Criminalité basée sur l'IA

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Qu'est-ce que la criminalité basée sur l'IA ?

Alors que l'intelligence artificielle (IA) continue de remodeler les industries, les criminels tirent également parti de sa puissance pour renforcer leurs activités illicites. La criminalité fondée sur l'IA fait référence à l'utilisation de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des techniques d'intelligence artificielle pour faciliter, étendre ou dissimuler des opérations illégales.

Dans l'écosystème des crypto-monnaies en particulier, les criminels utilisent de plus en plus l'IA pour éliminer les goulets d'étranglement humains. Cela permet non seulement aux acteurs malveillants de réaliser des piratages, des fraudes, des Rançonlogiciel et d'autres activités illicites connues à une échelle sans précédent - mais a également créé un marché pour de nouvelles typologies de crimes avec un potentiel d'impact alarmant, y compris les deepfakes qui sont exploités pour l'extorsion, les agents d'IA qui diffusent rapidement des informations erronées, et les smart contract de contrats intelligents.

Cette nouvelle frontière de la criminalité basée sur l'IA présente de nouveaux défis pour les forces de l'ordre, les régulateurs et les entreprises de crypto-monnaie.

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Comment l'IA transforme-t-elle les activités cryptographiques illicites ? Quelles sont les nouvelles typologies de crypto-criminalité ?

La criminalité liée à l'IA, en particulier dans l'espace des crypto-monnaies, a évolué au-delà de la simple automatisation. Les criminels utilisent désormais l'IA pour exploiter les vulnérabilités de la technologie blockchain et des systèmes financiers numériques. Voici quelques-unes des façons les plus marquantes dont l'IA est déployée :

Services automatisés de blanchiment d'argent et de mixeur

Les algorithmes alimentés par l'IA améliorent l'efficacité des techniques de blanchiment de crypto-monnaie. Les criminels utilisent des mélangeurs pilotés par l'IA (également appelés tumblers) pour brouiller les pistes des transactions en analysant les schémas de la blockchain et en ajustant dynamiquement les flux de transactions afin d'échapper à la détection. Ces stratégies de blanchiment fondées sur l'IA rendent de plus en plus difficile le suivi des fonds illicites.

Escroqueries de type "deepfake" et usurpation d'identité

La technologie Deepfake - qui utilise l'intelligence artificielle pour générer des vidéos, des sons et des images très réalistes - est de plus en plus utilisée pour des attaques d'ingénierie sociale. Les criminels utilisent le clonage vocal et les médias synthétiques pour contourner les procédures de connaissance du client (KYC), se faire passer pour des cadres dans des attaques de phishing ou manipuler les systèmes d'authentification biométrique.

Escroqueries au pig butchering assistées par l'IA

Les escrocs peuvent s'appuyer sur l'IA pour extraire des données des médias sociaux et des plateformes de rencontres afin d'identifier des cibles vulnérables (par exemple, des personnes seules, des retraités récents ou des personnes intéressées par la finance) pour des escroqueries aupig butchering . Les chatbots d'IA peuvent également être affinés et programmés pour des conversations amoureuses et liées à l'investissement, ce qui leur permet de dialoguer de manière convaincante avec les victimes par le biais de textes, d'applications de messagerie et d'appels vocaux. Ces robots peuvent soutenir des conversations à long terme, émotionnellement persuasives, sans se fatiguer ni commettre d'erreurs, ce qui rend l'escroquerie plus évolutive.

Attaques de phishing générées par l'IA

Les escroqueries par hameçonnage sont devenues plus sophistiquées grâce à l'IA. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent désormais analyser le comportement en ligne et personnaliser les courriels ou les messages frauduleux, augmentant ainsi la probabilité que les victimes soient la proie d'un vol de données d'identification. Les outils d'hameçonnage basés sur l'IA peuvent également générer de fausses discussions convaincantes avec le service clientèle, automatisant ainsi les escroqueries à grande échelle qui ciblent les utilisateurs de portefeuilles de crypto-monnaies et les bourses d'échange. Et comme les agents d'IA n'ont plus besoin de main-d'œuvre humaine pour entrer en contact avec les victimes et mener à bien ce type de manœuvres, ces attaques peuvent désormais se produire plus rapidement que jamais, et à grande échelle.

Exploitation des Smart contract et piratage basé sur l'IA

L'IA accélère la découverte et l'exploitation de vulnérabilités dans les contrats intelligents et les protocoles de finance décentralisée (DeFi). Les outils automatisés analysent les réseaux de blockchain à la recherche de failles et exécutent des exploits plus rapidement que les pirates humains. Cela a conduit à des attaques alimentées par l'IA sur les plateformes DeFi , entraînant des pertes financières substantielles.

Des robots d'intelligence artificielle pour manipuler les marchés

Les robots de trading pilotés par l'IA peuvent manipuler les marchés des crypto-monnaies en se livrant à des pratiques telles que le wash trading, le spoofing et le front-running. Ces robots analysent les tendances du marché en temps réel et effectuent des milliers de transactions par seconde afin de créer de faux signaux de marché, de tromper les investisseurs et de tirer profit de mouvements de prix artificiels.

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Que peuvent faire les forces de l'ordre, les agences de sécurité nationale et de défense, les entreprises de cryptographie et les régulateurs pour lutter contre la criminalité induite par l'IA ?

Les outils d'IA deviennent de plus en plus sophistiqués, tout comme les crimes commis à l'aide de l'IA. Les forces de l'ordre, les agences de sécurité nationale et de défense, les entreprises de cryptographie, les régulateurs et les décideurs politiques doivent se tenir au courant des évolutions dans le domaine de l'IA et apprendre à exploiter les outils basés sur l'IA pour contrer ces menaces croissantes - en d'autres termes, combattre l'IA par l'IA.

