản quyền:** Nhận định AI có thể "né tránh" vi phạm bản quyền là sai, khi thực tế đã có những vụ kiện và dàn xếp bồi thường lớn nhất lịch sử liên quan đến dữ liệu huấn luyện. **Bài học rút ra sau 3 năm:** * **Dự đoán xu hướng và cơ chế đáng tin cậy hơn nhiều so với các con số cụ thể.** * Xu hướng chung: **Đánh giá quá lạc quan về tốc độ, nhưng lại đánh giá thấp mức độ phát triển** về lâu dài. * Sai lầm tinh vi thường nằm ở **sự phân bổ** (ví dụ: tác động việc làm lên nhóm người lao động trẻ), chứ không phải tổng thể. * **Những nhận định có giới hạn, điều kiện đi kèm thường chính xác hơn** những phát biểu tuyệt đối. * Một số câu hỏi lớn vẫn chưa có câu trả lời cuối cùng sau 3 năm. Bản tổng kết này không chỉ chấm điểm cho quá khứ, mà còn đặt ra những quy tắc cho việc dự đoán trong tương lai.

链捕手6 giờ trước

Ba năm sau: Nhìn lại những dự đoán của tôi về ChatGPT năm 2023

链捕手6 giờ trước

Cảnh báo bong bóng AI: Đầu tư vào AI mang lại lợi nhuận âm cho hầu hết các gã khổng lồ công nghệ

Bài viết cảnh báo về bong bóng đầu tư AI khi phân tích chỉ ra rằng hầu hết các gã khổng lồ công nghệ như Microsoft, Alphabet, Meta, Oracle (trừ Amazon) có thể nhận tỷ suất lợi nhuận âm từ các khoản đầu tư hàng nghìn tỷ USD vào trung tâm dữ liệu AI. Dựa trên kỳ vọng của nhà phân tích về doanh thu và chi tiêu vốn giai đoạn 2025-2030, tốc độ tăng đầu tư (~20%/năm) vượt xa tốc độ tăng doanh thu dự kiến (~15%/năm). Tác giả nhấn mạnh, đầu tư công nghệ hiện giải thích 93% tăng trưởng GDP Mỹ. Nếu các công ty cắt giảm chi tiêu, không chỉ chuỗi cung ứng (Nvidia, TSMC, ASML) bị ảnh hưởng mà nền kinh tế Mỹ có thể suy thoái, kéo theo thị trường chứng khoán lao dốc. Các IPO của OpenAI, Anthropic được xem như cách chuyển giao rủi ro từ nhà đầu tư ban đầu sang các nhà đầu tư tổ chức và cá nhân. Dù cơn sốt có thể kéo dài đến 2026 nhờ IPO, nhưng thực tế toán học khắc nghiệt (cần thêm 2-5 nghìn tỷ USD doanh thu để đạt lợi nhuận 10%) khiến việc điều chỉnh là không tránh khỏi vào 2027-2028, tương tự bong bóng dot-com những năm 2000. Câu hỏi then chốt: ai sẽ trả giá cho cuộc chạy đua cơ sở hạ tầng đắt đỏ này?

marsbit7 giờ trước

Cảnh báo bong bóng AI: Đầu tư vào AI mang lại lợi nhuận âm cho hầu hết các gã khổng lồ công nghệ

marsbit7 giờ trước

Từ Token đến Lao động Máy móc: AI đang chuyển từ Công cụ thành 'Người lao động'

