关于美国近期「百亿加密货币执法」事件的六问六答

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3小时前

撰文:肖飒法律团队

就在10月14日,美国司法部对柬埔寨太子集团创始人陈志提起刑事指控,起诉其涉嫌电信诈骗和洗钱,并要求没收约127271枚、总价值150亿美元的比特币。尽管这些比特币分散在陈志个人持有的25个非托管钱包中,美国政府依旧还实现了对私钥的实际接管和资产转移。

今天飒姐团队就跟大家聊聊这个被美国司法部称为「史上最大金融诈骗案之一」的「案件中涉及加密货币的有关问题,帮助大家了解更多关于加密货币犯罪和加密货币没收的知识。

一、陈志是如何通过比特币洗钱的?

问题1:关于「专业洗钱组织」与「合法业务混同」

问:文件显示,陈志的犯罪集团使用了「非法钱庄」进行资金转移,同时又利用自己的加密货币挖矿业务(如WarpData)来「清洗」被盗资金。您认为在这次案件中,专业「水房」的分散化洗钱能力与太子集团自身挖矿业务的「漂白」作用之间,哪一种机制对最终的洗钱规模贡献更大?这对未来针对TCO(跨国犯罪组织)的监管带来哪些新挑战?

答:专业「水房」具备分散化、多层交易结构,帮助资金分散转移,混淆资金流向。汇旺集团作为太子集团主要洗钱活动的核心链条之一,据美国财政部披露,仅通过汇旺网络,至少识别到约40亿美元的不法资金在2021年至2025年期间被清洗。

而挖矿业务则提供「合法收入」外壳,便于将非法资金「合法化」,最终达到洗钱的目的。太子集团将诈骗所得投入自营的比特币矿场,用挖矿来掩盖资金来源,再用新产出的比特币替代脏币,从而绕过监管。其旗下的Lubian矿池在高峰时期掌控了全球约6%的比特币算力;近期最终被没收的约12.7万枚比特币(价值逾150亿美元)也是通过Lubian矿池洗钱所得。

单纯从规模上来说,150亿美元对比40亿美元数额更大,但不能简单地通过这个数据来判断两个行为对洗钱的「贡献」大小。

一方面,水房这类专业的加密资产洗钱集团成规模化、组织化的洗钱行为,严重地侵害了全球各类上游犯罪被害人合法权利,大大增加了被害人的维权成本;另一方面,此类组织还帮助了大量的暗网交易、毒品交易甚至人口贩卖,危害极大。

当然,用挖币的幌子演示隐瞒犯罪所得的行为,在一定程度上反映出,不受监管的挖矿业务,在「漂白」资上也有较大的帮助。

这些行为对未来针对跨国犯罪组织监管带来的挑战,首先是加大了合法与非法交易的区分难度。其模糊了非法与合法边界,挑战了现有的监管框架,要求监管机构提高侦查辨认的敏锐度、提升对实体业务实质的穿透识别能力。

其次,洗钱手段的创新加大了技术监管难度。专业组织的加密货币洗钱手段不断创新,如使用混币器、去中心化金融协议等,使得资金流向更加复杂和难以追踪。

除此之外,国际监管协调难度也在增大。在加密货币广泛应用于犯罪活动的背景下,由于不同国家对加密货币的监管政策和态度差异较大,国际监管的协调变得更加困难,犯罪组织更容易利用监管差异进行洗钱活动。

问题2:关于「喷洒」和「漏斗式归集」的洗钱技术

问:陈志团伙采用了「喷洒」和「漏斗式归集」等复杂技术来混淆资金来源。从反洗钱的角度来看,这种「先分散再归集」的模式是如何增加链上追踪难度的?是否可以说,这是目前大型犯罪集团对抗区块链分析最有效的技术手段之一?

答:简单来说,「先分散再归集」的模式会制造大量交易节点和交易记录,甚至使得犯罪资金与大量其他来源资金产生混同,达到打断犯罪资金流向连续性的目的,使传统链上数据分析技术难以建立完整的资金流向图谱,大大增加了侦查难度。

具体而言,「喷洒」技术从受害者那里收到的大笔赃款,会迅速被拆分成无数小额,像洒水一样分散到成百上千个新的比特币地址中。这一步骤旨在混淆视听,让一笔大额赃款在链上消失,降低单笔金额关注度。

「漏斗式归集」指的是经过多次分散后,这些资金会在看似不相关的节点,再次被汇集到少数几个核心的「资金池」地址中,将分散的资金重新收集起来,由此增加链路复杂度。

此种模式当前是最简单+有效+低成本对抗司法机关、执法机关区块链链上侦查的手段,尤其在搭配使用混币器(如tornado cash)等工具后,对于缺乏先进区块链分析技术和丰富调查经验的机构来说,确实会造成很大的追踪困难。

问题3:关于加密货币洗钱的易用性与挑战

问:陈志的「杀猪盘」骗局直接要求受害者将资金转为加密货币。从犯罪分子选择工具的角度来看,加密货币在这次大规模洗钱活动中,提供了哪些法定货币洗钱难以比拟的「便利性」?而这种便利性又给全球的反洗钱监管带来了哪些核心挑战?

