Masarah Paquet-Clouston

Masarah Paquet-Clouston est professeure adjointe en criminologie à l'Université de Montréal, spécialisée dans le crime économique. Elle dirige le laboratoire EconCrime. Son objectif est de créer un environnement de recherche respectueux et inclusif qui vise à comprendre comment les nouvelles formes de criminalité économique émergent. 

Beyond the “Cybercrime” Paradigm

Ransomware Payments in the Bitcoin Ecosystem

Épisode 7 : Le Darkweb : l'Internet des criminels?

Not Strictly Cybercriminal: Legitimate work for illegitimate ends

La cryptomonnaie : un outil « parfait » et « en évolution » pour blanchir de l’argent

La lumière sur le web invisible

Ils ont enquêté sur le marché noir du like

Ce virus qui prend le contrôle de votre routeur

Perdre sa chemise dans de faux investissements en cryptomonnaies.

Cybersecurity Talent Wars - I have seen the enemy and it is us

Behind the Scenes: Social Media Manipulation Driven by Malware

Behind the Scenes: The Industry of Social Media Manipulation Driven by Malware

Uncovering the Wholesale Industry of Social Media Fraud: From Botnet to Bulk Reseller Panels.

The Mass Effect: How Opportunistic Workers Drift into Cybercrime. 

Spams meet Cryptocurrencies: Sextortion in the Bitcoin Ecosystem

Cybercrime Specialization: An Exposé of a Malicious Android Obfuscation-as-a-Service. WACCO 2020: IEEE Workshop on Attackers and Cyber-Crime Operations. 

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Typology

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Masarah Paquet-Clouston is an assistant professor in criminology at University of Montreal, specialized in economic crime. She is leading the EconCrime lab. Her goal is to create a respectful and inclusive environment  in which empirical-based research can be conducted to better understand how new forms of profit-driven crime emerge. 

Decentralized finance enterprises are offering an array of financial services and products based on blockchain technologies and their related cryptocurrencies. While regulatory agencies are actively trying to regulate them, individuals developing these technologies have the option to relocate their financial activities to offshore jurisdictions to avoid complying to these new regulations. The objective of this mini-project is to offer a first overview of the offshore jurisdictions in which decentralized finance enterprises are registered.   

_Funded by an Exploration 2022-2023 grant from University of Montreal_

Decentralized Finance Enterprises and Offshore Jurisdictions

This project aims at providing a comprehensive assessment of the crime landscape in the DeFi industry and offer strategies to better protect DeFi actors and their users through three objectives: 

- Identify all DeFi actors in the industry and define their roles and characteristics
- Determine what characteristics make DeFi actors attractive crime targets
- Provide evidence-based policy recommendations to better protect Canadians participating in the DeFi industry


Funded with an Insight development grant 2022-2024 from the Social Sciences and Humanities Research Council


Crime in the Decentralized Finance Industry

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Une typologie unique pour éclairer le monde. 

Traduit avec www.DeepL.com/Translator (version gratuite)

Typologie

Les entreprises de finance décentralisée proposent un éventail de services et de produits financiers basés sur les technologies blockchain et les cryptomonnaies qui leur sont associées. Alors que les organismes de réglementation tentent activement de les réglementer, les personnes qui développent ces technologies ont la possibilité de délocaliser leurs activités financières dans des juridictions offshore pour éviter de se conformer à ces nouvelles réglementations. L'objectif de ce mini-projet est d'offrir un premier aperçu des juridictions offshore dans lesquelles les entreprises de finance décentralisée sont enregistrées.   

_Financé par une subvention Exploration 2022-2023 de l'Université de Montréal_.

Entreprises financières décentralisées et juridictions offshores

Ce projet vise à recenser les types de crimes provenant de l'industrie de la finance décentralisée (DeFi), et ce, afin de proposer des stratégies pour mieux protéger les acteurs de l'industrie et leurs utilisateurs. Le projet contient trois objectifs : 

1) Identifier  les acteurs de l'industrie DeFi et définir leurs rôles et leurs caractéristiques.
2) Déterminer les caractéristiques qui font des acteurs des cibles de crime attrayantes.
3) Fournir des recommandations à ces acteurs afin de mieux protéger les Canadiens qui participent à l'industrie du DeFi.



