Millones de datos sirven para identificar a falsos usuarios de criptomonedas

Los analistas de datos pueden utilizar la información disponible para analizar los datos y verificar el estado de las transacciones que tienen lugar en la blockchain detectando prácticas fraudulentas.

La información es poder y el Big Data nos proporciona la información necesaria para identificar todo tipo de ‘fakes’. Unos de ellos tienen que ver con las criptomonedas.

Como seguro que ya sabrás, el Bitcoin es una clase de activos extremadamente volátil. Sin embargo, con el precio por bitcoin más que cuadruplicado en valor desde principios de año, los inversores y cualquiera que busque ganar algo de dinero han estado tratando de encontrar formas de analizar la misteriosa criptomoneda, así como sus alternativas, como Ethereum y Litecoin.

Si bien aún se encuentra en sus etapas iniciales, el análisis de big data está comenzando a usarse para analizar bitcoin y otras criptomonedas. Si bien muchos pueden condenar los usos potenciales del análisis de big data para la criptomoneda, como identificar a los usuarios, diciendo que dichos usos socavan el espíritu de la criptomoneda en sí, todavía hay formas en las que el análisis de big data puede beneficiar legítimamente a la criptomoneda, como identificar a usuarios falsos o peligrosos , prevención de robos y predicción de tendencias.

Identificación de usuarios falsos o peligrosos

Aunque la blockchain protege el anonimato de los usuarios que quieren abrir cuenta para utilizar alguna criptomoneda. Al proporcionar información limitada, como las billeteras involucradas en una transacción y la cantidad de moneda enviada, estos datos y otros datos relacionados sobre la cadena de bloques, como el análisis de redes sociales, crecen día a día, con Bitcoin.

Una forma en que los analistas de datos pueden aprovechar la información relacionada con blockchain es validando las transacciones y asegurándose de que las transacciones y los participantes de la transacción sean legítimos y confiables. Sin verificar la identidad de los participantes de blockchain.

De hecho, podría ser difícil para las empresas adherirse a regulaciones cada vez más estrictas en torno a las criptomonedas y no venderlas a delincuentes u otros personajes con intenciones poco confiables. Las pequeñas empresas no necesitan más obstáculos para su supervivencia, como ser incluidas en la lista negra por vender involuntariamente a delincuentes.

Este tipo de verificación de identidad sería posible mediante un análisis en profundidad de los datos producidos por blockchains y el reconocimiento de patrones en miles de transacciones.

Mediante este análisis y reconocimiento de patrones, los usuarios perniciosos pueden identificarse y tratarse en consecuencia. Si bien muchos pueden criticar esto por ir en contra del espíritu de la tecnología blockchain que protege el anonimato de los usuarios, este tipo de análisis puede, en última instancia, otorgar a la criptomoneda más legitimidad y una mayor adopción al garantizar que los usuarios estén protegidos.

Prevención de robo

El análisis de datos también puede ayudar a las criptomonedas al disuadir el robo o el uso fraudulento de las criptomonedas. Aunque muchos citan las criptomonedas como bitcoin como muy seguras, el aumento de la computación cuántica y la piratería basada en datos conduce a la posibilidad de fuga de datos y, en última instancia, robo. Mediante el análisis de datos, los analistas pueden identificar posibles fugas y casos de robo, que serán fundamentales para garantizar que las transacciones sigan siendo legales, seguras y protegidas.

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