The Feasibility of Addressing the Financing of Terrorist Crimes in the Realm of Cryptocurrencies: The Experiences of Iran and Other Countries
Notice bibliographique
Résumé
Cryptocurrencies, despite their ambiguous nature, represent one of the most significant new phenomena in the global economy. Since the introduction of the first cryptocurrency, Bitcoin, in 2009, terrorist groups have increasingly utilized these currencies to finance their activities. Consequently, states, organizations, and financial institutions have been compelled to adopt effective anti-terrorist financing strategies in response to this development. This research examines a range of issues related to cryptocurrencies, their utilization in terrorist financing, and the associated benefits and risks. Within the context of Iran's regulatory framework, existing policies and measures to combat the financing of terrorist crimes through cryptocurrencies have led to challenges characterized by conflicting and fragmented approaches to the regulation of cryptocurrency exchanges and mining, both theoretically and practically, which include the illegitimacy of exchange activities. Internally, the Central Bank has issued directives aimed at clarifying this phenomenon and has sought demands from higher authorities, particularly the Islamic Council. In contrast, other countries, such as China, have adopted a dual policy, prohibiting the use of cryptocurrencies in monetary and banking contexts. Notably, nations like Canada and the United States have established specific legal regulations and policies governing Bitcoin usage, while Japan has developed regulations for virtual currency exchange service providers, including mechanisms for identifying violators through guaranteed criminal enforcement.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».