_Financé par une subvention Développement Savoir 2022-2024 du Conseil de recherches en sciences humaines du Canada_


Évaluer les tendances de la criminalité dans l’industrie de la finance décentralisée  (DeFi)

Franchir la frontière de la criminalité en ligne: Mythe ou réalité?

Crossing the Cybercrime Boundary: Myth or Reality?

Les répercussions de l'utilisation des cryptomonnaies sur la détection de schémas suspicieux dans les activités de conformité

The impact of cryptocurrency use on detecting suspicious patterns in compliance activities

Catherine Carpentier-Desjardins

Catherine is interested in cybercrime, cryptocurrencies and forensic science. In the EconCrime lab, Catherine worked on the creation of the decentralized finance crime event's database. Catherine thesis focuses on analysing target attractiveness in the DeFi ecosystem. 

Stefan Kitzler

Stefan Kitzler is a visiting student at UdeM, supported by a prestigious scholarship from Mitacs. He is currently pursuing his Ph.D. in computer science at TU Wien, where he is affiliated with the cryptofinance group at the Complexity Science Hub Vienna. Stefan's research revolves around Decentralized Finance (DeFi) and the associated risks, with a specific focus on leveraging Blockchain data for analysis. He holds a bachelor's and master's degree in technical physics from TU Wien, which has equipped him with a strong foundation in the field. Stefan's research interests primarily lie in data science and network analysis.

In his current project at the EconCrime Lab, Stefan directs his efforts towards investigating the traces of DeFi-related criminal activities on the Blockchain. His research endeavors include identifying patterns and exploring the relationships between various actors and their corresponding activities. By delving into the nuances of DeFi crime, Stefan aims to contribute valuable insights to the field.

Catherine s’intéresse à la cybercriminalité, aux cryptomonnaies et aux sciences forensiques. Au laboratoire EconCrime, Catherine travaille à la création de la base de données portant sur les évènements criminels en finances décentralisées. Pour sa maîtrise, Catherine s'intéresse à évaluer si les caractéristiques spécifiques d'un acteur DeFi ou d'un cryptoactif influencent l'attractivité de la cible.

Stefan Kitzler est un étudiant en visite à l'UdeM, soutenu par une prestigieuse bourse de Mitacs. Il poursuit actuellement son doctorat en informatique à l'Université de technologie de Vienne (TU Wien), où il est affilié au groupe de cryptofinance du Complexity Science Hub Vienna. Les recherches de Stefan tournent autour de la finance décentralisée (DeFi) et des risques associés, avec un accent particulier sur l'exploitation des données Blockchain. Il est titulaire d'une licence et d'un master en physique technique de la TU Wien, ce qui lui a fourni une solide base dans le domaine. Les principaux centres d'intérêt de Stefan en matière de recherche se situent dans les domaines de la science des données et de l'analyse des réseaux.

Dans son projet actuel au EconCrime Lab, Stefan dirige ses efforts vers l'investigation des traces d'activités criminelles liées à la DeFi sur la Blockchain. Ses projets de recherche incluent l'identification de modèles et l'exploration des relations entre divers acteurs et leurs activités correspondantes. En se plongeant dans les nuances de la criminalité DeFi, Stefan vise à apporter des informations précieuses au domaine.

Thomas Charest

Thomas is interested in fiscal optimization and evasion as well as financial intelligence on cryptocurrencies. He is currently doing a master at King's College London in Intelligence and International Security. For the EconCrime Lab, Thomas focuses on the fiscality of cryptocurrencies, specifically on the geography of optimization and evasion of fiscal opportunities for decentralized finance enterprises. 

Thomas s’intéresse à l’optimisation et l’évasion fiscale, ainsi qu’au renseignement financier sur les cryptomonnaies. Il effectue actuellement un maîtrise à King's College London en sécurité internationale. Pour le EconCrime Lab, il se concentre sur la fiscalité des cryptomonnaies, plus spécifiquement sur la géographie des opportunités d’évasion et d’optimisation fiscale pour les entreprises de finance décentralisée. 





