Cet article provient de The Coin Dryer.
C'est presque un dogme sur Twitter que "seulement" 0,15% des crypto-monnaies sont utilisées dans des activités criminelles. Cela fait référence au rapport annuel de Chainalysis sur la criminalité dans le secteur des crypto-monnaies pour 2021. Pour 2022, le pourcentage rapporté est passé à "seulement" 0,24 % de toutes les transactions en crypto-monnaie de l'année, soit 20,6 milliards de dollars. Cette statistique est normalement utilisée en public comme si les 99,76 % de transactions en crypto-monnaie étaient légitimes et économiquement positives.
Les statistiques de Chainalysis ne correspondent certainement pas à la perception publique des crypto-monnaies comme étant truffées de fraudes et de crimes. Qu'est-ce qui explique ce décalage frappant entre la perception du public et les chiffres de 0,15 % ou 0,24 %, qui sont souvent repris dans des phrases chocs et des truismes sur les crypto-monnaies ?
Chainalysis a établi ses estimations en se basant uniquement sur les adresses de crypto-monnaies illicites dont elle a connaissance. Ses chiffres représentent nécessairement le minimum conservateur, puisqu'elle n'a compté que les adresses qu'elle considère comme provenant d'une activité criminelle. Les cas non signalés, non détectés et pour lesquels les preuves de criminalité sont insuffisantes n'ont pas été pris en compte. Étant donné que Chainalysis obtient ses données principalement de ses clients parmi les forces de l'ordre et les institutions de cryptographie, leur ensemble de données pourrait plutôt refléter les priorités de leurs clients. Les cas de piratage de plusieurs millions de dollars, d'entités sanctionnées et de ransomwares commerciaux sont probablement plus complets que les petits délits liés aux crypto-monnaies. Si l'on en croit ce qui suit, 43 % des transactions illicites estimées par Chainalysis pour 2022 sont des transactions provenant d'entités sanctionnées par l'OFAC - des priorités de la sécurité nationale et de la politique étrangère des États-Unis.
Le net-citoyen moyen ne se soucie guère de l'OFAC. En revanche, il est beaucoup plus exposé aux petits crypto-escrocs et aux criminels en ligne, ainsi qu'aux nouvelles incessantes sur les fraudes et les piratages dans le domaine des crypto-monnaies. Ces éléments constituent la base de la perception du public, qui influe en aval sur les politiques publiques.
Les chercheurs de Chainalysis ne cachent pas leur prudence lorsqu'il s'agit de déterminer quelles transactions sont criminelles [1]. Chainalysis insiste toujours pour obtenir des captures d'écran et de nombreuses données à l'appui avant d'inscrire une adresse cryptographique sur la liste noire. En principe, cela revient à ne compter que les affaires pour lesquelles il existe des témoins ou des victimes identifiables qui pourraient témoigner devant un tribunal. Ce n'est pas une mauvaise approche, et c'est une approche compréhensible. L'activité principale de Chainalysis consiste à fournir aux forces de l'ordre les données les plus précises possibles pour mener des enquêtes et ne pas commettre d'erreurs préjudiciables à leur réputation. Mais cette norme n'est pas adaptée à l'objectif pour lequel leurs statistiques sont utilisées par le public.
Cela n'aurait pas d'importance si Chainalysis ne s'était trompé que de quelques demi-pourcents. Comme l'illustre le tableau ci-dessous, il existe de très nombreuses possibilités que Chainalysis ait sous-estimé la criminalité sur la blockchain d'un très grand nombre de fois.
Prenons l'exemple des victimes d'escroqueries à l'amour et à l'investissement, notoirement trop gênées pour signaler leur état de victime. Plus la perte est importante, plus la dénonciation est douloureuse. L'auteur de ces lignes a eu l'occasion de pousser et d'apprendre aux immigrants américains victimes d'escroquerie au dépeçage de porcs à déclarer (s'il vous plaît) leurs pertes auprès d'un organisme officiel, et les pertes individuelles sont de l'ordre de 100 000 dollars. Si un arbre tombe dans la forêt sans que personne ne l'entende, est-ce qu'il fait un bruit ?
