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Investigadores de la Universidad de Cambridge publican estudio que pretende “hacer a Bitcoin legal”

Los bitcoins vinculados con ciberdelitos podrían ser diferenciados de aquellos “limpios”, según señala un estudio publicado por miembros del Laboratorio Computacional de la Universidad de Cambridge. Esto permitiría que las víctimas en algún momento reclamen sus fondos robados.

by Zuleika Salgado
Zuleika Salgado
Zuleika Salgado
Sin Cargo
Bitcoiner y Licenciada en Letras.
Conoce al autor
11 mayo, 2018
in Regulación
Reading Time: 3 mins read
Escrito por Zuleika Salgado
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Bitcoiner y Licenciada en Letras.
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Tiempo de lectura: 3 minutos
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Miembros del Laboratorio Computacional de la Universidad de Cambridge han publicado un estudio recientemente, en el que se describe un método que consideran mucho más efectivo para separar los bitcoins involucrados en delitos de aquellos “bitcoins limpios”.

La propuesta, llamada Taintchain, utilizaría la información pública de la cadena de bloques y haría un rastreo de la genealogía de los bitcoins. Posteriormente, propondría una bifurcación suave para que los mineros y los usuarios utilicen las criptomonedas que no hayan estado comprometidas en ciberdelitos. Con este sistema, se filtrarían las monedas en intercambios regulados por las autoridades, y las víctimas podrían solicitar su dinero de vuelta.

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Taintchain funcionaría con un sistema empleado por la legislación inglesa en 1816 llamado FIFO, el cual establece que el primero en depositar su dinero debería ser el primero en sacarlo. Este método se utiliza para resolver deudas o para hacer el reclamo de propiedades robadas y, aplicado a las criptomonedas, establecería que la primera moneda en dejar una dirección Bitcoin debe ser considerada como la primera que entró en ella, conteniendo toda la historia criminal que puede ser atribuida a esa moneda. Si alguna vez esa moneda fue robada, entonces podría ser recuperada, sin importar que haya pasado antes por varias direcciones.

El método FIFO, afirman los autores Ross Anderson, Ilia Shumailov y Mansoor Ahmed, podría ser mucho más eficaz que los que actualmente utilizan los investigadores para determinar si el dinero ha sido contaminado. Estos sistemas son conocidos como “corte de pelo” y “veneno”. Por ejemplo, si tres monedas robadas son mezcladas con siete limpias, según el primer método, un 30% de las monedas resultantes estarían sucias; y según el segundo, entonces 10 monedas estarían sucias. Siguiendo estos dos sistemas, entonces la mitad de las transacciones con bitcoin tendrían que ser consideradas como sucias.

Sin embargo, para que este sistema entre en funcionamiento, sería necesario que las casas de cambio y los gobiernos se pongan de acuerdo para diferenciar aquellas monedas “limpias” de aquellas “sucias”, aunque esto “no implique necesariamente que se tenga que cambiar la ley” como se señala en el estudio.

De igual forma, las casas de cambio reguladas tendrían que funcionar como una especie de banco, ya que recogerían los fondos y los procesarían para entregar a los usuarios solo criptomonedas limpias, propone el estudio. Según este razonamiento, continúan los autores, los usuarios tendrían que renunciar a la privacidad que proveen las “lavanderías” (casas de cambio no reguladas que procesan los fondos y los mezclan para enviarlos a direcciones no vinculadas), ya que los fondos que sean sometidos a este proceso serían automáticamente vinculados a delitos.

Así, criptomonedas como Monero y Zcash “serían incapaces de ser tratadas como dinero”. Los autores concluyen que Taintchain permitiría convertir el sistema actual de Bitcoin en algo mucho más seguro. No obstante, esto implicaría cierto grado de centralización e incluso haría casi imposible la privacidad, por lo que sin duda resultaría en polémica para el criptomundo.

Imagen Destacada por Peera / stock.adobe.com

Etiquetas: Bitcoin (BTC)Cadena de bloques (block chain)InvestigacionMarco legalPrivacidad y Anonimato

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Publicado: 11 mayo, 2018 11:04 pm GMT-0400 Actualizado: 11 mayo, 2018 11:04 pm GMT-0400
AUTOR
Zuleika Salgado
Sin Cargo
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