In 2021, cybercrime reached alarming proportions, generating over 7 trillion USD and ranking as the world's third-largest economic power. Confronted with this growing threat, research has shifted towards the proactive identification of cyber threats, exploring methods for predicting exploits and attacks. However, this approach often overlooked the criminological aspect in favor of algorithms and technical intelligence. The advent of big data emphasized the need to optimize information collection, giving rise to the "key hacker identification problem."

This study focuses on identifying key actors within darkweb hacking forums, drawing inspiration from three distinct approaches: social network analysis, content analysis, and a hybrid approach integrating both dimensions along with user seniority. However, none have explored the qualifications of key actors, a crucial gap considering the diversity of knowledge levels within hacker communities. Building on Bouchard and Nguyen's (2011) classification, this study proposes a hybrid methodology to identify key actors by integrating social metrics (social networks, seniority) and a technical analysis of Common Vulnerabilities and Exposures (CVEs). CVEs serve as a basis to assess actors' expertise, critical to the success of their malicious activities.

The objectives of this study are as follows: (1) Establish profiles of threat actors based on their technical expertise. (2) Prioritize the danger levels of profiles, thereby identifying key actors in accordance with the Bouchard & Nguyen framework, where the key lies in expertise and commitment.

By considering vulnerabilities exploited by actors and their activity on forums, this research aims to contribute to understanding cyber threats while filling the criminological gap on key actors. By revealing profiles and identifying key actors, this study aspires to strengthen organizations' ability to anticipate and prevent future cyber attacks.

En 2021, le cybercrime a atteint des proportions alarmantes, générant plus de 7 trillions USD et se positionnant ainsi comme la troisième puissance économique mondiale. Face à cette menace grandissante, la recherche s'est orientée vers l'identification proactive de cybermenaces, explorant notamment des méthodes de prédiction d'exploits et d'attaques. Cependant, cette approche a souvent négligé l'aspect criminologique au profit d'algorithmes et de renseignements techniques. L'émergence du big data a accentué la nécessité d'optimiser la collecte d'informations, donnant naissance au "key hacker identification problem."

Cette étude se concentre sur l'identification d'acteurs clés au sein des forums de hacking du darkweb, inspirée par trois approches distinctes : l'analyse de réseaux sociaux, l'analyse de contenu, et une approche hybride intégrant ces deux dimensions ainsi que l'ancienneté. Cependant, aucune n'a exploré les qualifications des acteurs clés, une lacune cruciale compte tenu de la diversité des niveaux de connaissances au sein des communautés de hackers.

S'appuyant sur la classification de Bouchard et Nguyen (2011), cette étude propose une méthodologie hybride pour identifier les acteurs clés en intégrant des métriques sociales (réseaux sociaux, ancienneté) et une analyse technique des Common Vulnerabilities and Exposures (CVE). Les CVE constituent une base pour évaluer l'expertise des acteurs, cruciale dans la réussite de leurs activités malveillantes.

Les objectifs de cette étude sont les suivants : (1) Établir des profils de threat actors en fonction de leur expertise technique. (2) Hiérarchiser la dangerosité des profils, identifiant ainsi les acteurs clés conformément au cadre de Bouchard & Nguyen, où la clé réside dans l'expertise et l'engagement.

En considérant les vulnérabilités exploitées par les acteurs et leur activité sur les forums, cette recherche vise à contribuer à la compréhension des cybermenaces tout en comblant le vide criminologique sur les acteurs clés. En dévoilant les profils et en identifiant les acteurs clés, cette étude aspire à renforcer la capacité des organisations à anticiper et à prévenir les cyber-attaques futures.

Profils de cyberentrepreneurs en fonction des vulnérabilités qu’ils exploitent et vendent

Estelle Ruellan

Estelle is focusing on the use of AI and ML algorithms to analyze cybercrime data. Currently, in the EconCrime lab, Estelle works as a data scientist.

