클러스터 정의: 블록체인 주소 분석 및 정보 주장에 대한 형식적 온톨로지

수사관들과 컴플라이언스 불법 자산을 추적 및 압류하고, 플랫폼에 허용할 고객에 대한 결정을 내리기 위해 블록체인 데이터에 의존합니다. 그러나 블록체인 분석의 기초 개념인 ‘클러스터’는 지금까지 공식적으로 정의된 적이 없으며, 실제로는 각각 서로 다른 증거 기준, 오류 특성, 그리고 오류 발생 시의 결과를 지닌 세 가지 별개의 분석 작업으로 구성되어 있습니다. 이 용어에 대한 모호함이 지속되어서는 안 될 만큼 그 위험이 너무 큽니다.

이 논문에서, 체이널리시스 는 클러스터를 구성 요소로 분해하기 위해 사용하는 공식 온톨로지를 제시하며, 각 구성 요소에 이름, 정의 및 증거 기준을 부여합니다. 또한 구조적 주장과 정보 기반 귀속을 구분하는 2단계 증거 프레임워크를 소개하고, 업계가 스스로 책임을 다할 수 있도록 활용할 수 있는 공통 용어집을 제안합니다.

다음 내용을 자세히 살펴보려면 보고서를 다운로드하세요:

• “클러스터”의 구성 요소: 하나의 용어가 주소 그룹화, 주체 귀속, 연산자 판별 사이의 중요한 구분을 어떻게 모호하게 만들고 있는지, 그리고 이것이 후속 결정 전반에 왜 중요한지
• 블록체인 분석을 위한 새로운 온톨로지: 형식적 어휘 체이널리시스 가 분석 주장을 세분화하는 데 사용하는 
• 2단계 증거 체계: 구조적 주장은 왜 결정론적이고 재현 가능해야 하는 반면, 귀인 및 지능 관련 주장은 명시적인 출처 특성화와 신뢰도 수준이 필요한가
• 기계 학습의 역할: 블록체인 분석에서 훈련된 예측 모델이 적용되어야 할 영역과, 무엇보다도 적용되어서는 안 될 영역 — 리드와 구조적 주장 간의 명확한 경계를 바탕으로
• 법률, 컴플라이언스, 연구 및 조사 미치는 시사점: 온톨로지가 공급업체 평가, 학술적 벤치마킹 및 정보 활동에 어떻게 명확성을 제공하는가

이 논문은 그 첫걸음입니다. 저희는 이 프레임워크를 초기 제안이자 협력을 위한 초대장으로 공개합니다. 저희가 구축하고, 다듬고, 그 타당성을 입증한 이 프레임워크를 확인하시려면 문서를 다운로드하시고, 업계가 시급히 논의해야 할 이 대화에 동참해 주시기 바랍니다.