クラスタの定義：ブロックチェーン アドレス およびインテリジェンスに関する主張のための形式オントロジー

調査担当者やコンプライアンスチームは、違法資産を追跡・差し押さえたり、プラットフォームへの利用を許可する顧客について判断を下したりする際、ブロックチェーン 依存しています。しかし、ブロックチェーン 根底にある概念であるクラスタは、これまで正式に定義されたことがなく、実際には3つの異なる分析操作から構成されており、それぞれに異なる証拠基準、エラーの特性、そして誤った場合の帰結があります。この用語をめぐる曖昧さを放置し続けるには、リスクが大きすぎます。

本論文において、Chainalysis 、「クラスタ 」クラスタ 構成クラスタ 分解するために用いる形式的なオントロジーをChainalysis 。これには、各構成要素に名称、定義、および証拠基準を割り当てる。また、構造的な主張と情報に基づく帰属分析とを区別する2段階の証拠フレームワークを導入するとともに、業界が自らの説明責任を果たすために活用できる共通用語集を提案する。

レポートをダウンロードして、以下の内容について詳しくご覧ください：

• 「クラスター」の構成要素：ある用語が、アドレス 、エンティティの帰属、および演算子の決定という重要な区別をいかに曖昧にしているか、そしてそれが下流のあらゆる決定においてなぜ重要なのか
• ブロックチェーン のための新しいオントロジー：Chainalysis 分析上の主張を分解するためにChainalysis 形式的な用語体系 
• 2段階の証拠フレームワーク：構造に関する主張は決定論的かつ再現可能でなければならない一方で、帰属や知能に関する主張には、情報源の明確な特徴付けと確度 が必要とされる理由
• 機械学習の役割：ブロックチェーン において、学習済みの予測モデルが適用されるべき領域――そして、極めて重要な点として、適用されるべきでない領域――について、見込み客の特定と構造的な主張との明確な境界線を踏まえて解説する
• 法務、コンプライアンス、研究、および調査への影響：オントロジーが、ベンダー評価、学術的なベンチマーク、および情報活動においてどのように明確性を提供するか

本論文は、その第一歩です。私たちは、このフレームワークを、最初の提案として、また協力を呼びかけるものとして公開します。ぜひダウンロードして、私たちが構築し、洗練させ、その妥当性を立証してきたフレームワークをご覧いただき、業界が早急に取り組むべき議論に参加してください。