Chainalysis vuole fissare uno standard per il blockchain tracing

La società di analytics vuole rendere le prove onchain più facili da spiegare nei procedimenti penali e nel controllo. Chainalysis cita anche il caso Sterlingov e i limiti del wallet tracing.

In breve

• Chainalysis ha presentato una proposta per un approccio standard al blockchain tracing e ai wallet cluster.
• Il modello deve chiarire meglio cosa i dati onchain possono e non possono dimostrare, con una valutazione su due livelli della struttura del grafo e del livello di fiducia.
• Chainalysis sottolinea che il tracing può seguire i flussi di denaro, ma senza informazioni aggiuntive non può stabilire chi controlla un wallet.

Chainalysis ha presentato una proposta per definire un metodo standard per il blockchain tracing. L’obiettivo della società di analytics è offrire un riferimento più chiaro a ricercatori e pubblici ministeri quando collegano gli indirizzi crypto ai wallet cluster. In pratica, Chainalysis punta a costruire un framework che renda più trasparente ciò che i dati onchain possono provare e ciò che invece non possono dimostrare, in un momento in cui il blockchain forensics pesa sempre di più nei procedimenti penali e nel controllo dei flussi di denaro illeciti.

Ontologia per i wallet cluster

Il fulcro della proposta è un’ontologia pensata per spiegare come i ricercatori individuano i wallet cluster e quali ipotesi entrano in gioco lungo il percorso. Chainalysis osserva che il lessico usato oggi nel settore non ha un significato davvero universale, e questo porta strumenti e team diversi a lavorare, in alcuni casi, con definizioni non perfettamente allineate.

Nel modello proposto da Chainalysis, l’analisi parte dai wallet segment, che possono essere per esempio un deposit address o un change address. Da lì si passa a una valutazione su due livelli: prima la struttura del grafo, poi il livello di fiducia attribuito all’analisi. Secondo il chief scientist Jacob Illum, questo approccio serve soprattutto a rendere più chiaro cosa i dati supportano davvero e dove, invece, iniziano i limiti.

Lezione dal caso Sterlingov

Chainalysis richiama in modo esplicito il caso americano contro Roman Sterlingov, cofondatore del mixing service Bitcoin Fog. In quella vicenda, lo strumento Reactor dell’azienda è stato esaminato durante una Daubert hearing per valutarne l’affidabilità, e il giudice Randolph Moss ha poi concluso che c’erano elementi sufficienti per considerare il software altamente affidabile.

Il punto è rilevante perché la blockchain analytics non deve convincere solo sul piano tecnico, ma anche su quello giuridico. Secondo Chainalysis, l’ontologia dovrebbe aiutare proprio a spiegare meglio questo tipo di prova a chi intende usarla in un procedimento penale.

Perché questo conta per l’Europa

Per i team crypto e compliance europei, la proposta è interessante soprattutto perché la standardizzazione nel blockchain forensics sta assumendo un peso crescente anche al di fuori degli Stati Uniti. In Italia e nel resto d’Europa capita sempre più spesso di vedere indagini in cui i dati onchain vengono affiancati da informazioni provenienti da crypto exchange, open-source intelligence e altre fonti off-chain. Avere un quadro più definito può ridurre la dipendenza da singole scelte di strumenti o interpretazioni quando si discute di affidabilità e raccolta delle prove.

Allo stesso tempo, Chainalysis ribadisce anche i limiti del tracing. L’azienda può seguire i flussi di denaro fino, per esempio, a un crypto exchange, ma non può stabilire da sola chi sia l’utente finale senza elementi aggiuntivi, come una citazione in giudizio o i dati del cliente. In altre parole, il tracing resta una parte dell’indagine, non la risposta definitiva su chi controlla davvero un wallet.