A aplicação da moeda estável na lavagem de dinheiro e no financiamento do terrorismo: Análise da lista negra do USDT

Introdução

As moedas estáveis desenvolveram-se rapidamente nos últimos anos, e a sua ampla aplicação também despertou a atenção das autoridades reguladoras. Moedas estáveis de destaque, como USDT e USDC, já possuem a capacidade técnica de congelar fundos ilegais e têm desempenhado um papel na luta contra a lavagem de dinheiro e outras atividades financeiras ilegais.

Estudos mostram que as moedas estáveis não apenas estão relacionadas à lavagem de dinheiro, mas também aparecem frequentemente no processo de financiamento de organizações terroristas. Este artigo irá analisar de duas maneiras:

1. O sistema revisa a situação de congelamento dos endereços da lista negra de USDT;

2. Explorar a ligação entre fundos congelados e financiamento do terrorismo.

1. Análise de endereços na lista negra de USDT

Nós identificamos e rastreamos endereços na lista negra da Tether através da monitorização de eventos na blockchain. O método de análise foi validado pelo código-fonte do contrato inteligente da Tether. A lógica principal é a seguinte:

• Identificação de eventos:

  • AddedBlackList：Nova lista negra de endereços
  • RemovedBlackList: remover endereço da lista negra

• Construção do conjunto de dados:

  • Endereço
  • Tempo de adição à lista negra
  • Tempo de remoção da lista negra (se aplicável)

1.1 Descobertas principais

Com base nos dados da Tether na cadeia do Ethereum e na Tron, descobrimos:

Desde 1 de janeiro de 2016, um total de 5.188 endereços foram adicionados à lista negra, envolvendo a congelação de mais de 2.9 bilhões de dólares.

Entre 13 e 30 de junho de 2025, 151 endereços foram bloqueados, 90,07% dos quais vieram da blockchain Tron, com um valor congelado de 8.634.000 dólares. Os picos de bloqueio ocorreram nos dias 15, 20 e 25 de junho, sendo que no dia 20 de junho, 63 endereços foram bloqueados em um único dia.

• Distribuição do montante congelado: os dez principais endereços congelaram um total de 5,345 milhões de dólares, representando 61,91% do total. O montante congelado médio é de 57,18 mil dólares, enquanto a mediana é de apenas 40 mil dólares.

• Distribuição de fundos ao longo do ciclo de vida: recebeu um total de 808 milhões de dólares, 721 milhões de dólares foram transferidos antes de serem bloqueados, sendo que 86,34 milhões de dólares estão efetivamente congelados. 17% dos endereços não têm registros de saída.

• Novos endereços são mais facilmente colocados na lista negra: 41% dos endereços na lista negra foram criados há menos de 30 dias, 27% estão ativos entre 91-365 dias, e apenas 3% foram utilizados por mais de 2 anos.

• A maioria implementa "fuga antes do congelamento": 54% dos endereços já transferiram mais de 90% dos fundos antes de serem bloqueados, 10% tinham saldo igual a 0 no momento do congelamento.

• Alta eficiência de lavagem de dinheiro com novos endereços: novos endereços destacam-se em termos de quantidade, frequência de bloqueio e eficiência de transferência.

1.2 Rastreio de Fluxo de Capital

Analisámos o fluxo de fundos de 151 endereços USDT que foram bloqueados de 13 a 30 de junho, identificando as principais fontes e destinos de fundos.

1.2.1 Análise da fonte de fundos

• Poluição interna (91 endereços): proveniente de outros endereços na lista negra, indicando a existência de uma rede de lavagem de dinheiro interconectada.

• Etiquetas de pesca (37 endereços): O endereço upstream foi marcado como "Fake Phishing".

• Carteira quente da exchange (34 endereços): incluindo uma conhecida exchange (20), uma plataforma de negociação (7) e outra exchange (7), etc.

• Um único distribuidor principal (35 endereços): o mesmo endereço da lista negra utilizado várias vezes como upstream.

• Entrada de ponte cross-chain (2 endereços): parte dos fundos vem da ponte cross-chain.

1.2.2 Análise do destino dos fundos

• Fluxo para outros endereços na lista negra (54): existe uma estrutura de "cadeia de loop interno".

• Fluxo para as exchanges centralizadas (41): transferido para uma exchange conhecida (30), um plataforma de negociação (7) e outros endereços de recarga.

• Fluxo para a ponte cross-chain (12): Parte dos fundos tenta escapar do ecossistema Tron.

É importante notar que certas bolsas aparecem simultaneamente nas extremidades de entrada e saída de fundos, destacando sua posição central na cadeia de financiamento. Recomenda-se que as plataformas de negociação de criptomoedas fortaleçam o monitoramento em tempo real e os mecanismos de interceptação de riscos.

2. Análise de financiamento terrorista

Analisámos a ordem de apreensão administrativa emitida pela Autoridade Nacional de Financiamento ao Terrorismo de Israel (NBCTF) como uma amostra de análise conservadora para avaliar as transações de USDT relacionadas com o terrorismo.

2.1 Descobertas principais

• Data de publicação: Após a escalada do conflito em 13 de junho, foi emitida apenas uma nova ordem de apreensão (26 de junho).

• Organização-alvo: Desde o início do conflito em 7 de outubro de 2024, 4 dos 8 mandados de apreensão mencionam "Hamas", e o mais recente menciona pela primeira vez "Irão".

• Endereço e ativos envolvidos:

  • 76 USDT (Tron) endereços
  • 16 endereços BTC
  • 2 endereços Ethereum
  • 641 contas de uma conhecida exchange
  • 8 contas de uma plataforma de negociação

O rastreamento on-chain de 76 endereços USDT (Tron) revelou dois padrões de comportamento:

1. Congelamento ativo: 17 endereços relacionados foram adicionados à lista negra 28 dias antes da emissão da ordem de apreensão.

2. Resposta rápida: os restantes endereços são congelados em média 2,1 dias após a publicação da ordem de apreensão.

Isto indica que pode haver um mecanismo de cooperação estreita entre os emissores de moeda estável e algumas agências de aplicação da lei de países.

3. Resumo e os desafios enfrentados pelo AML/CFT

Embora as moedas estáveis ofereçam meios técnicos para o controle das transações, as práticas de AML/CFT ainda enfrentam os seguintes desafios:

3.1 Desafios principais

• Cumprimento tardio vs Prevenção ativa: A maioria das ações de cumprimento ainda depende de tratamento posterior.

• A zona de sombra da regulamentação das bolsas: difícil identificar comportamentos anormais a tempo.

• A lavagem de dinheiro entre cadeias está a tornar-se cada vez mais complexa: o ecossistema multi-chain aumenta a dificuldade de regulação.

3.2 sugestão

• Reforçar o compartilhamento de informações na cadeia
• Análise de comportamento de investimento em tempo real
• Estabelecer um quadro de conformidade entre cadeias

Somente estabelecendo um sistema AML/CFT oportuno, colaborativo e tecnologicamente maduro, a legalidade e a segurança do ecossistema de moeda estável poderão ser verdadeiramente garantidas.