Pour donner une idée de l'ampleur des escroqueries aux cryptomonnaies dans le monde réel, le FBI américain a indiqué que 3,3 milliards de dollars avaient été perdus dans des escroqueries aux cyberinvestissements en 2022, principalement des escroqueries au dépeçage de porcs [2]. Le procureur adjoint américain Erin West, qui est devenu le fer de lance des efforts déployés par la police américaine pour lutter contre les escroqueries au dépeçage de porcs, a déclaré haut et fort que les pertes réelles dues aux escroqueries au dépeçage de porcs pourraient être au moins trois fois supérieures, soit 9,9 milliards de dollars [3]. Il s'agit principalement de statistiques américaines, et les escroqueries au dépeçage de porcs sont également un fléau au Japon, en Corée, en Australie, ainsi que dans les pays d'Europe et d'Asie du Sud-Est. En revanche, Chainalysis se contente de signaler que le montant total des escroqueries liées aux cryptomonnaies, y compris les escroqueries par dépeçage de porcs, "a chuté" à 5,9 milliards de dollars en 2022. Fascinant.
Chainalysis n'a pas inclus les effondrements épiques de méga entités cryptographiques comme FTX (8 milliards de dollars en monnaie réelle et fiduciaire disparus), Celsius (4,7 milliards de dollars perdus), Three Arrows Capital (3 milliards de dollars perdus), parmi d'autres. Lorsque Terraform Labs de la tristement célèbre pièce américaine Terra s'est effondrée, 45 milliards de dollars de capitalisation boursière totale (une idée nébuleuse [4]) se sont évaporés. Selon Chainalysis, ces entreprises ont été exclues parce qu'elles ne se sont pas produites sur la chaîne. En d'autres termes, ils existent principalement sous la forme d'emprunts (criminels) imprudents et de comptabilité frauduleuse. L'utilisation non autorisée de l'argent d'autrui, comme l'achat d'appartements luxueux, se fait hors chaîne, à proprement parler. Peu importe, si vous le voulez bien, que leurs victimes aient cru qu'elles faisaient des investissements en crypto-monnaie.
Les fondateurs des entreprises susmentionnées peuvent faire valoir que leurs projets n'étaient que des investissements ratés mais honnêtes. Ce n'est qu'après de longues années que les tribunaux pourront déterminer qu'une grande partie, voire la totalité, de ces entreprises cryptographiques était frauduleuse, et même condamner leurs fondateurs en tant que criminels. Le cas échéant, ces milliards de dollars américains de crypto-monnaie qui sont entrés, passés et sortis de ces entités cryptographiques devraient-ils être classés du côté "criminel" et "illicite" du grand livre des crypto-monnaies ?
Les transactions en crypto-monnaies peuvent être illicites et criminelles en raison de leur origine hors chaîne. Les ventes de drogue, les ventes d'armes, les sites d'exploitation d'enfants, les rançons d'enlèvement, les jeux d'argent en ligne illégaux, etc. La honte et la stigmatisation liées au fait d'être victime d'une escroquerie à l'amour ou à l'investissement ne seront pas évoquées ici. Même si elles sont signalées, la police locale ne s'en préoccupe généralement pas, et encore moins de les documenter correctement avec toutes les adresses cryptographiques et les TXID. En tout état de cause, les cas individuels sont probablement plus nombreux que ce que la police peut avoir le temps d'enquêter ou de documenter (ou de s'en préoccuper[5]).
L'escroquerie au dépeçage de porcs n'est pas l'apanage des pays riches. Les pertes subies dans les pays en développement ne sont peut-être pas aussi spectaculaires en dollars, mais elles n'en sont pas moins considérables en termes de nombre de victimes ou d'impact. L'auteur a rencontré de nombreuses victimes de Malaisie aux Philippines [6], dont certaines ont dû vendre leur maison ou leur voiture, ou s'endetter [7]. Il existe peu de données sur le montant de ces pertes, car la police de ces pays ne tient pas compte des crimes liés aux crypto-monnaies, pour autant que je sache. Ils ont probablement encore moins de ressources et de savoir-faire que les pays "développés" en ce qui concerne la lutte contre la criminalité liée aux crypto-monnaies.