Voici quelques opportunités et considérations clés pour chaque groupe.

Application de la loi

Outils d'enquête améliorés : Les organismes d'application de la loi doivent intégrer des outils d'blockchain intelligence alimentés par l' IA pour contrer la criminalité financière basée sur l'IA. Cela inclut l'analyse des transactions basée sur l'apprentissage automatique et la détection des anomalies comportementales.
Collaboration avec le secteur privé : Coopération avec le secteur privé : Coopération avec le secteur privé : Coopération avec le secteur privé : Coopération avec le secteur privé Analyse Blockchain les bourses de cryptomonnaies et les chercheurs en sécurité de l'IA est cruciale pour suivre et atténuer les menaces facilitées par l'IA.
Adaptation à la cybercriminalité alimentée par l'IA : Les services répressifs doivent garder une longueur d'avance sur l'IA adverse en mettant continuellement à jour les méthodologies médico-légales et en formant le personnel à la détection de la criminalité par l'IA.

Sécurité nationale et défense

L'IA défensive pour la détection des menaces : Les agences de sécurité nationale doivent intégrer des analyses alimentées par l'IA pour identifier les activités suspectes de la blockchain, suivre les réseaux illicites et perturber les opérations cybercriminelles renforcées par l'IA - y compris les campagnes de désinformation qui peuvent déstabiliser les marchés financiers, manipuler la perception du public et saper la confiance dans les actifs numériques.
Coopération internationale : Compte tenu de la nature sans frontières de la criminalité financière induite par l'IA, les agences de défense doivent collaborer avec des partenaires mondiaux, des réseaux de partage du renseignement et des blockchain intelligence blockchain pour atténuer les menaces alimentées par l'IA.
Lutte contre le financement du terrorisme (CTF) : Les techniques de blanchiment pilotées par l'IA peuvent être utilisées pour masquer les activités financières des organisations terroristes, ce qui nécessite des outils de suivi avancés pour l'analyse des mouvements de fonds. Les agences de sécurité nationale doivent tirer parti des outils de blockchain intelligence avancés de blockchain intelligence pour détecter et interdire ces menaces.

Entreprises de crypto-monnaie

Solutions de conformité basées sur l'IA : Les bourses et les institutions financières devraient mettre en œuvre des systèmes de surveillance de la lutte contre le blanchiment d'argent (AML) améliorés par l'IA afin de détecter les transactions suspectes en temps réel.
Prévention avancée de la fraude : Les entreprises doivent utiliser des solutions de vérification d'identité alimentées par l'IA pour lutter contre les fraudes à l'identité synthétique et les escroqueries par deepfake, et apprendre à reconnaître les signes de la fraude activée par l'IA.
Intégration du renseignement sur les menaces : Le déploiement de solutions d'blockchain intelligence qui exploitent l'IA pour l'évaluation des risques et la détection des anomalies peut contribuer à atténuer les risques de financement illicite liés à l'IA.

Régulateurs

Élaborer des réglementations centrées sur l'IA : Les cadres réglementaires doivent évoluer pour faire face à la criminalité financière induite par l'IA, en veillant à ce que les mesures de conformité soient efficaces contre les schémas de blanchiment et de fraude alimentés par l'IA.
Promouvoir la transparence et l'éthique de l'IA : L'établissement de lignes directrices pour une utilisation responsable de l'IA dans les institutions financières et les plateformes de crypto-monnaie peut contribuer à réduire le risque d'exploitation de l'IA par des criminels.
Encourager le partage d'informations : Les partenariats public-privé et le partage transfrontalier de renseignements peuvent renforcer les efforts mondiaux de lutte contre la criminalité liée à l'IA dans l'espace des crypto-monnaies.

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Quel est le rôle de l'blockchain intelligence dans l'atténuation de la criminalité basée sur l'IA ?

Blockchain intelligence joue un rôle essentiel dans la détection, la prévention et l'atténuation de la criminalité induite par l'IA en tirant parti de l'analyse avancée et de l'apprentissage automatique pour contrecarrer les activités financières illicites. Les fonctions clés comprennent :

Surveillance en temps réel : Les outils d'blockchain intelligence alimentés par l'IA analysent les transactions en temps réel, identifiant les schémas suspects et signalant les activités illicites potentielles avant qu'elles ne s'aggravent.
Détection des anomalies comportementales : Les modèles d'apprentissage automatique détectent les écarts par rapport aux comportements normaux des transactions, ce qui permet de découvrir les schémas de blanchiment d'argent et les fraudes pilotées par l'IA. Signatures® deTRM Labs s'appuie sur l'apprentissage automatique pour identifier des modèles de transaction distincts et des anomalies comportementales sur la blockchain - en détectant des caractéristiques uniques associées à des activités illicites, telles que la fraude, le blanchiment d'argent ou l'évasion des sanctions.
Amélioration de la notation des risques : Les plateformes d'Blockchain intelligence comme TRM Labs utilisent l'IA pour attribuer des notes de risque aux portefeuilles, aux échanges et aux contreparties, ce qui permet d'atténuer de manière proactive les menaces potentielles ou d'enquêter à leur sujet.
Attribution et soutien aux enquêtes : En analysant les données de la blockchain, les outils et les équipes de renseignement aident à tracer les fonds illicites, à relier les adresses à des entités criminelles connues et à fournir des informations exploitables aux forces de l'ordre et aux régulateurs.

Pour en savoir plus sur ce que fait TRM pour aider les agences et les organisations à lutter contre la criminalité basée sur l'IA, consultez ce rapport.