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Proyecto de clienteBlockchain y Web3

RCIID: plataforma de análisis forense de blockchain para un rastreo de criptoactivos válido ante los tribunales

Una plataforma para una firma austriaca de análisis forense de blockchain que acerca el rastreo de transacciones cripto a abogados, autoridades y víctimas: metodología, visualizaciones Sankey de flujos de dinero, casos de referencia, informes estructurados, envío de casos y un portal de miembros con autenticación.

Cliente
RCIID
Sector
Análisis forense de blockchain
Región
Austria
Pilar
Blockchain y Web3
Captura de pantalla del sitio web de RCIID
Mostrado con el permiso del cliente. Capturas de pantalla del sitio en vivo; todas las marcas pertenecen a sus respectivos titulares.

El reto

RCIID reconstruye flujos de dinero en criptoactivos para víctimas de fraude, sus abogados y las autoridades. Su trabajo solo tiene valor si se sostiene: cada salto debe estar documentado, cada afirmación debe ser reproducible y la presentación tiene que resultar comprensible para personas que no son expertas en blockchain, como jueces, fiscales, abogados y víctimas.

La plataforma tenía, por tanto, que hacer dos cosas que tiran en direcciones opuestas: explicar de forma clara y visual un rastreo on-chain complejo y, a la vez, estar a la altura del rigor que se espera de una prueba forense. Además debía dar soporte al día a día de la firma: registrar casos nuevos, recibir avisos y ofrecer a los miembros un lugar seguro donde seguir sus casos.

Nuestro enfoque

Partimos del público: un abogado que lee un informe necesita una vista distinta de la de un investigador. Estructuramos la plataforma en torno al proceso forense (registro del caso, rastreo, atribución e informe), de modo que cada página responde a una pregunta de esa cadena.

La presentación sigue directrices forenses consolidadas para el tratamiento de pruebas digitales (ISO/IEC 27037 y RFC 3227): separación clara entre metodología y casos concretos, fuentes e identificadores de transacción documentados y pasos de análisis reproducibles. Los casos de referencia se muestran aparte de las páginas generales de método, así la plataforma se mantiene neutral sin dejar de demostrar el método con datos reales.

Los flujos de dinero son el núcleo de cada caso, así que los hicimos visuales. Los diagramas de Sankey muestran cómo se mueven los fondos desde las direcciones de depósito, a través de intermediarios y mixers, hasta puntos finales como los exchanges: algo que un tribunal puede seguir sin leer cientos de hashes de transacciones.

Solución y funcionalidades

Metodología de rastreo

Una presentación clara de cómo se rastrean los fondos desde el depósito, a través de mixers e intermediarios, hasta los puntos finales, incluida la verificación con los nodos completos propios de la firma.

Visualizaciones Sankey de flujos de dinero

Visualizaciones interactivas que hacen comprensibles flujos complejos de varios saltos para abogados, autoridades y víctimas.

Casos de referencia

Casos de referencia públicos que demuestran el método con datos reales, estrictamente separados de las páginas neutrales de método.

Informes estructurados en CSV/PDF

Informes y exportaciones estructuradas aptos para expedientes y escritos judiciales.

Envío de casos

Un flujo guiado, «Denunciar un caso», que recoge la información que necesitan los investigadores: identificadores de transacción, direcciones, datos de la plataforma y cronologías.

Envío de avisos

Un canal específico para avisos relacionados con casos de fraude en curso.

Foro de la comunidad

Un espacio para que las personas afectadas intercambien información y se apoyen entre sí.

Portal de miembros con autenticación

Un área segura, protegida con inicio de sesión, para miembros y clientes.

Qué demuestra este proyecto

  • Comprensión profunda de los datos on-chain: direcciones, transacciones, mixers, clustering y puntos finales en exchanges
  • Convertir pruebas técnicas complejas en visualizaciones que puede seguir quien no es experto
  • Construir con rigor: estándares forenses, reproducibilidad y una separación limpia entre los datos del método y los de cada caso
  • Plataformas seguras y con autenticación, con flujos de registro de casos: la base de nuestro trabajo en analítica on-chain

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