Cyberentrepreneur profiles based on the vulnerabilities they exploit and sell

Estelle se concentre sur l’utilisation de l’intelligence artificielle ainsi que d’algorithmes  d’apprentissage machine pour analyser des données en lien avec la cybercriminalité. Actuellement dans le EconCrime lab, Estelle travaille en tant que scientifique des données.  

This project focuses on illegal consumers of wildlife and specifically tropical plants and cacti purchased illegally online. The main objective of this project is to understand how consumers perceive their illegal wildlife consumption. Considering the increase in demand for wildlife due to population growth and the democratization of transportation, it is important to better understand the behavior of wildlife consumers in order to develop interventions to reduce demand.

Ce projet s’intéresse aux consommateurs illégaux d’espèces sauvages et notamment aux plantes tropicales et aux cactées achetées illégalement en ligne. L’objectif principal de ce projet est de comprendre comment les consommateurs perçoivent leur consommation illégale d’espèces sauvages. Considérant, la hausse de la demande d’espèces sauvages due à l’augmentation de la population et la démocratisation des moyens de transports, il est important de comprendre davantage le comportement des consommateurs d’espèces sauvages, et ce, afin de mettre en place des interventions visant la réduction de la demande.

Perception du comportement de consommation et neutralisation chez les consommateurs illégaux de plantes tropicales et de cactées en ligne 

Perceived consumption behavior and neutralization techniques among illegal consumers of tropical plants and cacti online

The Conti group is one of the most infamous ransomware operators on the international scene. The recent leak of their internal chat data represents a golden opportunity to study their organization by analyzing their communication. However, given the hundreds of thousands of conversations, going through such chats manually is a gigantic monotonous task. Instead, this study shows how to use machine learning algorithms to uncover insights on the organization of the Conti criminal group. More precisely, it shows how to leverage well established and straightforward machine learning methods, including Natural Language Processing (NLP) and Latent Dirichlet Allocation (LDA), coupled with visualization strategies (using WordCloud and pyLDAvis), to determine the main working positions of Conti members. The model uncovers five distinct roles: managers, technical workforce, human resources, writing malware, and customer service. These roles are distributed unevenly within the ransomware group: the HR role includes more than half of members, while the technical workforce and writing malware groups represent less than a quarter of members. The Customer service/problem-solvers account for one fifth and only a few are identified as managers. These results imply that running large ransomware operations require a workforce skilled beyond technical abilities. Hence, this study shows how to extract actionable information and automatically build knowledge on the organization of a sophisticated cybercrime group. Cybersecurity and law enforcement analysts can reproduce the presented method on their own datasets and quickly extract meaning out of gigabytes of conversations.  

External collaborator: Sebastian Garcia (Czech Technical University)


Project led by Estelle Ruellan and in collaboration with the Stratosphere IPS group

Le groupe Conti est l'un des opérateurs de ransomware les plus célèbres sur la scène internationale. La récente fuite de leurs données de chat internes représente une occasion en or d'étudier leur organisation en analysant leurs communications. Cependant, étant donné les centaines de milliers de conversations, l'examen manuel de ces discussions est une tâche gigantesque et monotone. Au lieu de cela, cette étude montre comment utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour découvrir des informations sur l'organisation du groupe criminel Conti. Plus précisément, elle montre comment tirer parti de méthodes d'apprentissage automatique simples et bien établies, notamment le traitement du langage naturel (NLP) et l'allocation de Dirichlet latente (LDA), associées à des stratégies de visualisation (à l'aide de WordCloud et pyLDAvis), pour déterminer les principaux postes de travail des membres de Conti. Le modèle met en évidence cinq rôles distincts : les gestionnaires, la main-d'œuvre technique, les ressources humaines, la rédaction de logiciels malveillants et le service à la clientèle. Ces rôles sont répartis de manière inégale au sein du groupe rançongiciel: le rôle des ressources humaines comprend plus de la moitié des membres, tandis que les groupes de la main-d'œuvre technique et de la rédaction de logiciels malveillants représentent moins d'un quart des membres. Les personnes chargées du service à la clientèle et de la résolution des problèmes représentent un cinquième des membres et seules quelques-uns sont identifiées comme des gestionnaires. 

