加密行业存在大量“违规行为”?全球加速整治,监管或将进入新时代

近期加密货币市场频遭黑客攻击,导致人们对加密资产的信任度下降。为应对这些挑战,全球范围内开始加强加密货币的安全监管。美国及欧盟纷纷出台政策,旨在提高加密交易透明度,加强对稳定币的监管,并对加密货币企业实施更严格的规则。

近期加密货币市场噩耗不断,首先是本年度最著名的币安遭黑客攻击的事件:有人设法侵入 BNB 链并偷走了价值超过 5.8 亿美元的 200 万个 BNB。接着数小时后,以太坊面临大规模的地毯拉动攻击。

正因诸如此类的事件频繁发生,很多人始终对加密资产秉持着波动性大、极具危险且不可信任的看法,即便是久经考验的加密货币投资者也很难声称对加密货币行业拥有绝对的信心。

不过,全球已经开始着手整治加密行业的安全问题,加密监管或将进入新阶段。最近几周,美国监管机构发布一系列报告,概述了打算如何处理加密货币。金融稳定监督委员会指出,迫切需要对稳定币进行监督,并对比特币等非证券代币进行监管。经济合作与发展组织(OECD)也发布了一个框架,旨在让税务机关对加密交易及其背后的用户实现更高的可见性。

欧盟昨日确定了加密资产市场监管MiCA,希望以此规范该地区内的数字资产监管。如果在下一次投票中通过,MiCA将要求对加密货币企业实行更严格的规则,可能会对加密货币市场产生巨大的影响,因为它涉及的范围较广,包括防止洗钱、消费者保护、加密货币企业的问责制、该行业的环境影响和稳定币。

总结

历史的经验表明,监管总不可避免地存在滞后。虽然世界各地的政府大多采取了各种措施来打击网络犯罪保护加密货币的用户,但这项工作还远未结束。

鉴于加密货币监管的广泛影响以及这一领域令人惊叹的创新速度,传统的监管模式并不总是完全适用,这并不意味着该行业不能被有效监管,但围绕该领域监管的审慎态度仍十分必要。

内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
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