Augmenting Data Privacy Protocols and Enacting Regulatory Frameworks for Cryptocurrencies via Advanced Blockchain Methodologies and Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the effectiveness of current data privacy protocols within cryptocurrency platforms, focusing on encryption strength, anonymity techniques, and AI-powered regulatory compliance tools. Data were sourced from CoinMarketCap and Kaggle, including metrics like Bit Strength, Breach Incidents, and Anonymity Scores, which were analyzed using descriptive statistics, t-tests, and logistic regression. Results showed no significant relationship between encryption strength and breach incidents (p = 0.817), indicating that encryption strength may not be a primary factor in breach prevention. The weak correlation between encryption strength and breaches suggests that other elements, such as platform vulnerabilities or user behaviour, could play a more critical role in security. AI systems, evaluated through metrics like precision (0.168), recall (0.204), and F1 score (0.184), struggled with false positives, showing limitations in accurately detecting breaches and highlighting the need for more refined AI models. Advanced blockchain technologies like Zero-Knowledge Proofs and Homomorphic Encryption enhanced privacy but increased computational costs. It is recommended that hybrid encryption methods be adopted to balance privacy and performance and improve AI systems for more accurate breach detection. Governments must create clear regulations that encourage innovation while ensuring compliance.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».