Collaborateur externe: Sebastian Garcia (Czech Technical University)


Projet dirigé par Estelle Ruellan et en collaboration avec le groupe Stratosphere IPS

Conti ПАО : Détermination de l'organisation interne de Conti grâce à l'apprentissage automatique

Conti ПАО: Uncovering Conti’s internal organization with machine learning

My dissertation aims to explore how reporting entities in the real estate sector perceive and experience their role in the fight against money laundering. To achieve this, the objectives are to assess their knowledge in terms of compliance obligations, to record their field experience with suspicious money laundering activities, and to evaluate the relationship between their legal duty and their legitimacy with their clients. These results will allow for the formulation of recommendations to the sector in order to better align the reality of the reporting entities with the needs to counter this type of activity. These objectives will be achieved from the theoretical perspective of rational choice, which reflects individual decision-making based on a process of maximizing profits and personal interests, while taking into account constraints and potential associated costs. To successfully conduct this study, online questionnaires are distributed to real estate brokers and semi-structured interviews are conducted with some candidates.









Mon mémoire vise à explorer comment les entités déclarantes du secteur immobilier perçoivent et vivent leur rôle dans la lutte contre le blanchiment d'argent. Pour y arriver, les objectifs sont de recenser leur connaissance en termes d'obligations de conformité, de recenser leur expérience terrain face aux expériences suspectes en termes de blanchiment d'argent, et d'évaluer la relation entre leur devoir légal et leur légitimité face à leurs clients. Ces résultats permettront de formuler des recommandations au secteur afin de mieux arrimer la réalité des entités déclarantes aux besoins de contrer ce type d'activité. Ces objectifs seront réalisés sous l'angle théorique du choix rationnel qui reflète une prise de décision individuelle se basant sur un processus de maximisation de profits et d'intérêts personnels, tout en tenant compte des contraintes et potentiels coûts associés. Pour mener à bien cette étude, des questionnaires en ligne ont été distribués à des courtiers immobiliers et des entretiens semi-dirigés ont été réalisés avec certains candidats. 


Conflit entre devoir légal et légitimité: les professionnels du secteur immobilier au coeur de la lutte contre le blanchiment d’argent.

Louise Tang-Te

Louise is interested in the fight against money laundering and terrorist financing in various sectors, both financial and non-financial. Given this interest, she is part of a team investigating high-risk files for financial compliance in a Canadian financial institution. She also has a growing interest in the infiltration of criminal groups into the Canadian legal economy. Currently, Louise’s thesis focuses in understanding the experience and knowledge of reporting entities in the real estate sector regarding their compliance obligations in anti-money laundering.

Conflict Between Legal Duty and Legitimacy: Real Estate Professionals at the Heart of the Fight Against Money Laundering

Louise voue une curiosité autour de la lutte contre le recyclage des produits de la criminalité et le financement d’activités terroristes dans divers secteurs, tant financiers que non financiers. À cet effet, elle a l’occasion de prolonger cette première approche et de développer ses compétences analytiques au sein d’une équipe d’enquêtes et dossiers à haut risque dans une institution financière canadienne. Elle a également un intérêt grandissant pour l’infiltration de groupes criminels dans l’économie légale canadienne. En ce moment, son sujet de mémoire porte sur l’expérience et la connaissance en termes d’obligations de conformité dans la lutte contre le recyclage des activités criminelles des entités déclarantes dans le secteur immobilier. 