答:加密货币洗钱的便利性主要体现在以下方面:

效率大幅提升。实践中,如果被害人已将资金兑换为加密资产,就可以方便犯罪集团快速完成诈骗行为,规避了大量的传统银行KYC、AML手段,大大提高犯罪成功率。

跨国交易便捷。传统洗钱需要通过复杂的跨国公司结构和金融操作,才能在不同国家和地区之间转移资金。而加密货币可以轻松实现全球转移,洗钱者只需设立虚拟货币钱包点对点转账,即可完成资金的跨国转移,规避跨国监管。

高度隐蔽性。传统洗钱方式仍然需要面对银行和金融机构的审查和监管。而加密货币的交易记录都在区块链上公开,但参与者的身份通常是匿名的,仅以地址表示。这使得洗钱者可以轻松隐藏其真实身份。

监管控制较难。传统金融系统受制于严格的反洗钱法规和监控,金融机构对大额交易和可疑活动进行实时监控。由于加密货币去中心化和匿名性特点,监管机构难以实施有效地控制。这也是陈志团伙一直难以被彻底查处攻破的重要原因。

交易不可逆。一旦加密货币交易完成,很难进行逆转或撤销。这增加了司法机关划扣、冻结虚拟资金的难度,使得洗钱者可以更加安全地进行操作。

监管挑战:

全球监管标准不一:全球各国对加密货币的法律属性认定存在分歧,导致监管标准不一致。犯罪组织利用这一差异,通过境外服务器部署和多司法管辖区资金流转规避监管,使得跨境取证与资产冻结因程序冗长、规则冲突而难以实施。

技术追踪难度加大:区块链技术被犯罪分子异化为犯罪工具链,传统资金追踪手段效能显著降低,倒逼执法机构构建更先进的链上数据分析体系。

二、美国司法部/FBI是如何通过链上分析技术实现了最大规模没收的?

问题4:关于FBI的「链上追踪」能力突破

问:美国司法部声称通过「区块链追踪」成功识别了陈志的洗钱模式。考虑到这笔资产规模巨大且存储在被告亲自持有的「非托管钱包」中,您认为FBI这次在链上分析技术上的关键突破是什么?它是否标志着执法部门在对抗自我保管型加密资产(Self-Custody)方面达到了一个新的里程碑?

答:我们认为,FBI所谓的「链上追踪」能力突破,实际上指的是洗钱路径识别与资金追踪以及地址开盒技术,与「对抗自我保管型加密资产(Self-Custody)」技术无关。

(1)洗钱路径识别与追踪。FBI调查人员很可能自行开发或与第三方安全公司合作制作了新的链上数据分析工具,能够更好的通过分析犯罪集团的交易时间、金额、地址之间的关联性,识别相关犯罪集团的洗钱模式等,成功找出了洗钱路径,并最终找到了归集账户。

(2)地址开盒。FBI同时很可能还结合其他技术手段,例如实名电话号码、IP定位、生物识别等技术,成功将资金归集账户的实际持有人、使用者开盒,最终挖出了犯罪人的真实身份信息。

本案FBI的技术突破,的确对于对抗自我保管型加密资产的犯罪活动具有重大意义。但实际上,我国在大量涉币犯罪中,同样早已使用了类似的技术,甚至第三方安全公司也有类似技术。

问题5:关于「私钥获取」的法律和技术难度

问:在非托管钱包中,谁拥有私钥谁就拥有资产。美国当局并未披露是如何拿到这批价值150亿美元比特币的私钥的。从法律和加密技术实践的角度,您推测美国当局获得私钥最可能的技术路径是什么?

答:美国当局并没有公开控制陈志手中比特币的技术路径,明确的答案有待进一步的信息披露,现有的结论只能基于推测。

现有公开信息显示,链上追踪及线下调查起到了关键作用,但并没有明确、公开的证据直接证明美国当局通过原始暴力穷举方式逐一破解大量私钥,从加密技术的角度这也是现实算力不可能实现的。

由此,我综合当前的信息,推测美国当局获得私钥较为可能的路径有如下几种:

私钥算法漏洞说:在加密技术层面,LuBian的钱包生成程序使用了存在低熵漏洞的伪随机数生成器(PRNG),存在恢复或猜出私钥的现实可能性。这一漏洞可能早已被攻击者利用,获得了私钥和部分资金,这些资金在链上留下痕迹,后来被执法机构通过综合手段追踪并纳入没收范围;又或者执法机构主动利用了算法漏洞,成功破解钱包,并将比特币转移至政府控制地址。

间谍渗透说:FBI在犯罪集团里有靠谱的内应,成功取得了私钥。

抄家说:跟英国、柬埔寨等国家火速进行了执法合作,一口气抄了主要犯罪嫌疑人好几个家,把私钥备份从某些硬件设备上搜出来了。

问题6:关于涉及非托管钱包案件的突破难度

问:这次没收的比特币是存储在被告个人掌握私钥的非托管钱包中。在加密货币案件中,没收由中心化交易所托管的资金相对容易,但没收非托管钱包中的资金难度极高。您认为这种突破(无论是通过技术手段还是获取关键证词),对于司法机关追回大规模加密资产的意义有多重大?

答:这个问题的关键在于弄明白执法机关的具体执法手段,当前我们倾向于认为本案存在一定个案特殊性,不能因为本案执法机关的成功就得出「执法机关可以简单地没收非托管钱包中的资金」这一结论。

当然,执法机关对于非托管钱包/冷钱包的技术突破近些年也取得了一定进展,但并没有到可以「任意取得加密资产」的程度。

随着加密货币成为越来越多洗钱、诈骗等犯罪行为的便利手段,各国对涉加密货币犯罪的追踪和处理手段也在不断进步,打击力度只会越来越大。

飒姐团队也希望通过解答有关涉加密货币犯罪的一些问题,让读者们对陷入加密货币犯罪圈套的风险有所警惕。

以上就是今天的分享,感恩读者!

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