Balancing User Privacy and Legal Demands while Conducting Businesses on the Blockchain
Notice bibliographique
Résumé
Blockchain technology offers a promising way to improve business processes by providing a secure and transparent transaction platform. However, using this technology brings its own set of challenges, especially when trying to balance user privacy with legal and regulatory needs. This article explores the challenges of keeping user information private, adhering to regulatory frameworks, and fulfilling legal requirements on the blockchain. A key point in this research is the challenge of keeping or maintaining confidentiality while being transparent. The article also discusses the issues of applying legal rules to a system not controlled by one central authority, the risks of privacy and security breaches, and the need to follow data protection laws. The article highlights how some blockchain-based companies have tackled these challenges, mainly through smart blockchain management and innovative technology, by looking at real-world examples from major companies like IBM, Bitpay, Ripple, and Coinbase. The systematic literature review (SLR) methodology involved reviewing literature from the past 15 years (2008-2023) from trusted sources like Google Scholar, ACM Digital Library, IEEE, Springer, and Science Direct. The findings indicate that cutting-edge technologies prioritizing privacy, such as zero-knowledge proofs, ring signatures, and encryption methods, would enable Bitcoin (BTC) platform operations to maintain or balance privacy and transparency. Furthermore, the study indicates the importance of clear privacy guidelines, adhering to relevant regulations, working closely with regulators and law enforcement, and educating users. In summary, it is crucial to approach blockchain carefully, prioritizing user privacy while meeting all legal and regulatory requirements.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».