ZachXBT: địa chỉ rủi ro bị đánh giá sai, hại uy tín; cảnh giác WLFI

Một chuyên gia on-chain (ZachXBT) nêu rằng các công cụ tuân thủ đôi khi gắn nhãn sai địa chỉ “rủi ro cao”; đội WLFI đã phải rà soát thủ công và phát hiện nhiều sàn giao dịch hoặc smart contract bị đánh dấu nhầm.

Nhầm lẫn trong công cụ tự động có thể dẫn đến blacklist sai, ảnh hưởng danh tiếng và quyền lợi nạn nhân. Cần kết hợp rà soát thủ công, quy trình kháng nghị nhanh và cân bằng giữa phòng ngừa rủi ro và tránh false positive.

Vấn đề chính: nhãn rủi ro không luôn chính xác

Các công cụ tuân thủ tự động có thể đánh dấu nhầm địa chỉ, bao gồm cả địa chỉ của sàn giao dịch hoặc smart contract, là “rủi ro cao”.

Sai sót này thường do thuật toán, dữ liệu mẫu hạn chế hoặc cấu trúc giao dịch phức tạp gây nhầm lẫn. Khi dựa hoàn toàn vào công cụ, đội tuân thủ có thể đưa ra quyết định sai, như chặn hoặc blacklist các địa chỉ vô tội.

Hệ quả của false positive

False positive có thể gây hậu quả nghiêm trọng: phong tỏa tài sản, mất uy tín và thiệt hại cho nạn nhân lẫn tổ chức đưa ra quyết định.

Blacklist sai không chỉ làm tổn hại người dùng mà còn khiến tổ chức mất niềm tin từ đối tác và cộng đồng. Việc khôi phục danh tiếng và tài sản thường phức tạp và tốn thời gian nếu không có cơ chế giải quyết nhanh.

Khuyến nghị quy trình cho đội tuân thủ

Kết hợp kiểm tra tự động và rà soát thủ công, thiết lập kênh kháng nghị nhanh và lưu trữ bằng chứng rõ ràng trước khi đưa ra quyết định cuối cùng.

Ưu tiên quy trình minh bạch: ghi nhận lý do, thời gian và người thực hiện rà soát; cho phép xét lại khi phát hiện false positive để giảm nguy cơ tổn thất không thể khắc phục.

Làm thế nào để giảm false positive?

Áp dụng kiểm soát nhiều tầng: lọc tự động, phân loại theo bối cảnh, và rà soát thủ công bởi chuyên gia trước khi blacklist.

Lưu trữ và minh bạch có vai trò gì?

Hồ sơ giao dịch và ghi chú xử lý giúp xử lý kháng nghị nhanh, chứng minh cơ sở quyết định và phục hồi uy tín khi sai sót xảy ra.

Vai trò của cập nhật dữ liệu và công cụ?

Liên tục cập nhật mẫu rủi ro, học máy và nguồn dữ liệu giúp giảm lỗi phân loại, nhưng không thay thế hoàn toàn kiểm tra thủ công.

Lưu ý: Nội dung bài viết chỉ nhằm cung cấp thông tin, không phải khuyến nghị đầu tư. Vui lòng tự nghiên cứu kỹ lưỡng trước khi đưa ra quyết định. Chúng tôi không chịu trách nhiệm đối với mọi kết quả phát sinh từ quyết định đầu tư của bạn.