Từ công cụ thành "công nhân": AI đang trở thành lực lượng lao động máy móc Bài viết phân tích sự chuyển dịch trong thị trường AI: từ việc bán token hay giờ GPU đơn thuần, sang một thị trường "lao động máy móc" mới, nơi chính công việc được hoàn thành bởi phần mềm trở thành đối tượng được định giá và giao dịch. Tác giả dự đoán cơ chế định giá AI sẽ phát triển qua bốn giai đoạn: token thô -> thị trường năng lực LLM tiêu chuẩn hóa -> thị trường lao động theo ngành -> thị trường kết quả có thể lập trình. Trong tương lai, doanh nghiệp có thể không còn quan tâm công việc do model hay GPU cụ thể nào thực hiện, mà chỉ quan tâm liệu nó có được giao đúng tiêu chuẩn về độ trễ, độ chính xác, độ tin cậy và chi phí hay không. Điều này cũng làm thay đổi vai trò của con người, chuyển sang giám sát, chịu trách nhiệm, quản lý ngữ cảnh và đưa ra phán quyết cuối cùng - những yếu tố có thể trở nên có giá trị hơn. Bài viết nhấn mạnh AI không chỉ đơn thuần thay thế lao động mà mở rộng thị trường tổng thể. Khi chi phí công việc giảm, nhu cầu có thể tăng lên, tạo ra những loại hình công việc và dịch vụ mới khả thi về mặt kinh tế. Thị trường lao động máy móc sẽ bắt đầu từ những công việc có thể được xác định rõ ràng và đo lường được, hướng tới việc biến lao động máy móc thành một yếu tố sản xuất mới có thể được thu mua, thanh toán và giao dịch.

marsbit7 giờ trước

Từ Token đến Lao động Máy móc: AI đang chuyển từ Công cụ thành 'Người lao động'

marsbit7 giờ trước

Việc giảm giá 99% của Xiaomi MiMo không phải là chiêu trò marketing! Luo Fuli đăng X để phản bác những kẻ bi quan

Trong bài viết, tác giả phân tích động thái giảm giá API lên tới 99% cho dòng MiMo-V2.5 của Xiaomi và phản bác các ý kiến cho rằng đây chỉ là chiến lược marketing hay "bán lỗ cướp thị trường". Lộ Phúc Lợi, người đứng đầu MiMo, đã công bố một blog kỹ thuật dài 5000 chữ để giải thích cơ sở kỹ thuật của mức giá mới. Bài viết mô tả sáu trụ cột công nghệ chính cho phép mức giảm giá này: 1. **Kiến trúc Hybrid SWA (Sliding Window Attention):** Giảm dung lượng bộ nhớ tạm (KVCache) xuống còn 1/7 so với Full Attention truyền thống. 2. **Quản lý KVCache hai bể riêng biệt:** Tối ưu hóa việc phân bổ bộ nhớ để triệt để tận dụng lợi thế của SWA, tăng gấp 5 lần số lượng người dùng đồng thời. 3. **Hệ thống tiền tố cache được cải tiến:** Đảm bảo an toàn và nâng cao tỷ lệ trúng cache lên tới 93-95%, khiến phần lớn yêu cầu đọc lặp lại hầu như không cần tính toán lại. 4. **Hệ thống lưu trữ phân tán GCache:** Triển khai trực tiếp trên ổ SSD của máy GPU, giảm chi phí lưu trữ xuống gần bằng 0. 5. **Hệ thống điều phối LLM-Router:** Tối ưu định tuyến và lập lịch, ưu tiên các yêu cầu có cache, tăng hiệu suất tổng thể. 6. **Dự đoán đa token (MTP):** Giảm chi phí tạo văn bản (output), hoàn thiện vòng tròn giảm chi phí cho toàn bộ quá trình xử lý. Những cải tiến này, khi kết hợp, tạo ra một chuỗi tối ưu toàn diện làm giảm đáng kể chi phí tính toán và lưu trữ cho mỗi yêu cầu. Bài viết kết luận rằng mức giảm 99% không phải là con số tiếp thị, mà là kết quả có thể chứng minh của một hệ thống kỹ thuật hoàn chỉnh, một phương pháp giảm chi phí đáng để ngành tham khảo.

marsbit9 giờ trước

Việc giảm giá 99% của Xiaomi MiMo không phải là chiêu trò marketing! Luo Fuli đăng X để phản bác những kẻ bi quan

marsbit9 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片