Il y a ensuite les transactions illicites qui sont à peine signalées parce qu'elles ne font pas de victimes - la victimisation est indirecte. Les bons (mauvais) exemples sont l'évasion fiscale, les pots-de-vin, la dissimulation des produits de la criminalité hors ligne et les paiements entre criminels. En Asie du Sud-Est, les rançons versées aux victimes de la traite des êtres humains par des gangs de dépeceurs de porcs ne sont pas signalées. Selon certaines informations, les propriétaires chinois de sociétés d'escroquerie au Myanmar ne font confiance qu'au stockage de leur butin en crypto-monnaie sur leurs portefeuilles ImToken. Dans les transactions entre criminels, le plus souvent avec de l'argent qu'ils ne devraient pas avoir, il est évident qu'aucune des parties ne s'auto-déclarera.
Les transactions en crypto-monnaies entre les comptes d'un même échange de crypto-monnaies ne sont pas visibles sur la chaîne. Elles deviennent une question de comptabilité interne connue uniquement par cette bourse. Les premiers cas de victimes d'escroquerie au dépeçage de porc envoyant des crypto-monnaies à des escrocs utilisant la même bourse ont été signalés. En outre, près de 10 fois plus d'échanges de crypto-monnaies ont lieu à l'intérieur des bourses [8]. Le blanchiment d'argent déguisé en transactions à l'intérieur des bourses ne serait pas visible sur la chaîne.
Chainalysis n'a pas non plus inclus dans son estimation de 20,6 milliards de dollars pour les crimes liés aux crypto-monnaies en 2022 les 23,8 milliards de dollars de blanchiment d'argent qu'elle a détectés. Bien que Chainalysis affirme qu'elle essaie de ne compter que les activités économiques significatives (valeur changeant réellement de mains) lorsqu'elle analyse le blanchiment d'argent [9], elle n'a pas appliqué le même traitement au grand nombre de transactions non suspectes, ce qui pourrait bien gonfler les volumes totaux de transactions en crypto-monnaies comparés, le dénominateur à 0,24 %.
D'une part, l'activité des crypto-monnaies est marquée par le "wash trading", c'est-à-dire la pratique du self-dealing, du self-trading et de l'exécution de transferts circulaires, pour donner l'impression d'une activité florissante avec un jeton ou un échange particulier, afin d'attirer les investisseurs. Cela peut devenir très élaboré, avec des millions de dollars circulant dans une large direction circulaire à travers de multiples adresses [10]. Une étude a révélé que jusqu'à 70 % des volumes de transactions sur les plus grandes bourses ne sont que de l'air chaud [11]. La SEC américaine accuse Binance.US de cela précisément, en plus de la manipulation du marché et du commerce contre leurs clients. Une étude a même conclu que 90 % des transactions en bitcoins n'étaient pas économiquement significatives et qu'il s'agissait principalement de transferts sur de longues chaînes [12].
Je consacrerai plus d'attention à un biais potentiellement sous-estimé dans l'estimation du volume de transactions sur les blockchains qui fonctionnent sur le modèle UTXO, comme Bitcoin. Ce biais peut être plus opérationnel lorsqu'il s'agit de comptabiliser des transactions "normales" que lorsqu'il s'agit de blanchiment d'argent.
Tout d'abord, quelques notions de base :
C'est tout pour l'instant.
Dans les crypto-monnaies comme le bitcoin qui fonctionnent sur le modèle UTXO (Unspent Transaction Output), un logiciel de portefeuille bitcoin contient (conserve une liste) des adresses bitcoin qui ont déjà reçu des bitcoins. Ces adresses sont considérées comme des "transactions non dépensées". Lorsqu'un utilisateur dépense des bitcoins, le logiciel du portefeuille dépense un certain nombre de sorties de transactions non dépensées ou UTXO (c'est-à-dire des adresses non vides) qu'il contrôle, afin de couvrir le montant souhaité. Il est très probable que le portefeuille dépasse le montant requis. Il est rare que le montant à dépenser corresponde à la valeur exacte des sommes des UTXO individuels.
