SNA를 활용한 비트코인 자금세탁 범죄 추적 및 사례연구
Tracking Bitcoin Money Laundering Crimes Using SNA and Case Studies
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초록
비트코인은 블록체인 기술을 기반으로 한 분산형 디지털 가상자산으로, 거래의 투명성과 익명성을 동시에 제공한다. 그러나 이러한 익명성은 랜섬웨어 사건 등 다양한 사이버 범죄에서 자금세탁 수단으로 빈번히 악용되고 있으며, 최근들어 그 수법이 더욱 복잡화되고 정교해지면서 효과적 탐지가 어려워지고 있다. 기존의 자금세탁 탐지 연구는 주로이론적 접근이나 제한적인 사례 중심 분석에 머물러 실제 범죄사건 기반의 실증적 분석이 부족하다는 학문적 공백이존재한다. 이에 본 논문은 실제 랜섬웨어 범죄사건 수사에서 확보한 비트코인 지갑 주소와 트랜잭션 데이터를 활용하여자금세탁에 사용된 의심 지갑 주소와 자금 흐름을 효과적으로 탐지하고자 하였다. 본 연구는 2017년 5월부터 2022년11월까지 수집된 총 2,028개의 지갑 주소와 11,271개의 트랜잭션 데이터를 사용하였으며, 개인정보 보호를 위한MD5 해시화 및 데이터 정형화를 거쳐 SNA의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성을 적용하여 중심성 지표가높은 상위 3%의 지갑 주소를 집중적으로 분석하였다. 분석 결과 연결 중심성과 근접 중심성이 높은 지갑 주소가 실제자금세탁 과정에서 핵심적인 역할을 수행하는 것으로 나타났다. 특히 연결 중심성의 수치가 높은 주소들이 자금세탁의주요 특징인 다수의 소액 거래가 집중되는 양상을 효과적으로 포착하였으나, 매개 중심성은 자금세탁이 네트워크의중심 경로를 우회하는 패턴을 가지므로 상대적으로 탐지의 유의미성이 낮게 나타났다. 본 연구는 SNA 중심성 이론을이용한 방법론이 실제 수사 현장에서 자금세탁 탐지에 효과적으로 활용될 수 있음을 실증적으로 입증하였으며, 향후비트코인을 포함한 가상자산을 활용한 범죄 수사와 예방에 실무적으로 유용한 분석 도구와 방법론을 제공한다는 점에서학술적·실무적 의의가 크다.
Abstract
Bitcoin is a decentralized digital virtual asset based on blockchain technology, which provides both transparency and anonymity in transactions. However, this anonymity is frequently exploited as a means of money laundering in various cybercrimes such as ransomware incidents, and as the methods have become more complex and sophisticated in recent years, effective detection has become difficult. Existing money laundering detection studies mainly focus on theoretical approaches or limited case-centered analyses, and there is an academic gap in the lack of empirical analysis based on actual crime cases. Therefore, this paper attempted to effectively detect suspicious wallet addresses and fund flows used for money laundering by utilizing Bitcoin wallet addresses and transaction data obtained from actual ransomware crime investigations. This study used a total of 2,028 wallet addresses and 11,271 transaction data collected from May 2017 to November 2022, and intensively analyzed the top 3% of wallet addresses with high centrality indices by applying SNA’s degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality after MD5 hashing and data standardization for personal information protection. The analysis results showed that wallet addresses with high degree centrality and closeness centrality play a key role in the actual money laundering process. In particular, addresses with high degree centrality effectively captured the pattern of concentrated small transactions, which is a major characteristic of money laundering, but betweenness centrality showed relatively low detection significance because money laundering has a pattern of bypassing the central path of the network. This study empirically demonstrated that a methodology using SNA centrality theory can be effectively utilized for money laundering detection in actual investigation sites, and has great academic and practical significance in that it provides practically useful analysis tools and methodology for the investigation and prevention of crimes utilizing virtual assets including Bitcoin in the future.