체이널리시스, 지갑 묶기 판단서 머신러닝 배제

체이널리시스(Chainalysis)가 블록체인 인텔리전스에서 머신러닝을 판단 주체가 아니라 보조 도구로 써야 한다고 선을 그었다. 주소 묶기와 엔티티 귀속은 예측 모델보다 재현 가능하고 감사 가능한 증거 기준으로 다뤄야 한다는 취지다. 체이널리시스는 14일 공개한 글 ‘Machine Learning Has a Specific Role in Blockchain Intelligence’에서 자동화 도구의 출력을 검증 없이 사실로 받아들이면 잘못된 주소 묶기와 후속 피해가 생길 수 있다고 밝혔다. 회사는 머신러닝을 지갑 세그먼트 식별에는 쓰지 않고, 리드 생성과 이상 탐지, 패턴 인식, 스캠 탐지처럼 확률적 신호가 허용되는 영역에 선별적으로 쓴다고 설명했다. 핵심은…