This project investigates crime opportunities within the decentralized finance (DeFi) industry, focusing on crime events where DeFi actors (entities providing DeFi services) are targeted by profit-driven malicious external parties. More precisely, the study aims at assessing if specific DeFi actor or cryptoasset characteristics influence target attractiveness, to ultimately identify what characteristics may contribute to the likelihood of a DeFi actor being attacked.  In fact, research on crime in the decentralized finance industry (DeFi) has mostly focused on how assets can be stolen but fail to investigate victimized parties as thoroughly as malicious ones. This study therefore takes a first step towards developing explanations regarding victimization patterns in the DeFi space drawing on opportunity theory’s theoretical framework.  While this ecosystem hosts impressive financial incentives, it is still widely under-regulated, hence why users have been able and motivated to commit theft through this technology. One can then easily understand how rationally, DeFi is deemed a suitable target. It is also known that victimization rates and distributions for crimes of theft and violence differ widely among different groups of people. However, this has yet to be verified in a unique ecosystem such as DeFi.Thus, this study aims at further our understanding of crime opportunity theory by investigating the concept of “suitable target” in a unique ecosystem that is inherently attractive. This will be achieved by assessing if target attractiveness and victimization rates are influenced by the value of cryptoassets or different DeFi actor characteristics. Do more delinquents seize the opportunity when cryptoassets market value is high? Are all DeFi actors’ equal attractive targets? If not, what differentiates them? 

Ce projet étudie les opportunités criminelles dans l’industrie des finances décentralisées (DeFi), en se concentrant sur les événements criminels dans lesquels les acteurs DeFi (entités fournissant des services DeFi) sont ciblés par des acteurs externes malicieux motivés par les gains monétaires. Plus précisément, l'étude vise à évaluer si les caractéristiques spécifiques d'un acteur DeFi ou d'un cryptoactif influencent l'attractivité de la cible, pour finalement identifier quelles caractéristiques peuvent contribuer à la probabilité qu'un acteur DeFi soit attaqué. Les travaux antérieurs se sont principalement concentrés sur les acteurs malicieux et sur la manière dont les cryptoactifs peuvent être volés, mais ne se penchent pas de manière aussi approfondie sur les victimes. Cette étude fait donc un premier pas vers le développement de modèles de victimisation dans l’environnement DeFi, en s’appuyant sur le cadre théorique de la théorie des opportunités criminelles. Bien que DeFi offre des incitations financières impressionnantes, il est encore largement sous-réglementé, c'est pourquoi ses utilisateurs ont été capables et motivés à y commettre des vols. On peut donc facilement concevoir DeFi comme une cible intéressante. Également, on sait que traditionnellement, certains individus peuvent être plus à risque d’être victimisé que d’autres pour différents crimes. Cependant, cela n’a pas encore été confirmé dans un environnement unique comme DeFi. Ainsi, cette étude vise à approfondir notre compréhension de la théorie des opportunités criminelles en étudiant le concept de « cible intéressante » dans un écosystème unique et intrinsèquement attrayant. Cet objectif sera atteint en évaluant si l’attractivité des cibles et les taux de victimisation sont influencés par la valeur des cryptoactifs ou par les différentes caractéristiques des acteurs DeFi. Les délinquants sont-ils plus nombreux à saisir l’opportunité lorsque la valeur marchande des cryptoactifs est élevée ? Les acteurs DeFi sont-ils tous des cibles également intéressantes? Si non, qu’est-ce qui les différencie ?

Opportunités criminelles dans l'écosystème des finances décentralisées (DeFi) : est-ce que les caractéristiques des acteurs DeFi et des cryptoactifs ont une influence sur l'attractivité de la cible?

Crime Opportunities in the Decentralized Finance (DeFi) Industry: Assessing if DeFi Actor and Cryptoasset Characteristics Influence Target Attractiveness

Some people can associate themselves with actors or individuals working in legitimate sectors and companies to assist them in the commission of a crime. Those legitimate actors are named “facilitators”. Shell companies are frequently used in serious crimes, such as money laundering. Those shell companies can be paired with other techniques to reduce the risks of crime detection. Many websites, called shell companies providers (SCP), promote company incorporation services and offer shell companies. They are easily accessible to a large population. Thus, it is important to look at those websites and the services they advertise. In this research I will look at how those providers modulate the stratified market of shell companies and if we can assign them a role of “facilitator”. This research aims to increase criminology knowledge on this market and more specifically on the role played by those SCP. 

