Các cơ chế đánh giá danh tiếng hiện tại trong Web3 thường rơi vào ba phương pháp truyền thống: bộ lọc Sybil tĩnh không thay đổi theo thời gian, hệ thống xác thực dựa trên danh tính dựa vào thông tin người dùng, và hệ thống điểm chụp nhanh ghi lại dữ liệu tại các khoảng thời gian cố định.

FairScale giới thiệu một mô hình hoàn toàn khác biệt. Thay vì dựa vào các cơ chế tĩnh, nó hoạt động một cách linh hoạt, liên tục thích nghi với điều kiện mạng lưới. Hệ thống chuyển trọng tâm từ xác thực danh tính sang phân tích hành vi—đánh giá các hành động thực tế trên chuỗi thay vì dựa vào thông tin người dùng. Điều quan trọng nhất, FairScale hoạt động theo thời gian thực, đưa ra đánh giá danh tiếng ngay tại thời điểm cần quyết định, thay vì dựa vào các snapshot lịch sử.

Phương pháp dựa trên hành vi theo thời gian thực này giúp đánh giá rủi ro chính xác hơn và mang lại kết quả quản trị công bằng hơn trên các giao thức và nền tảng phi tập trung.