Les montants dépassant la valeur souhaitée sont renvoyés au dépensier sous forme de modifications des nouvelles adresses générées par son portefeuille. C'est un peu comme si vous vouliez dépenser 25 dollars, mais que vous n'aviez qu'un billet de 20 dollars et un billet de 10 dollars dans votre portefeuille. Vous donnez les deux billets au caissier, qui vous rend un billet de 5 dollars en guise de monnaie. Vous remettez 5 $ dans votre portefeuille. (Oui, UTXO semble inutilement compliqué, mais c'est ce qu'il est pour des raisons de conception et de confidentialité. Le modèle de compte d'Ethereum est plus intuitif).
Un logiciel de portefeuille Bitcoin gère automatiquement le jonglage des UTXO. À moins que le propriétaire d'un portefeuille ne détermine le contenu de chaque UTXO dans son portefeuille et ne dépense délibérément la valeur exacte des UTXO individuels dans son portefeuille, ses transactions en bitcoins généreront presque toujours de la monnaie. Un portefeuille bitcoin bien usé peut très bien avoir de nombreux UTXO bizarres contenant comme 0,3482 BTC, 1,342 BTC, 0,0245 BTC, 0,000563 BTC, etc.
Vous pouvez voir comment cela complique le traçage de Bitcoin. Une transaction Bitcoin énumère généralement plusieurs transactions d'entrée et de sortie. On en déduit généralement que les adresses de réception appartiennent au destinataire prévu et que les adresses de changement appartiennent à l'expéditeur d'origine. Lorsque l'on consulte les scénarios d'utilisation conventionnels de Bitcoin sur les explorateurs de la blockchain, comme l'achat d'un bien ou l'échange de Bitcoin, seule une partie du montant total de la transaction correspond au transfert réel de valeur d'un détenteur de Bitcoin à un autre. Le reste du bitcoin est envoyé pour changer d'adresse et ne fait l'objet d'aucun changement de propriété.
Exemple d'une transaction Bitcoin, utilisant l'explorateur Blockchain.com, montrant les UTXOs d'entrée (colonne de gauche) et de sortie (colonne de droite).
Autre exemple, l'utilisation de l'explorateur Bitquery, qui identifie les transactions de sortie susceptibles de changer d'adresse.
Dans le cas des blanchisseurs d'argent, étant donné qu'ils utilisent de nombreuses adresses simplement pour passer, ils envoient généralement tous les BTC qu'ils contrôlent à ce moment-là. En d'autres termes, l'ensemble de la transaction correspond à la totalité du montant qu'ils souhaitent transférer. Les adresses de changement ne sont pas générées autant.
Par conséquent, les volumes de transactions des utilisateurs réguliers de bitcoins seront gonflés par les bitcoins qui reviennent comme monnaie, alors que dans le cas du blanchiment d'argent, tout le volume peut être pris à sa valeur nominale, moins les frais de transaction. Les scientifiques de Chainalysis connaissent bien sûr les adresses de changement. Tout logiciel de traçage de la blockchain digne de son espace serveur dispose d'algorithmes permettant de prendre en compte les changements. Toutefois, je doute que ces algorithmes soient appliqués à la grande majorité des transactions qui ne font pas l'objet d'une enquête. Il est probable que leurs volumes de transactions soient simplement pris au pied de la lettre lorsque l'on calcule les volumes de transactions totaux pour une année donnée en tant que dénominateur.
C'est ainsi que le dénominateur, le volume total des transactions pour une année donnée, augmente. Quelle est l'ampleur de cette augmentation ? Les chercheurs qui se sont penchés sur cette question indiquent que le biais UTXO multiplie par 8 les estimations des volumes de transactions en bitcoins [13].
L'approche de Chainalysis est assez conservatrice, elle ne prend pas en compte toutes les activités criminelles impliquant des crypto-monnaies, et le dénominateur utilisé est trop gonflé. Dire qu'entre 0,24 % et 50 % ou plus des transactions cryptographiques en 2022 sont illicites reste cohérent avec les données de Chainalysis. Après tout, leur estimation est le minimum conservateur, et les preuves sur le montant des transactions légitimes n'ont pas été détaillées. (Il serait plus approprié que Chainalysis donne une fourchette - un minimum et un maximum. Un rapport sur les crypto-monnaies qui semble suspect aux yeux du public ne fera que nuire à la confiance du public et à l'adoption massive des crypto-monnaies.
