Terror on the Blockchain: The Emergent Crypto-Crime-Terror Nexus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Inadequate oversight and an inchoate appreciation are giving terrorist groups ready access to transboundary financial transfers by means of virtual currency. This chapter counters the prevailing approach that treats cryptocurrency-enabled crimes, such as terrorism, as monolithic. This chapter demonstrates that terrorist groups are using cryptocurrency and decentralized finance to fundraise and transfer funds in conjunction with the traditional financial system. Since actual case studies are few and data limited, this chapter is a proof of concept: it compares terrorist financing schemes by the Al-Qassam Brigades and Al Qaeda that used virtual assets. The comparison of virtual assets being used finds that standards developed and recommended by the Financial Action Task Force (FATF) are wholly inadequate to contain the proliferation of decentralized finance technology and centralized virtual assets as drivers of the global Illicit International Political Economy (IIPE). FATF recommendations are not sufficiently nuanced, nor are they effective at detecting, disrupting and deterring he nexus of crypto, crime and terror. To make matters worse, FATF members are falling short on implementing even FATF’s inadequate standards. The chapter concludes that FATF needs to: clarify inclusion criteria under the current definition of virtual assets; broaden regulations, improve interagency collaboration, and formulate more nuanced recommendations that are sensitive to crypto-enabled crimes across different criminal activities and criminogenic factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».