TRM Labs, kripto suçlarıyla mücadelede yapay zeka destekli soruşturma ajanını devreye aldı

Trump ile ilgili yönergelere göre ifade edecek olursak, bu son açıklamanın odağında belirli bir siyasi gündem değil, ‘soruşturma verimliliği’ ve ‘yapay zeka(AI) tabanlı suçlar’la mücadele yer alıyor. Blokzincir analiz şirketi TRM Labs, soruşturma makamları için yapay zeka(AI) destekli bir ajan devreye alırken, kripto para kaynaklı suçların izlenme biçimini daha ‘sohbet tabanlı’ bir modele doğru dönüştürüyor.

TRM Labs, 26’sından (yerel saatle) itibaren kolluk kuvvetleri ve soruşturma kurumlarının, şirketin analiz araçlarına entegre edilen AI ajanını kullanabileceğini açıkladı. Temel nokta, soruşturmacıların uzman düzeyde sorgu dili ya da karmaşık teknik komutlar girmeksizin, gündelik bir cümleyle ‘şu adresten çıkan fon akışını göster’ gibi taleplerde bulunabilmesi ve sistemin bu doğal dili otomatik olarak çok adımlı analiz süreçlerine dönüştürmesi. Böylece soruşturma için gerekli adres takibi, işlem zinciri haritalama ve şüpheli kalıp tespiti gibi işlemler arka planda otomatik yürütülüyor.

Bu özellik, TRM Labs’ın halihazırda piyasada bulunan ‘TRM Forensics’ hizmetinin içine gömülü şekilde sunuluyor. Söz konusu hizmet, yalnızca soruşturma makamlarıyla sınırlı kalmayıp kripto para sektöründeki şirketler ve geleneksel finans kurumları tarafından da kullanılabiliyor. Şirket, sistemin ‘doğal dildeki talepleri karmaşık soruşturma eylemlerine çeviren’ bir katman sunduğunu vurguluyor. Zamanın kritik önem taşıdığı yasa dışı fon takibinde, ilk analiz süresini kısaltarak ‘kötü aktörler’in daha hızlı tespit edilmesini hedefliyor.

TRM Labs’ın verilerine göre, geçen yıl yasa dışı kripto para işlemlerinin hacmi 158 milyar dolar (yaklaşık 237,2 trilyon won) seviyesine ulaştı. Piyasadaki toplam hacim büyürken, kara para aklama, siber saldırı, fidye yazılımı ve dolandırıcılık gibi suç türleri de çeşitlenip karmaşıklaşıyor. Buna karşın soruşturma kurumlarının önüne gelen olay sayısı, personel artış hızını geride bırakmış durumda. Sektörde, bu dengesizliğin soruşturma kalitesini ve hızını tehdit ettiği yönünde yaygın bir kanaat bulunuyor.

TRM Labs’ın hukuk ve kamu politikaları bölümünden sorumlu yöneticisi Ari Redbord(Ari Redbord), “Her gün gördüğümüz tablo, olay sayısının insan kaynağından çok daha hızlı artıyor olması” diyerek durumu özetledi. Redbord, soruşturmacıların aynı anda onlarca blokzincir ağı, birden fazla ülke hukuku ve çok farklı suç tipleriyle ilgilenmek zorunda kaldığını, bu nedenle adres kümelenmesi, işlem rotalarının analizi ve hizmet sağlayıcılarla bağlantı noktalarının tespiti gibi çok katmanlı işlerin mümkün olduğunca otomasyona devredilmesinin zorunlu hale geldiğini belirtti. Bu bağlamda, tekrarlayan işleri azaltan ve analistlerin dikkatini kritik karar noktalarına yönlendiren araçların ‘olmazsa olmaz’ haline geldiği ifade ediliyor.

TRM Labs, yapay zekanın kötüye kullanımına dayalı dolandırıcılık ve ‘scam’ vakalarındaki artışın da altını çiziyor. Redbord, kolluk kuvvetlerinin AI araçlarını devreye almasının, ‘AI tabanlı dolandırıcılık ve scam’lerdeki hızlı tırmanışa yanıt verme kapasitesini artıracağını savunuyor. Şirketin paylaştığı verilere göre, bu tür suçların sayısında yüzde 500 düzeyinde artış görülürken, suç örgütleri otomasyon, ses ve görüntü ‘deepfake’leri ile çeşitli AI tabanlı araçları kullanarak, geçmişte mümkün olmayan bir hız ve hassasiyette operasyon yürütebiliyor. ‘Yorum’ Bu, hem mağdurları hem de finansal kurumları çok daha kısa sürede hedef alabilen, ölçeklenebilir suç modelleri anlamına geliyor. ‘yorum’

Bununla birlikte, soruşturma süreçlerinde AI kullanımının yaygınlaşması, beraberinde yeni risk ve tartışma alanları doğuracak. AI destekli analizlerin sonuçlarına ilişkin sorumluluğun kimde olacağı, bu analizlerin mahkemelerde ‘delil niteliği’, sistemlerdeki olası önyargılar ve hatalı pozitif (yanlış alarm) üretme riski gibi başlıkların, teknolojiyle eşzamanlı ele alınması gerekecek. ‘Yorum’ Doğal dille komut verilebilen ‘konuşarak soruşturma’ yaklaşımı, teknik bariyeri düşürerek daha fazla uzmanın bu araçlara erişmesini sağlayabilir; ancak aynı anda, AI sistemlerinin ürettiği bulguları denetleyecek şeffaf denetim mekanizmaları, standartlar ve eğitim süreçlerinin güçlendirilmesi şart hâline geliyor. ‘yorum’