Möglichkeiten und Verfahren forensischer Transaktionsanalysen in Blockchains am Beispiel von Twitter-Scams : Eine Fallstudie

Abstract

Sogenannte Kryptowährungen wie Ethereum oder Bitcoin erfreuen sich seit Mitte der 2010er Jahre wachsender Akzeptanz als Risikoabsicherung und als Spekulationsobjekt. In dem Online-Magazin Finan-zen.net heißt es: „In dem Coin sähen Anleger vermehrt einen glaubwürdigen Vermögenswert, in den man investieren kann‘[...]“ . Dies wird dies wird unterstützt durch zunehmende staatliche und industrielle Akzeptanz als Zahlungsmittel. Beispielsweise führten die Ankündigungen von Tesla und PayPal im Februar 2021, zukünftig Bitcoin (BTC) als Zahlungsmittel zu akzeptieren, zu einem rapiden Anstieg des BTC-Kurses. Am 13. April 2021 lag dieser bei ca. 53 k€/BTC und somit ca. dreimal so hoch im Vergleich zum vorherigen Allzeit-Hoch aus 2017. Ursprünglich lag die Motivation zur Verwendung von Kryptowährungen nicht in der Kursspekulation, sondern in der Vermeidung von kostenin-tensiven Intermediären wie Notenbanken, um ein vertrauenswürdiges Transaktionssystem zu etablieren. Daraus entsteht die systembedingte Notwendigkeit, ein manipulationssicheres Konzept mit unbekannten Nutzeridentitäten aufzubauen, da es nicht möglich ist, Individuen für Fehlverhalten juristisch zu belangen. Diese Möglichkeit zur vollständigen Anonymität führt aber auch zu einer Attraktivität von Kryptowährungen für illegale Aktivitäten und insbesondere Geldwäsche. Am 15. Juli 2020 wurden beispielsweise 130 Twitter-Profile von größtenteils bekannten Persönlichkeiten und Firmen in einem Cyberangriff misbraucht, um einen Kryptowährung-Scam zu bewerben. Zwischen 20 und 22 Uhr UTC veröffentlichten unter anderem Apple, Uber, Barack Obama, Bill Gates und Jeff Bezos Tweets einen Aufruf, Bitcoin an eine bestimmte Adresse zu übertragen, um den doppelten Betrag zurück zu erhalten. Es wurden insgesamt sechs verschiedene BTC Adressen angeben. September 2020 wurde dieser Twitter-Scam auf vier, teils minderjährige, Personen aus den USA und dem Vereinigten Königreich zurückgeführt.

In diessem Beitrag wenden wir Verfahren der Transaktionsgraphenanalyse an, um Quelle-Ziel-Beziehungen transparenter zu machen oder sogar aufzudecken. Die Forschungsfrage lautet: Inwieweit lässt sich eine Ende-zu-Ende Transaktionsanalyse mit Methoden der open-source-intelligence (Osint) durchführen?