Foresight News rapporte que l'équipe de sécurité Slow Fog a indiqué que son système de suivi AML, MistTrack, a effectué une analyse approfondie des adresses on-chain liées au projet DGCX de Xin Kang Jia, découvrant que ce projet pourrait avoir construit une structure de fonds complexe à plusieurs niveaux. Les comportements on-chain montrent que les fonds entrent par un point d'entrée centralisé, puis sortent après plusieurs transferts, présentant des caractéristiques opérationnelles typiques d'un Système de Ponzi. L'analyse actuelle a identifié environ 800 000 adresses de dépôt d'utilisateurs, impliquant un volume de fonds atteignant 1,5 milliard de dollars. L'équipe Slow Fog souligne qu'il s'agit des résultats d'une analyse technique basée sur des données on-chain publiques, ne représentant pas tous les chemins de fonds et les faits finaux, avec des statistiques susceptibles d'être erronées, et que les conclusions n'ont pas de valeur légale, nécessitant un soutien de données supplémentaires et de plus long vérifications.
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SlowMist : Les fonds on-chain de鑫慷嘉 DGCX pourraient avoir une structure de Ponzi, impliquant un montant pouvant atteindre 1,5 milliard de dollars.
Foresight News rapporte que l'équipe de sécurité Slow Fog a indiqué que son système de suivi AML, MistTrack, a effectué une analyse approfondie des adresses on-chain liées au projet DGCX de Xin Kang Jia, découvrant que ce projet pourrait avoir construit une structure de fonds complexe à plusieurs niveaux. Les comportements on-chain montrent que les fonds entrent par un point d'entrée centralisé, puis sortent après plusieurs transferts, présentant des caractéristiques opérationnelles typiques d'un Système de Ponzi. L'analyse actuelle a identifié environ 800 000 adresses de dépôt d'utilisateurs, impliquant un volume de fonds atteignant 1,5 milliard de dollars. L'équipe Slow Fog souligne qu'il s'agit des résultats d'une analyse technique basée sur des données on-chain publiques, ne représentant pas tous les chemins de fonds et les faits finaux, avec des statistiques susceptibles d'être erronées, et que les conclusions n'ont pas de valeur légale, nécessitant un soutien de données supplémentaires et de plus long vérifications.