Jade Philibert 

Jade is interested in online fraud and other forms of cybercriminality. Currently, in the EconCrime lab, Jade works in understanding the role of shell company providers in facilitating money laundering and tax evasion. 


The role of shell company providers in market modulation

This research studies how money laundering charges are handled throughout the judicial process, with a focus on the evidence gathered, thus raising questions related to financial and digital forensics. The methodology envisaged for this work consists of a content analysis of various judicial decisions involving the offense of money laundering and having been discussed in Quebec courts. To do this, a sample of several judicial decisions will be randomly selected, then read and analyzed to extract the selected variables, namely a brief description of the case, the main offense concerned, the secondary offense(s) involved, the evidence gathered (traces - Financial & digital forensics), aggravating circumstances, the sentence imposed, and any other variable deemed relevant. Once identified, these data will be extracted and compiled for analysis. The study thus aims first to obtain a descriptive portrait of how cases involving money laundering charges are treated in our courts, while exploiting the different possible relationships between the variables considered in the analysis.

Le travail dirigé dont il est ici question se penchera sur le blanchiment d’argent ainsi que sur la manière dont ce phénomène s’inscrit à l’intérieur du processus judiciaire québécois. Plus précisément, la recherche vise à étudier la manière dont les accusations de blanchiment d’argent sont traitées tout au long du processus judiciaire et ce, en s’intéressant à la preuve amassée, permettant ainsi de soulever des questions associées à la criminalistique financière et numérique. La méthodologie envisagée pour ce travail consiste en une analyse de contenue des différentes décisions judiciaires impliquant l’infractions qu’est le blanchiment d’argent et ayant été discutées au sein de tribunaux québécois. Pour ce faire, un échantillon de plusieurs décisions judiciaires sera sélectionné́ de manière aléatoire, puis celles-ci seront lues et analysées afin d’y extraire les variables sélectionnées, c’est-à-dire une description sommaire du cas, l’infraction principale concernée, la ou les infraction(s) secondaire(s) impliqué(es), la preuve amassée (traces - Financial & digital forensics), les circonstances aggravantes, la peine imposée ainsi que toute autre variable jugée pertinente. Lorsqu’identifiées, ces données seront extraites et colligées afin d’être analysées. L’étude vise donc tout d’abord à obtenir un portrait descriptif de la manière dont les cas impliquant des accusations de blanchiment d’argent sont traités devant nos tribunaux, mais tout en exploitant les différentes relations possibles entre les variables considérées dans le cadre de l’analyse. 

Le traitement des infractions de blanchiment d’argent au sein du système de justice québécois

Catherine Gaumond

Catherine is primarily interested in economic crime and its regulation. Her main interests lie specifically in money laundering, associated schemes, and the role this phenomenon plays within the Quebec judicial system. Catherine completed her bachelor's degree in Security and Police Studies at University of Montreal and currently works in the field of compliance, specifically in the fight against money laundering and terrorist financing. As part of her Master's in Criminology - Forensics and Information option, Catherine will explore how money laundering charges fit within the Quebec judicial process through a content analysis of various accessible judicial decisions on the subject.

The Handling of Money Laundering Offenses within the Quebec Justice System

This research project aims to conceptualize and catalog opportunities for evasion and their central roles in the development of tax evasion schemes, both individual and collaborative, including schemes that are long-term and have repeated interactions and exhibit behaviors between multiple actors with harmful intentions. Thus far, the thesis has been structured around two main axes. First, the study of various donation schemes using tax shelters or selling falsified receipts enabling actors to fraudulently claim tax credits. Second, the study of the bidirectional relationship between actors in a transaction for the purchase of services or products and how it can evolve into opportunities for evasion. The overall aim of the project is to understand how opportunities, as part of a dynamic and iterative processes, are created and evolve during exchanges and interactions between different types of actors (i.e., when the presence of a potentially complicit actor influences the willingness of other actors not to comply with tax rules). To achieve this, various types and sources of data are integrated into the project, including semi-structured interviews with key actors and official data, such as transcriptions of Canadian civil and criminal courts and investigation records. 

