Как россиян будут ловить за «теневую» крипту: эксперт объяснил, кто под ударом

cryptonews.ruPublicado a 2025-03-21Actualizado a 2025-10-22

Российские власти готовят новые законодательные инициативы, направленные на ужесточение контроля за оборотом криптовалют. В ближайшее время в стране могут ввести ответственность за незаконную организацию операций с цифровыми валютами, а также порядок их изъятия и обращения в доход государства

Редакция BeInCrypto попросила опытного рыночного эксперта объяснить, чем инициатива может обернуться для участников криптосообщества и как именно власти попытаются ее реализовать.

Что случилось

В России ведется работа над поправками, которые помогут сформировать правовую основу регулирования майнинга и борьбы с отмыванием средств через виртуальные активы. Регуляторы заявляют, что уже разработаны механизмы для отслеживания подозрительных транзакций, связанных с коррупцией, терроризмом, экстремизмом и наркооборотом.

Фактически речь идет о создании системы государственного контроля над криптовалютным рынком, который, по оценкам, охватывает около 20 млн россиян. Законодатели стремятся сделать сферу цифровых активов более прозрачной и снизить риски их использования в преступных целях.

Читайте также: Как движение по белорусскому пути изменит крипторынок России

Как власти будут отслеживать неугодных

На фоне этих инициатив управляющий юридического агентства Parallax Михаил Успенский объяснил, смогут ли власти реально отследить всех участников «теневого» крипторынка, какими инструментами они располагают и как можно минимизировать риски для добросовестных пользователей.

BIC: Смогут ли власти отслеживать всех неугодных?

Абсолютно всех отследить попросту невозможно, особенно на начальном этапе, однако давление на сегмент криптообмена будет только нарастать.

BIC: Какие у властей РФ есть инструменты?

Прежде всего, это данные из Росфинмониторинга, далее в ход могут пойти обыски и выемки на местах. Кроме того, правоохранительные органы давно поднаторели в мониторинге информационного поля, в том числе в мессенджерах, и будут еще более пристально отслеживать объявления о незаконной продаже криптовалют.

BIC: Есть ли способы обезопасить себя от такого преследования?

Соблюдать меры ПОД/ФТ и использовать в работе юридически грамотные договоры.

Напомним, ранее редакция BeInCrypto разбиралась в том, почему в РФ растет оборот крипты и как на это реагируют власти.

Хотите стать частью большого и дружного сообщества BIC? Тогда подписывайтесь на нашу группу в «Телеграме» — там вас ждет общение с криптоэнтузиастами, помощь от наших экспертов и эксклюзивные комментарии опытных аналитиков.


The post Как россиян будут ловить за «теневую» крипту: эксперт объяснил, кто под ударом appeared first on BeInCrypto.

Lecturas Relacionadas

Tras tres años de retraso, el último artículo de la exalumna de la Universidad de Pekín, Lilian Weng, se viraliza

"Tras tres años sin actualizar su blog, la ex vicepresidenta de OpenAI y cofundadora de Thinking Machines, Lilian Weng, publica un extenso análisis que cuestiona la fiabilidad de las 'Scaling Laws', las leyes de escalamiento que han guiado inversiones billonarias en IA. El artículo desmonta que la mejora del rendimiento de los modelos de lenguaje (LLM) al aumentar parámetros, datos y computación sea tan predecible como se creía. Expone divergencias clave: en 2020, OpenAI concluyó que el tamaño del modelo debía crecer más rápido que los datos, mientras que DeepMind (2022) defendió un crecimiento proporcional, un desacuerdo atribuido a diferencias metodológicas y al tamaño limitado de los experimentos iniciales. Más críticamente, Weng revela que la metodología del influyente estudio 'Chinchilla' de DeepMind contenía errores, como una función de pérdida que no convergía correctamente, lo que significa que la 'fórmula óptima' utilizada durante años por la industria podría no serlo. El análisis subraya un problema fundamental: las leyes clásicas asumen datos únicos e infinitos, pero los textos de alta calidad se agotan. La repetición de datos en el entrenamiento degrada el rendimiento, especialmente en modelos grandes. Esto explica el cambio de la industria hacia el aprendizaje por refuerzo, el cómputo en tiempo de prueba y los datos sintéticos. En resumen, el artículo argumenta que la era de la escalabilidad simple ('scale is all you need') toca a su fin, y que el progreso futuro de la IA dependerá de refinamientos metodológicos precisos y de nuevas vías para superar la limitación de datos."

marsbitHace 47 min(s)

Tras tres años de retraso, el último artículo de la exalumna de la Universidad de Pekín, Lilian Weng, se viraliza

marsbitHace 47 min(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片