사례 연구
오탐지
합법적인 활동이 위험하거나 불법적인 활동으로 잘못 표시됩니다.
기본 데이터는 대개 다음 세 가지 유형 중 하나로 인해 문제가 발생합니다:
오탐지의 영향
선의의 참여자가 잘못된 대상으로 분류될 경우—예를 들어, 제재 대상 기관이나 거래소, 분산형 서비스에 속하지 않는 주소를 해당 기관이나 서비스의 주소로 잘못 지목하는 경우—피해가 급속히 커질 수 있습니다.
[가상자산]의 오탐 가상자산 조사
- 실제 위협 대신 무해한 흐름만 추적하느라 수사 시간을 낭비했다.
- 사람이나 서비스가 불법적이거나 제재 대상인 것으로 잘못 식별될 경우, 부당한 자산 동결이나 기소 위험.
- 증거를 번복해야 할 경우 법원, 파트너 및 대중으로부터 신뢰를 잃게 될 수 있다.
[가상자산]의 오탐 가상자산 컴플라이언스
- 과도한 알림으로 인해 컴플라이언스 저하됩니다.
- 거래가 잘못 차단되거나 정당한 고객이 서비스에서 제외되면서 매출과 성장에 타격을 주고 있다.
- 자금 동결 및 불필요한 사건 상급 부서로 이관으로 인한 불만족스러운 고객 경험.
위음성의 영향
반대로, 악의적인 행위자들이 간과되거나 수사관들이 제재 대상 기관, 다크넷 시장, 또는 알려진 사기 인프라와의 연관성을 포착하지 못할 경우, 위험은 단순히 숨어 있는 데 그치지 않고 뒤에서 조용히 커져만 간다.
[가상자산]의 가상자산 조사
- 실제 위협 links 놓치면서, 범죄 조직들은 해체되지 않고 오히려 활동을 지속하며 진화하고 있다.
- 자금의 불법성이 드러나기도 전에 출처를 알 수 없는 서비스를 통해 자금이 이동함으로써, 압수할 기회를 놓치게 된다.
- 자금 흐름의 일부만 드러나는 불완전한 사건 기록은 혐의의 설득력을 약화시키고 유죄 판결을 이끌어내기 어렵게 만든다.
- 사기나 학대가 반복적으로 발생함에도 불구하고, 이러한 사례들이 동일한 지갑, 서비스 또는 네트워크와 연결되지 않을 경우 피해자들은 방치된 상태에 놓이게 됩니다.
[가상자산]의 가상자산 컴플라이언스
- 제재 대상 , 테러 자금 조달 및 기타 고위험 기관에 대한 노출이 감지되지 않아 규제 위반, 과태료 부과 및 집행 조치로 이어질 수 있는 경우.
- 플랫폼의 실제 위험 수준을 현저히 과소평가하는 허위의 안도감.
- “청렴한” 활동으로 여겨졌던 것이 나중에 심각한 불법 행위와 연루된 것으로 드러날 경우, 규제 당국, 금융 파트너 및 고객과의 신뢰가 훼손된다.
~와 함께 체이널리시스
다른 사람들이 놓치는 위협을 포착하세요
체이널리시스 이 데이터는 알려진 불법 서비스 주소의 최대 95%를 포괄하는 것으로 독립적인 검증을 거쳤습니다. 당사 시스템이 "저위험"으로 판정할 경우, 고객은 숨겨진 노출이나 중요한 단서를 놓치지 않았다는 점을 확신할 수 있습니다.
사례 연구
이란의 숨겨진 제재 노출 실태 규명
이란의 가상자산 대한 당사의 연구는 불법 네트워크에 대한 심층적인 가시성이 대규모로 오탐을 줄이는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다. 다른 업체들은 제재 대상 활동이 감소했다고 밝혔지만, 체이널리시스 는 2025년 4분기 이란의 전체 가상자산 중 이슬람 혁명수비대(IRGC)와 연관된 주소가 약 50%를 차지한다는 사실을 확인했으며, IRGC 관련 지갑은 2024년에 20억 달러 이상, 2025년에는 30억 달러 이상을 수령한 것으로 나타났습니다.
사례 연구
다른 이들이 간과하는 산업 규모의 자금세탁 네트워크를 적발하다
체이널리시스 체인애널리시스는 현재 알려진 불법 가상자산 약 20%를 처리하는 중국어권 자금 세탁 네트워크를 확인했으며, 이 네트워크는 2025년 한 해에만 1,799개 이상의 활성 지갑을 통해 161억 달러(일일 약 4,400만 달러)를 이동시켰습니다. 이 네트워크들은 2020년 이후 중앙화 거래소로 유입되는 자금 흐름보다 7,325배 더 빠르게 성장했으며, 우리는 명확한 온체인 행동 지문을 가진 6가지의 뚜렷한 자금 세탁 유형을 규명했습니다.
불분명한 신뢰 수준의 영향
많은 블록체인 도구는 확실한 증거와 확률적 추정을 하나의 화면에 혼합하여 보여줍니다. 이 때문에 현재 보고 있는 내용이 실제 행동으로 이어질 수 있는 정보인지, 아니면 단순히 모델이 내린 최선의 추측인지 파악하기 어렵습니다.
이것이 중요한 이유는 다음과 같습니다:
- 조사관들은 신뢰도가 낮은 라벨을 사실로 간주할 수 있으며, 이로 인해 사건의 신빙성이 약화되거나 나중에 입장을 번복해야 할 수도 있다.
- 컴플라이언스 어떤 경고를 우선순위로 삼아야 할지, 어떤 경고는 단지 참고용인지 구분하지 못하기 때문에 정책과 대응 매뉴얼이 모호해집니다.
방법 체이널리시스 신뢰 수준을 책임감 있게 다루는 방법
증거에 기반한 원인 규명
당사의 검증된 데이터 세트는 직접 관찰 및 검증 가능한 증거를 기반으로 구축되었으며, 기준 데이터로 간주됩니다.
시그널
블록체인 인텔리전스 데이터가 명확하게 구분된 레이어로 구성되어 있으며, 온체인 활동 양상과 신뢰도 수준을 바탕으로 이전에 식별되지 않았던 주소들을 분류합니다. 자세히 알아보기
우리는 다음과 같은 사실을 확인했습니다. 체이널리시스의 KYT와 Reactor 통한 암호화폐 및 데이터 분석은 경쟁사들을 압도적으로 앞서는 Reactor .
루노(Luno) 금융 범죄 담당 책임자 에바 크라우엘
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