Il faut reconnaître que le rapport de Chainalysis est assez transparent en ce qui concerne ses mises en garde. Ses auteurs "soulignent qu'il s'agit d'une estimation de la limite inférieure". Ils révisent leurs estimations lorsqu'ils disposent d'un plus grand nombre d'adresses criminelles. Ils ont par exemple révisé plus tard leurs estimations de la criminalité cryptographique totale pour 2021 de 0,15 % à 0,22 %, ce qui représente un changement de 14 milliards de dollars à 18 milliards de dollars. En outre, ils admettent que leur chiffre "ne tient pas compte des produits de la criminalité non liée à la crypto-monnaie" (voir ci-dessus).
Toute cette modestie ne se retrouve toutefois pas dans les gros titres des journaux et dans les articles sur les cryptomonnaies. Tout le monde a des objectifs, en fin de compte. Même le rapport Crypto Myth Busting Report de Chainalysis, rédigé pour encourager une plus grande utilisation des crypto-monnaies, a contesté le "mythe" selon lequel les crypto-monnaies sont principalement utilisées à des fins criminelles, en affirmant que "seulement" 0,24 % des crypto-monnaies sont illicites, sans mentionner aucune des sérieuses mises en garde.
Imaginez que vous traversiez un cours d'eau à pied, mais que la profondeur qu'on vous indique ne soit en fait que la profondeur minimale. Imaginez que vous preniez des décisions sur le budget à allouer aux services de cryptographie et à la supervision, sur la base d'une sous-estimation trompeuse de la criminalité liée à la cryptographie. Il est plus probable que vous entendiez les statistiques de Chainalysis si vous êtes un décideur politique incité à voter pour des réglementations favorables aux crypto-monnaies.
Voici une façon de calculer un maximum. Chainalysis a examiné toutes les transactions cryptographiques illicites et criminelles qu'elle reconnaît et les a comparées aux volumes de transactions totaux de l'année. On pourrait plutôt essayer de quantifier toutes les transactions manifestement effectuées par des citoyens respectueux de la loi à des fins légitimes, puis les comparer au volume total des transactions. Bien que plus laborieuse, cette approche ne devrait pas être moins valable. Dans le scénario le plus optimiste, disons que nous parvenons à identifier 54 % des transactions en crypto-monnaies comme étant manifestement effectuées par des citoyens respectueux de la loi à des fins légitimes. (Une étude a estimé que 46 % des transactions en bitcoins étaient illicites, ce qui représente l'estimation maximale de la criminalité trouvée par une seule étude [14]). À l'instar de Chainalysis, nous n'examinons pas le reste des transactions pour en retirer le gras. Ainsi, un titre de CoinDesk pourrait être : "Seulement 54% des crypto-monnaies sont propres" :
SEULEMENT 54 % DES CRYPTO-MONNAIES SONT PROPRES
Références :
[1] How Big Is Crypto Crime, Really ? (coindesk.com)
[4] La signification de la capitalisation boursière est nébuleuse, au point d'être dénuée de sens. En gros, la capitalisation boursière est calculée en multipliant le prix actuel du marché d'un jeton par le nombre total de jetons. Imaginez cependant que la plupart des propriétaires vendent la majorité de leurs jetons. Bien sûr, ils ne le feront pas. Le prix du jeton serait rapidement sans valeur. Il faut également tenir compte du fait qu'une grande partie des jetons de la plupart des projets cryptographiques sont bloqués dans les trésoreries des projets. Leur libération ferait ironiquement chuter la capitalisation boursière[5].
[5] "La crypto n'est pas réelle, c'est de l'air", m'a dit la police (globalantiscam.org).
[7] Statistiques de l'arnaque à la crypto-romance / au dépeçage de cochons (globalantiscam.org)
[8] Décryptage des flux de capitaux internationaux du Nouvel Âge | NBER
[10] https://medium.com/chainargos/stablecoin-mechanics-3-circle-of-life-216b94c3d162
[11] Crypto Wash Trading par Lin William Cong, Xi Li, Ke Tang, Yang Yang : : SSRN
[12] Blockchain Analysis of the Bitcoin Market | NBER (en anglais)
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