Chainalysis : « Les fraudes augmentent de 162 % chaque année ». Voici comment vous protéger

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L’IA aide les escrocs à commettre des fraudes en crypto et d’autres formes d’arnaques. Elle a abaissé la barrière d’accès à l’information et, par exemple, au vol des clés privées de quelqu’un. Cependant, d’un autre côté, la même IA peut aider les gens à se protéger. C’est ce que Jonathan Levin de Chainalysis a expliqué aujourd’hui sur scène lors de HumanX.

« Les criminels gagnent si vous pensez qu’ils n’ont besoin que d’une seule fenêtre pour réussir un coup », explique Levin. « Mais les criminels ont aussi des fenêtres. »

Chainalysis est une entreprise qui suit les fonds en crypto et tente de les retracer lorsqu’un acte illicite survient. Par exemple, elle est parvenue à récupérer 3,4 milliards de dollars volés dans Silk Road, ou, plus récemment, elle a réussi à récupérer la crypto volée au portefeuille du rappeur Razzlekhan.

En 2025, il y a eu des vols et des activités illicites en crypto totalisant 150 milliards, soit une hausse de 162 % par rapport à l’année précédente.

Chainalysis lance un système d’agents IA

Il y a seulement quelques heures, l’entreprise a annoncé le lancement de nouveaux « agents IA » pour l’intelligence blockchain, conçus pour lutter contre la criminalité crypto grandissante, de plus en plus renforcée par l’intelligence artificielle. Ces agents ne constituent pas un produit distinct, mais une évolution de la plateforme existante, construite sur plus de 10 millions d’enquêtes et des milliards de transactions analysées.

Que font les agents IA de Chainalysis pour lutter contre la fraude

Ces agents fonctionnent comme des analystes experts, mais à la vitesse de la machine, et ils peuvent :

– Automatiser des analyses et des enquêtes complexes

– Améliorer et gérer les alertes de conformité

– Générer des rapports en temps réel

– Identifier des schémas suspects sur la blockchain

Principales fonctionnalités des agents IA de Chainalysis

Chainalysis met en avant quatre principes fondamentaux :

– Une haute qualité des données

– Une capacité de raisonnement contextuel

– Des résultats vérifiables et audités

– Une validation finale par des humains

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