Untuk menghadapi tantangan dari koin privasi dan perusahaan cangkang, pemantauan blockchain perlu analisis lanjutan, intelijen eksternal, dan pembelajaran mesin untuk mengungkap pola mencurigakan dan hubungan tersembunyi meski ada upaya pengaburan

Untuk mengatasi kompleksitas yang ditimbulkan oleh koin privasi dan perusahaan cangkang dalam sistem pemantauan blockchain yang bertujuan memerangi pencucian uang kripto, strategi berlapis yang menggabungkan analitik canggih dan intelijen eksternal sangatlah penting.

Koin privasi seperti Monero, Zcash, dan Dash dirancang untuk mengaburkan detail transaksi—termasuk pengirim, penerima, dan jumlah—menggunakan metode kriptografi seperti Ring Signatures, Stealth Addresses, dan Zero-Knowledge Proofs. Meskipun terdapat perlindungan ini, sistem pemantauan masih dapat mengidentifikasi aktivitas mencurigakan melalui beberapa cara.

Pemantauan aktivitas jaringan secara keseluruhan dapat menyoroti tanda-tanda bahaya, seperti lonjakan volume transaksi yang tidak normal, transfer frekuensi tinggi, atau konversi cepat antara mata uang kripto arus utama dan koin privasi. Bahkan ketika detail transaksi disembunyikan, pengawasan tingkat makro semacam ini dapat mengungkap anomali.

Menganalisis perilaku dompet memberikan wawasan tambahan. Sistem ini dapat melacak interaksi dengan entitas berisiko tinggi yang diketahui seperti pasar darknet atau bursa gelap. Sistem ini juga dapat mendeteksi pola penyetoran dan penarikan yang mencurigakan, seperti dompet yang menyetorkan Bitcoin ke bursa, mengonversinya ke Monero, lalu menariknya ke alamat baru. Heuristik perilaku, seperti konversi langsung ke koin privasi atau pengocokan dana berulang melalui alamat yang berbeda, dapat mengindikasikan upaya pengaburan. Selain itu, analisis pengelompokan alamat di luar ekosistem koin privasi—sebelum masuk dan setelah keluar—dapat mengungkap tautan di dunia nyata.

Intelijen eksternal juga memainkan peran penting. Pemantauan darknet dapat membantu mengidentifikasi pola penyalahgunaan yang melibatkan koin privasi. Ketika transaksi melewati Penyedia Layanan Aset Virtual (VASP) yang teregulasi, data KYC/AML mereka—bersama dengan mekanisme kepatuhan seperti Aturan Perjalanan—dapat memberikan informasi penting meskipun terdapat privasi on-chain. Pendekatan berbasis risiko dapat digunakan untuk menetapkan skor risiko yang lebih tinggi pada aktivitas terkait koin privasi, yang membenarkan peningkatan pengawasan.

Perusahaan cangkang—entitas dengan sedikit atau tanpa operasi yang sah—sering digunakan untuk menyembunyikan kepemilikan dan mengaburkan arus keuangan. Di dunia kripto, mereka berfungsi sebagai alat untuk melapisi dana di berbagai dompet dan akun. Mendeteksi penggunaan semacam itu membutuhkan analisis jaringan yang mendalam.

Algoritma penelusuran grafik merupakan kunci untuk melacak transaksi melalui beberapa hop dan memetakan pergerakan dana yang kompleks. Pengelompokan dompet yang kemungkinan besar dimiliki oleh entitas yang sama memungkinkan sistem untuk memecahkan identitas pseudonim dan berpotensi menghubungkannya dengan perusahaan cangkang. Bahkan ketika dana tersebar luas, analisis dapat mengungkap titik kendali terpusat yang mengungkapkan satu entitas yang mengatur.

Pola perilaku memberikan petunjuk lebih lanjut. Tanda-tanda klasik pelapisan meliputi transfer cepat yang berurutan, transaksi yang tidak dibenarkan secara ekonomi, penataan transfer besar menjadi transfer yang lebih kecil, dan pergerakan dana sirkuler. Akun yang menunjukkan aktivitas yang tidak konsisten dibandingkan dengan model bisnis yang dinyatakan juga menimbulkan tanda bahaya.

Referensi silang data eksternal memperkuat deteksi. Menghubungkan alamat dengan catatan kepemilikan manfaat, daftar perusahaan, dan basis data badan hukum dapat mengungkap individu sebenarnya di balik perusahaan cangkang. Penyaringan koneksi ke entitas yang dikenai sanksi, daftar pantauan, dan liputan media yang merugikan membantu mengidentifikasi asosiasi kriminal. Transaksi yang melibatkan yurisdiksi yang dikenal karena kerahasiaannya atau peraturan yang lemah juga harus ditandai.

Pembelajaran mesin dapat meningkatkan deteksi anomali dengan mengidentifikasi pola-pola halus yang terus berkembang dalam aliran dana dan hubungan yang tidak lazim antar entitas. Algoritme dapat mempelajari perilaku "normal" dan mendeteksi penyimpangan yang mengindikasikan penggunaan ilegal perusahaan cangkang.

Dengan mengintegrasikan perangkat analitis ini dengan sumber data eksternal, sistem pemantauan blockchain dapat mengatasi strategi pengaburan yang digunakan oleh koin privasi maupun perusahaan cangkang. Hal ini memperkuat upaya untuk mengungkap pencucian uang kripto dan korupsi hingga ke akar-akarnya.

Mpu Gandring ingin memberantas korupsi di Indonesia dengan teknologi blockchain! Anda ingin mendukung?

• Follow akun Mpu.
• Upvote dan resteem postingan Mpu.
• Share di Instagram, Facebook, X/Twitter dll.
• Biar pemerintah mendengar dan menerapkannya.

Posting terkait: https://steemit.com/steem-sea/@mpu.gandring/sistem-pemantauan-blockchain-yang-efektif-untuk-memerangi-pencucian-kripto-perlu-akuisisi-data-analitik-kolaborasi-dan

Proyek Percontohan
Proyek percontohan sistem manajemen kontrak pemerintah desa Steem SEA yang memanfaatkan blockchain Steem untuk mencatat informasi kontrak penting secara permanen, dengan fokus pada integritas dan transparansi data
Proyek percontohan pengeluaran pemerintah di blockchain tentang “Pembelian bangku taman kota Steem SEA” menggunakan blockchain Steem