Ce projet de recherche vise à conceptualiser et répertorier les opportunités et à leurs rôles centraux dans l’élaboration de conduites d’évasion fiscale, y compris des conduites individuelles et collaboratives qui nécessitent des interactions et comportements répétés sur le long terme, entre plusieurs acteurs, dans un but malfaisant. Jusqu’à présent, la thèse s’articule autour de deux axes, d’une part, l’étude de différents stratagèmes de dons via des abris fiscaux ou la vente de reçus falsifiés permettant aux acteurs de réclamer frauduleusement des crédits d’impôt. D’autre part, l’étude de la relation bidirectionnelle entre des acteurs dans le cadre d’une transaction pour l’achat de services ou de produits et comment celle-ci peut évoluer vers des opportunités d’évasion fiscale. Ainsi, l’objectif général du projet vise à comprendre comment les opportunités, sous un processus dynamique et itératif, se créent ainsi qu’évoluent lors des échanges et des interactions entre des types d’acteurs (p. ex., lorsque la présence d’un acteur potentiellement complice influence la volonté d’autres acteurs à ne pas se conformer aux règles fiscales). Pour ce faire, plusieurs types et sources de données sont intégrés dans le projet, dont des entrevues semi-dirigées auprès d’acteurs clés et des données officielles, c’est-à-dire des retranscriptions des Cours civiles et pénales canadiennes et des dossiers d’enquête. 

L’art du détournement : comprendre les opportunités et leurs rôles dans l’élaboration de conduites d’évasion fiscale

Mylène Mailhot

Mylene is interested in various tax evasion schemes, both individual and collaborative, including schemes that are long-term with harmful intentions. The overall aim of Mylene’s thesis is to understand opportunities for evasion and their central roles in the development of tax evasion schemes. Mylene also explores possible mechanisms and avenues for protecting the integrity of tax systems against various forms of tax evasion. Prof. Masarah Paquet-Clouston is co-director of the doctoral research project along with Prof. Étienne Blais. 

The art of misappropriation: Understanding opportunities and their role in the development of tax evasion

Mylène s’intéresse à différentes conduites d’évasion fiscale, à la fois des conduites individuelles et collaboratives, y compris des stratagèmes qui nécessitent des interactions et comportements répétés dans un but malfaisant. Dans le cadre de son doctorat, elle vise à comprendre les opportunités et leurs rôles centraux dans l’élaboration de conduites d’évasion fiscale. Conjointement, elle s’intéresse aux mécanismes et aux pistes de prévention possibles afin de protéger l’intégrité des systèmes fiscaux contre différentes conduites d’évasion fiscale. Prof. Masarah Paquet-Clouston est co-directrice du projet doctoral de recherche avec Prof. Étienne Blais. 

This research will conduct a content analysis of court decisions from Canadian criminal courts to examine and assess fraud sentences and the processes by which they are determined. It will specifically investigate whether the social status of the accused influences the severity of their sentencing.


Cette recherche réalisera une analyse de contenu des décisions de justice rendues dans les tribunaux criminels canadiens pour examiner et évaluer les peines pour fraude et les processus par lesquels elles sont déterminées. Elle enquêtera spécifiquement sur l'influence du statut social de l'accusé sur la sévérité de sa peine.

La détermination de la peine en fraude

Lyna Toudert

Lyna’s primary research interest lies in the field of criminal fraud activities. Lyna completed her bachelor’s degree in security and police studies at University of Montreal and is currently working as a fraud analyst in the banking field. Regarding her Masters, she aims to research the sentencing of fraudulent activities within the layers of the Canadian justice system. 



How Social Status Affects Fraud Sentencing

Le principal intérêt de recherche de Lyna réside dans le domaine d’activité de la fraude criminelle. Lyna a complété son baccalauréat en sécurité et études policières à l'Université de Montréal et travaille actuellement en tant qu’analyste de la fraude dans le domaine bancaire. En ce qui concerne sa maîtrise, elle s’intéresse à l’analyse de la détermination de la peine pour les activités frauduleuses au sein du système judiciaire canadien.


