AML de nivel de cumplimiento, gratis para la comunidad

Qué es CryptoAML.ai

Una herramienta web sin registro que realiza una verificación contra el Lavado de Dinero en cualquier dirección de billetera cripto. Pegas una dirección, devolvemos una puntuación de riesgo de 0 a 100 y un desglose en seis categorías: sanciones, darknet, mezcladores, ransomware, estafas y banderas de intercambio.

La verificación básica no tiene costo. La auditoría profunda — rastreo multi-salto, gráfico de contrapartes, PDF descargable — se entrega a través del bot de Telegram @scorechain_amlbot.

Fuentes de datos

Cada veredicto de riesgo se construye con conjuntos de datos independientes de nivel regulatorio:

• Lista SDN de OFAC — Nacionales Especialmente Designados del Tesoro de EE. UU., actualizada cada 24 horas.
• UE consolidada, Consejo de Seguridad de la ONU, Tesorería del Reino Unido, SECO suiza — cobertura completa de sanciones fuera de EE. UU.
• Tipologías de FATF — Recomendación 16 (Regla de Viaje) y la Guía Actualizada de 2021 sobre Activos Virtuales.
• Inteligencia de mercados de darknet — conjuntos de billeteras seleccionados de Hydra, sucesores de AlphaBay, Mega, Solaris y otros.
• Heurísticas en cadena — detección de entrada a mezcladores (Tornado Cash, CoinJoin, ChipMixer), detección de cadenas de despliegue, seguimiento de ataques de polvo.
• Listas negras de intercambios — congelamientos públicamente divulgados de Binance, OKX, Bitstamp, Kraken y otros.

Cómo funciona el motor

Para cada dirección ejecutamos cuatro etapas:

• 1. Detección de formato. La billetera se clasifica en su cadena por la forma de la dirección (BTC legacy/segwit, hex EVM, TRON base58 con prefijo T, Solana base58 32–44 caracteres, etc.).
• 2. Coincidencia directa. La dirección se busca en cada lista de sanciones y darknet descrita anteriormente. Un resultado directo produce una puntuación inmediata de 95–100.
• 3. Rastreo de contraparte. Para direcciones sin coincidencia, recorremos el grafo de transacciones hasta cuatro saltos en cualquier dirección y puntuamos la exposición según la proximidad, frecuencia y monto.
• 4. Banderas heurísticas. Los patrones de comportamiento (entradas de mezclador, salida de peel-chain, ataques de polvo, despliegue de honeypot) suman o restan puntos ponderados de la puntuación.