論文の概要: Assessing the Impact of Sanctions in the Crypto Ecosystem: Effective Measures or Ineffective Deterrents?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10031v1
- Date: Mon, 16 Sep 2024 06:43:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 14:28:31.987992
- Title: Assessing the Impact of Sanctions in the Crypto Ecosystem: Effective Measures or Ineffective Deterrents?
- Title（参考訳）: 暗号経済における制裁の影響評価-効果的な対策と非効果的な抑止策-
- Authors: Francesco Zola, Jon Ander Medina, Raul Orduna,
- Abstract要約: 本研究では,制裁がエンティティの暗号活動に与える影響について検討する。
調査対象の半数が制裁対象だったが、他の団体は制裁対象の住所を通じて資金を移動し続けている。
処罰団体は、彼らの資金を転換するために急激な交換サービスを利用することを好んで示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Regulatory authorities aim to tackle illegal activities by targeting the economic incentives that drive such behaviour. This is typically achieved through the implementation of financial sanctions against the entities involved in the crimes. However, the rise of cryptocurrencies has presented new challenges, allowing entities to evade these sanctions and continue criminal operations. Consequently, enforcement measures have been expanded to include crypto assets information of sanctioned entities. Yet, due to the nature of the crypto ecosystem, blocking or freezing these digital assets is harder and, in some cases, such as with Bitcoin, unfeasible. Therefore, sanctions serve merely as deterrents. For this reason, in this study, we aim to assess the impact of these sanctions on entities' crypto activities, particularly those related to the Bitcoin ecosystem. Our objective is to shed light on the validity and effectiveness (or lack thereof) of such countermeasures. Specifically, we analyse the transactions and the amount of USD moved by punished entities that possess crypto addresses after being sanctioned by the authority agency. Results indicate that while sanctions have been effective for half of the examined entities, the others continue to move funds through sanctioned addresses. Furthermore, punished entities demonstrate a preference for utilising rapid exchange services to convert their funds, rather than employing dedicated money laundering services. To the best of our knowledge, this study offers valuable insights into how entities use crypto assets to circumvent sanctions.
- Abstract（参考訳）: 規制当局は、そのような行動を促す経済的なインセンティブをターゲットとして、違法な活動に取り組むことを目指している。
これは典型的には、犯罪に関わる団体に対する金融制裁の実施によって達成される。
しかし、暗号通貨の台頭は新たな課題をもたらし、企業はこれらの制裁を回避し、刑事活動を続けることができる。
その結果、法執行機関は、制裁対象の暗号資産情報を含むように拡張された。
しかし、暗号通貨のエコシステムの性質から、これらのデジタル資産をブロックしたり凍結したりするのは難しい。
したがって、制裁は単に抑止剤として機能する。
そこで本研究では,これらの制裁がエンティティの暗号活動,特にビットコインエコシステムに関連する活動に与える影響を評価することを目的としている。
我々の目標は、そのような対策の有効性と効果(またはその欠如)に光を当てることです。
具体的には、当局の認可を受けた後、暗号アドレスを持つ罰せられた団体によって移動された取引とUSDの量を分析します。
その結果、調査対象の半数が制裁対象であったが、他の団体は制裁対象の住所を通じて資金を移動し続けていることが示唆された。
さらに、処罰された団体は、資金洗浄サービスを利用するよりも、迅速な交換サービスを利用して資金を転換することを好んでいる。
私たちの知識を最大限に活用するために、この研究は、エンティティが制裁を回避するために暗号資産をどのように利用するかについて、貴重な洞察を提供する。
関連論文リスト
- Dynamic Fraud Detection: Integrating Reinforcement Learning into Graph Neural Networks [39.54354926067617]
グラフニューラルネットワークは、グラフ構造内の対話的関係を利用することができるディープラーニングモデルの一種である。
不正行為は取引のごく一部に過ぎません
詐欺師はしばしば 行動を偽装する 最終予測結果に 悪影響を及ぼす可能性がある
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-15T23:08:31Z) - Decoding SEC Actions: Enforcement Trends through Analyzing Blockchain litigation using LLM-based Thematic Factor Mapping [2.588523595733474]
