Los investigadores trabajan para evitar futuras debacles de FTX

El Centro de Investigación para el Avance de las Tecnologías Financieras (CRAFT, por sus siglas en inglés), una colaboración entre el Instituto Politécnico Rensselaer y el Instituto Tecnológico de Stevens, se dedica al avance de la tecnología de cadena de bloques para evitar las estafas similares a las de FTX. Los investigadores de CRAFT de Rensselaer presentaron recientemente sus hallazgos sobre la interoperabilidad de blockchain y la detección de estafas de criptomonedas en el Conferencia internacional IEEE 2022 sobre Big Data.

«La debacle de FTX es solo un ejemplo de la variedad de desafíos que enfrenta un ecosistema de cadena de bloques fragmentado que es poco probable que alguna vez se descentralice por completo», dijo Aparna Gupta, codirectora y directora del sitio de CRAFT y profesora de finanzas cuantitativas de Rensselaer. «Desde las monedas digitales del banco central (CBDC) hasta las transacciones en una amplia gama de otros activos digitalizados, la interoperabilidad sólida de blockchain es clave para la resiliencia».

Oshani Seneviratne, profesor asistente de informática y director asociado de Tetherless World Constellation en Rensselaer, junto con Gupta y el estudiante de doctorado Inwon Kang investigó diferentes formas de lograr la interoperabilidad de blockchain.

Ahora, los clientes eligen en gran medida entre tecnologías, en lugar de beneficiarse de poder transmitir tokens o ejecutar contratos inteligentes entre plataformas. Con la interoperabilidad de blockchain, las transferencias se pueden realizar entre diferentes blockchains sin sacrificar el rendimiento o la seguridad.

El equipo descubrió que tres modos amplios de integración eran comunes en todas partes: relés descentralizados, centro y radio y oráculos descentralizados. En la arquitectura de retransmisión descentralizada, las redes se comunican a través de puertas de enlace que ofrecen acceso de lectura y escritura. Con la arquitectura de centro y radio, tanto el centro como el radio son cadenas de bloques diferentes que se sincronizan con las cadenas de destino. Con la retransmisión descentralizada, las cadenas de bloques se conectan con software en lugar de cadenas de bloques adicionales.

Los investigadores encontraron que todos los modos tienen fortalezas y debilidades y, aunque es demasiado pronto para clasificar definitivamente uno como superior, es importante que tanto los usuarios como los desarrolladores den prioridad a la interoperabilidad en el futuro.

«Se podría argumentar que el colapso de FTX no habría ocurrido si hubiera adoptado los principios en los que se basan blockchain y las criptomonedas, a saber, la descentralización y la transparencia», dijo Seneviratne.

«Sin embargo, los intercambios como FTX existen debido a problemas con la custodia de activos, ya que los usuarios de criptografía novatos pueden perder el acceso a sus activos en varios sistemas descentralizados si pierden sus claves privadas. Por lo tanto, a medida que las criptomonedas se vuelven más comunes, y dado que no existe un único , blockchain dominante, necesitamos soluciones sólidas de interoperabilidad que brinden estabilidad en ausencia de una descentralización completa».

Seneviratne y su estudiante de investigación de pregrado Jared Gridley también desarrollaron un modelo para predecir estafas de criptomonedas. Utilizando técnicas de minería de gráficos, recopilaron información esencial sobre las transacciones. Luego, el equipo aplicó la Ley de Benford para extraer información distributiva sobre los conjuntos únicos y aleatorios de números y letras que se aplican a cada transacción.

La ley de Benford es un fenómeno natural que mapea la ocurrencia del primer y segundo dígito en muchos conjuntos numéricos que ocurren naturalmente. En pocas palabras, de acuerdo con la Ley de Benford, el número uno («1») será el primer dígito el 30,1 % de las veces, el número dos («2») será el primer dígito el 17,6 % de las veces y cada número subsiguiente será sea ​​el primer dígito con frecuencia decreciente en una distribución de ley de potencia. Cualquier conjunto de datos numéricos naturales que se desvíe de este patrón normalmente tiene datos inventados característicos de estafas, fraudes y ataques.

El equipo aplicó esta metodología a los datos de transacciones de Ethereum y reportó datos de estafas de Etherscan. Su conjunto de datos etiquetado constaba de miles de direcciones sospechosas de estafa de Ethereum con aproximadamente 2,6 millones de transacciones. Para obtener las funciones para entrenar los clasificadores del modelo, el equipo extrajo el gráfico de transacciones para cada dirección y luego generó una representación estadística del gráfico de transacciones. Examinaron varias características, como la cantidad de transacciones, direcciones únicas, valores para límites de gas y valor transferido.

Cada característica se dividió entre entrante y saliente, y para medir el ajuste de estas características con la Ley de Benford, el equipo separó las direcciones por etiquetas de estafa y no estafa y utilizó dos pruebas estadísticas. Descubrieron que las direcciones de estafa tenían una clara divergencia, mientras que las transacciones que no eran estafas seguían más de cerca la ley de Benford.

«Estos hallazgos son significativos porque es uno de los primeros usos de la Ley de Benford para predecir estafas en criptomonedas», dijo Seneviratne. «Además, la Ley de Benford ha sido admitida como prueba en los tribunales, lo que la convierte en una herramienta valiosa en los procedimientos legales».

Seneviratne señala que la investigación fue bien recibida en la conferencia IEEE y fue un gran logro para Gridley como estudiante.