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暗号通貨犯罪 - ビットフィネックス取引所における詐欺と欺瞞の隠された世界を明らかにする - cover

暗号通貨犯罪 - ビットフィネックス取引所における詐欺と欺瞞の隠された世界を明らかにする

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

Casa editrice: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinossi

暗号資産犯罪は、世界的な金融環境に影響を与える深刻な懸念事項となっています。その根源は、デジタル通貨とそれを支える取引所の進化に深く根ざしています。犯罪と暗号資産がどのように絡み合っているかを理解することは、この分野に関わるすべての人にとって不可欠です。本書『暗号資産犯罪』は、著名な事件やビットフィネックスのような取引所に焦点を当て、暗号資産関連犯罪の闇の世界を深く掘り下げています。専門家、学生、そして愛好家にとって必携のリソースです。
 
各章の概要:
 
1:暗号資産と犯罪:暗号資産がいかにして違法行為の標的となったのかを深く掘り下げます。
 
2:ビットコネクト:暗号資産の評判を落とした悪名高いポンジスキーム。
 
3:テザー(暗号資産):物議を醸すステーブルコインと、暗号資産犯罪におけるその役割を検証します。
 
4:コインチェック:暗号資産取引所史上最大規模のハッキング事件の一つを検証します。
 
5: ビットコイン:最初の暗号通貨が、合法的な活動と犯罪行為の両方を助長する役割。
 
6: 暗号通貨ウォレット:ウォレットが安全な保管と犯罪取引の両方にどのように利用されているかを理解する。
 
7: ブロックチェーンドットコム:人気のブロックチェーンプラットフォームのセキュリティと犯罪に対する脆弱性。
 
8: プライバシーとブロックチェーン:ブロックチェーンの匿名性が、犯罪行為の保護と促進の両方にどのように影響するかを探る。
 
9: 暗号通貨取引所:ビットフィネックスのような取引所が、合法的な暗号通貨活動と犯罪行為の両方にどのように関与しているか。
 
10: ビットコインの歴史:ビットコインの進化と犯罪行為との関連性の概要。
 
11: 暗号通貨タンブラー:暗号通貨における違法資金の出所を隠蔽するために使用されているツールを検証する。
 
12: 羊市場:暗号通貨犯罪に関連する悪名高いダークネットマーケットプレイス。
 
13: ブロックチェーン分析:暗号資産犯罪の摘発におけるブロックチェーン分析の重要な役割。
 
14: 暗号資産バブル:暗号資産市場における投機的行動が金融犯罪につながる仕組み。
 
15: ビットフィネックス:暗号資産取引所における先駆的側面と物議を醸す側面の両方におけるビットフィネックスの関与に関するケーススタディ。
 
16: 暗号資産:暗号資産の世界の仕組みと構造を概観。
 
17: バイナンス:世界的な暗号資産取引におけるバイナンスの役割と犯罪との関連性を調査。
 
18: セーフムーン:セーフムーンの興亡を紐解き、暗号資産投資と詐欺の危険性を浮き彫りにする。
 
19: クアドリガ(企業):クアドリガcxスキャンダルとその犯罪的側面を検証。
 
20: 暗号資産追跡:当局が違法な暗号資産を追跡・回収するために用いる手法。
 
21: 2016年ビットフィネックスハッキング事件:悪名高きビットフィネックスハッキング事件、その余波、そして現在進行中の捜査を深く掘り下げます。
 
本書は、暗号通貨業界に関わるすべての人にとって不可欠なツールです。専門家、学生、愛好家を問わず、『暗号通貨犯罪』は、デジタル通貨市場で発生し得る犯罪のダイナミクスを理解するのに役立ちます。本書で得られる知識は、この複雑で時に危険な環境を乗り切るための洞察力を与え、そこに潜む機会とリスクの両方に備えることを可能にします。
Disponibile da: 07/08/2025.
Lunghezza di stampa: 260 pagine.

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  • スマートコントラクト - 分散型エコシステムにおける信頼と自動化の革命 - cover

    スマートコントラクト - 分散型エコシステムにおける信頼と自動化の革命

    Fouad Sabry

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  • 回帰分析 - 回帰分析の技術を習得し、予測、分析、決定する - cover

    回帰分析 - 回帰分析の技術を習得し、予測、分析、決定する

    Fouad Sabry

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    回帰分析とは
     
    統計モデリングにおいて、回帰分析は、従属変数と 1 つ以上の独立変数の間の関係を推定するための一連の統計プロセスです。 回帰分析の最も一般的な形式は線形回帰で、特定の数学的基準に従ってデータに最もよく適合する直線を見つけます。 たとえば、通常の最小二乗法では、真のデータとその直線の差の二乗和を最小化する一意の直線が計算されます。 特定の数学的理由により、これにより研究者は、独立変数が特定の値セットを取る場合に、従属変数の条件付き期待値を推定することができます。 あまり一般的ではない形式の回帰では、わずかに異なる手順を使用して、代替位置パラメータを推定したり、非線形モデルの広範なコレクション全体にわたる条件付き期待値を推定したりします。
     
    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 回帰分析
     
    第 2 章: 最小二乗法
     
    第 3 章: ガウス?マルコフの定理
     
    第 4 章: 非線形回帰
     
    第 5 章: 決定係数
     
    第 6 章: 操作変数の推定
     
    第 7: 省略変数バイアス
     
    第 8 章: 通常の最小二乗法
     
    第 9 章: 残差二乗和
     
    第 10 章: 単純線形回帰
     
    第 11 章: 一般化最小二乗法
     
    第 12 章: 不均一分散性の整合性のある標準誤差
     
    第 13 章: 分散膨張係数
     
    第 14 章: 非線形 最小二乗
     
    第 15 章: 主成分回帰
     
    第 16 章: 不適合平方和
     
    第 17 章: レバレッジ (統計)
     
    第 18 章: 多項式回帰
     
    第 19 章: 変数内誤差モデル
     
    第 20 章: 線形最小二乗法
     
    第 21 章: 線形回帰
     
    (ii) 回帰分析に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (iii) 多くの分野での回帰分析の使用例の実例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の回帰分析についての基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
     
     
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