Chainalysis опубликовала документ «An Ontology for Accountability», в котором предлагается структура стандартов качества данных и доказательств для блокчейн-аналитики, направленная на установление единых стандартов качества данных и ответственности в отрасли. Эта структура делит блокчейн-аналитику на два уровня: анализ цепочечной структуры и анализ привязки к субъектам, а также определяет различные стандарты доказательств для каждого уровня, чтобы снизить риск ошибок и повысить прозрачность и надежность блокчейн-аналитики в правоохранительной деятельности, соблюдении нормативных требований и судебных разбирательствах. Chainalysis заявляет, что надеется таким образом способствовать установлению более единых стандартов анализа в отрасли.

Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
  • Награда
  • 4
  • 2
  • Поделиться
комментарий
Добавить комментарий
Добавить комментарий
GateUser-4cc35c5c
· 7ч назад
Двухуровневая классификация довольно ясна, структура цепочки в целом объективна, отнесение сущностей является главной зоной споров, ожидаем, как конкретно количественно оценить «силу доказательств».
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-4bd1cc87
· 7ч назад
Взглянув на статью, суть в том, чтобы сделать «анализ доверия» явным, это также имеет справочную ценность для управления рисками протоколов DeFi, а не только для регуляторов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-6857a9c9
· 7ч назад
В правоохранительной сцене с этим стандартом могло бы быть меньше судебных ошибок, верно? Но вопрос в том, добровольно ли отрасль примет его, или это опять приведёт к росту затрат на соблюдение требований.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MosaicButterfly
· 7ч назад
Выход этой системы Chainalysis позволит в будущем иметь единую терминологию для отчетов по ончейн-анализу, иначе разногласия в данных разных компаний встречаются слишком часто.
Посмотреть ОригиналОтветить0
  • Закреплено