この研究は、グローバル暗号規制に影響を及ぼすとして、特に米国証券取引委員会(SEC)によるブロックチェーン企業に対する米国の訴訟に焦点を当てている。
SECが2012年から2024年まで、ブロックチェーン企業に対して起こしたすべての苦情を、当社の研究で概念化されたテーマ的要因にマッピングして、SECのアクションを駆動する要因を詳細に説明します。
本論では, 主題的要因を定量化し, 苦情の中で引用される特定の法的行為に対する影響を年次的に評価することにより, 規制の重点, パターン, 傾向分析を識別することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-21T19:30:59Z) - The Devil Behind the Mirror: Tracking the Campaigns of Cryptocurrency Abuses on the Dark Web [39.96427593096699]
不正なブロックチェーンアドレスが1,189件ある2,564の違法サイトを特定します。
私たちの調査は、ダークウェブにおける不正な活動には強い相関関係があることを示唆しており、新たな不正なブロックチェーンアドレスと玉ねぎを識別するためのガイドになります。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-09T16:35:25Z) - A Review on Cryptocurrency Transaction Methods for Money Laundering [2.1711205684359243]
マネーロンダリングに使われている現在の暗号通貨に基づく手法の特徴付けは、物理的およびデジタルマネーの流通フローを理解する上で最重要である。
本稿は、今後不正マネーロンダリング活動を防止するための効率的な戦略を設計するのに役立つかもしれない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-28T20:17:11Z) - Transaction Fraud Detection via an Adaptive Graph Neural Network [64.9428588496749]
本稿では,アダプティブサンプリングとアグリゲーションに基づくグラフニューラルネットワーク(ASA-GNN)を提案する。
ノイズの多いノードをフィルタリングし、不正なノードを補うために、隣のサンプリング戦略を実行する。
3つのファイナンシャルデータセットの実験により,提案手法のASA-GNNは最先端のデータセットよりも優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-11T07:48:39Z) - Chainlet Orbits: Topological Address Embedding for the Bitcoin
Blockchain [15.099255988459602]
匿名性のある取引を可能にするBitcoinのような暗号通貨の台頭は、さまざまな不正行為の急増につながっている。
トランザクションにおけるそのトポロジ的特性を活用して,Bitcoinアドレスを埋め込む,Chainlet Orbitsという効果的なソリューションを導入する。
当社のアプローチでは,Bitcoinトランザクションネットワーク上で,解釈可能かつ説明可能なマシンラーニングモデルを,ほとんどの日において15分以内で使用することが可能です。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-18T21:16:59Z) - Do the Rewards Justify the Means? Measuring Trade-Offs Between Rewards
and Ethical Behavior in the MACHIAVELLI Benchmark [61.43264961005614]
我々は、50万以上のリッチで多様なシナリオを含む134個のChoose-Your-Own-Adventureゲームのベンチマークを開発する。
我々は、エージェントの傾向をパワー・シーキングと評価し、不使用を生じさせ、倫理的違反を犯す。
以上の結果から,エージェントは有能かつ道徳的に行動できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-06T17:59:03Z) - Inspection-L: Practical GNN-Based Money Laundering Detection System for
Bitcoin [0.0]
本稿では,自己教師型ディープグラフ情報マックス(DGI)に基づくグラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークであるInspection-Lを提案する。
私たちの知る限りでは、BitcoinにおけるAMLの問題に自己監督型GNNを適用するのは、私たちの提案が初めてです。
提案手法は楕円型データセットを用いて評価され,本手法が重要な分類基準の点において最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-20T06:19:18Z) - Reputation-based PoS for the Restriction of Illicit Activities on
Blockchain: Algorand Usecase [2.94824047753242]
近年では、ブロックチェーントランザクションデータに基づいて、さまざまな機械学習ベースのテクニックが、このような犯罪要素を検出することができる。
本稿では,上記の不正行為を検知したユーザに対する評価に基づく応答手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-21T07:32:22Z) - Initiative Defense against Facial Manipulation [82.96864888025797]
本稿では,悪意あるユーザによって制御される顔操作モデルの性能を低下させるための,イニシアティブ・ディフェンスの新しい枠組みを提案する。
まず、サロゲートモデルを用いてターゲット操作モデルを模倣し、次に毒の摂動発生器を考案し、所望の毒を得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-19T09:42:28Z) - Pump and Dumps in the Bitcoin Era: Real Time Detection of Cryptocurrency Market Manipulations [50.521292491613224]
インターネット上のコミュニティによって組織されたポンプとダンプの詳細な分析を行う。
これらのコミュニティがどのように組織化され、どのように詐欺を行うかを観察します。
本研究では,不正行為をリアルタイムに検出する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-04T21:36:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。