資金洗浄をもくろむサイバー犯罪者は、クロスボーダーの即時送金が可能なことや擬似匿名性に目をつけ、暗号資産を利用することが多々あります。2022年だけでも、Chainalysisは、サイバー犯罪者による違法資金が合計で238億ドルにのぼると見ています。ただし、この数字は、ランサムウェアや取引所ハッキング、暗号資産詐欺といった、暗号資産に元から密接に関わる犯罪に紐づくアドレス群から得られたものにすぎません。ほとんどの場合、この数字には、いわゆる「オフチェーン」で行われた犯罪（元々は暗号資産との関わりがない犯罪）からの資金洗浄に使われた暗号資産のケースは含まれません。
その手のオフチェーンのアクティビティを広範に捉えることは困難です。なぜなら、（明確な識別情報やコンテクストなしに）暗号資産アドレス間の資金移動を単に見るだけでは、それが違法ではない普通の取引と区別がつかないからです。しかしながら、そのようなオフチェーン犯罪に紐づく暗号資産の利用や、捜査官が当社ツールを使ってそのような犯罪資金を追跡しているという事実はあります。さらに言えば、当社の民間事業者のユーザが、そのような疑わしいアクティビティやそれに関連するアドレスやトランザクションを当社に情報共有し、それを当社や他のユーザの調査に活かせるよう、当社の識別情報に反映させることもあります。
Chainalysisを利用している日本最大手の暗号資産取引所から情報提供頂いた事案の一例は、まさにこのことを物語ります。その取引所が警察からアカウントにて違法資金の日本円入金があったと照会を受け、調査したらその資金が暗号資産に換えられて出金されていたというものです。本記事では、オンチェーンでのマネーロンダリング手法を解説したうえで、そのような事案に対しどのように取引所が手を打つべきなのかを論じます。
日本で発生しているオンチェーンでのマネロンの動き
ここで取り上げる疑わしいアクティビティは、当社ユーザである取引所からの情報提供により判明したものです。元々その取引所は、アカウントが詐欺による資金の受け口になっていると法執行機関から照会を受けていました。その詐欺の詳細については正確にはわからないものの、近年日本国内で問題となっている特殊詐欺に関連するものと推定できます。例として、区職員を騙った詐欺や保険を騙った詐欺、そして闇バイトの問題などは、これまでニュースで取り上げられてきています。
この事案に関わった犯罪グループは、違法に得た日本円を暗号資産に換えたあと、複数のプライベートウォレットに送り、最終的には現金化が可能な他の取引所に移しています。この動きは、以下のChainalysis Reactorのグラフで見てとれます。
このグラフの左上部分に着目すると、この事案を報告した取引所から一連のプライベートウォレットへの資金移動が見られ、一般的なマネーロンダリング手法である「プレイスメント」や「レイヤリング」のような動きと捉えられます。これらはその取引所が当社に情報提供したアドレスのトランザクションであり、不正アカウントに紐づくものです。当社はこれまでにこのような特殊詐欺の資金の第一ホップとなるプライベートウォレットを識別していますが、こうすることによって、他の国内取引所も識別済不正アドレスへの送金ユーザを検知しやすくなります。
起点である取引所から出金される際、その資金は複数の中間ウォレットに拡散され（グラフのStep 1、2から見てとれるレイヤリングの動き）、その後たった一つのプライベートウォレットに集約されています（Step 3）。このように、多数のウォレットに一度拡散した資金が、その後一点に集約されるのは、当社が観測している過去の事例からみても、典型的なマネーロンダリングのパターンといえます。そこから、資金はさらに多数のウォレットに送られますが（Step 4）、おそらく現金化のために最終的には主要取引所のたった一つの入金アドレスに集約されています（Step 5では、マネーロンダリングの「インテグレーション」として知られる手法が見てとれる）。
マネーロンダリングの目的で取引所アカウントを用意するのは真新しいことではありません。日本では、あるネット銀行が、新規口座開設から1ヶ月間は暗号資産取引所への日本円送金を制限するという措置をとっています。また、日本サイバー犯罪対策センター（JC3）は、このような犯罪についての注意喚起及び手法の解説を最近発表しました。
警察・金融機関・暗号資産取引所間の連携
今回のケースは、警察や銀行、暗号資産取引所、そしてChainlysisの間での強い連携を示した事例です。今後も、犯罪の発生場所がオンチェーンであるかどうかに関わらず、暗号資産に関連する犯罪に対抗するための組織間連携はますます重要となるでしょう。当社としても、関連情報を関係組織に適切に提供し、製品やデータの質を継続的に向上させていきます。
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