Arkham Umumkan 'Deanonimisasi' ZCash. Transaksi Mana yang Dilacak

RBK-cryptoDipublikasikan tanggal 2025-12-09Terakhir diperbarui pada 2025-12-09

Abstrak

Platform analitik Arkham mengumumkan telah memulai "de-anonimisasi" transaksi cryptocurrency Zcash, yang dikenal fitur privasi opsionalnya. Mereka mengklaim berhasil memberi label lebih dari 53% transaksi ZEC (baik yang privat/shielded maupun publik) dan mengaitkan $420 miliar dalam ZEC dengan entitas tertentu. Pendiri Zcash, Zuko Wilcox, menanggapi dengan menyatakan bahwa ini bukan de-anonimisasi sejati karena pengguna ZEC yang memilih apakah transaksi mereka terlihat atau tidak. Sebagai contoh, Arkham melacak dana ZEC senilai $1,26 juta yang disita pemerintah AS dari pendiri AlphaBay. Harga ZEC telah naik 543% dalam setahun, memicu perdebatan di komunitas kripto. Sementara Arkham menyatakan menggunakan metode untuk menganalisis aktivitas dari kumpulan privat, pendukung Zcash berargumen bahwa sebagian besar pelabelan mereka berasal dari data rantai publik. Pada saat berita, ZEC diperdagangkan di sekitar $410.

Platform analitik Arkham mengumumkan bahwa mereka telah memulai 'deanonimisasi' transaksi dalam cryptocurrency Zcash. Koin ini dikenal karena memungkinkan pengguna memilih untuk melakukan operasi secara privat atau publik.

Arkham mengklaim telah menandai lebih dari setengah (53%) transaksi di jaringan Zcash, baik yang terlindungi (shielded) maupun terbuka. Analis menghubungkan $420 miliar dalam ZEC dengan individu dan organisasi tertentu. Fungsi Arkham untuk memantau aktivitas Zcash mencakup kemampuan untuk menerima notifikasi tentang transaksi besar, serta analisis operasi menggunakan kecerdasan buatan.

Sebagai contoh pemantauan Zcash, Arkham menyoroti bahwa delapan tahun lalu pemerintah AS menyita $737 ribu dalam ZEC dari pendiri AlphaBay Alexander Cazes, yang nilainya telah meningkat selama bertahun-tahun. Saat ini, pemerintah AS memegang $1,26 juta dalam ZEC.

Pencipta Zcash, Zuko Wilcox, menyatakan bahwa ini bukan deanonimisasi dalam arti sepenuhnya, karena pengguna ZEC sendiri yang memutuskan apakah operasi mereka akan terlihat atau tidak.

"Judul Arkham terdengar seolah-olah mereka dapat 'mendeanonimisasi' pemilik Zcash. Namun sebenarnya, ketika Anda menggunakan Zcash, Anda sendiri yang memilih apakah salah satu dompet Anda akan ditampilkan di dashboard mereka atau tidak," tulis Wilcox.

Pada musim gugur, setelah hampir lima tahun keheningan, harga ZEC sejak awal tahun telah meningkat hampir sepuluh kali lipat. Lonjakan tajam seperti itu memicu reaksi yang hidup di komunitas kripto dan membaginya menjadi dua kubu: satu menganggap kenaikan tersebut sebagai penilaian ulang wajar atas karakteristik fundamental proyek, yang lain - sebagai hasil dari kampanye besar-besaran dan terkoordinasi untuk mempromosikannya.

Pada akhir Oktober, Wilcox mengakui bahwa dia tidak tahu mengapa ZEC naik begitu banyak harganya dan apakah akan turun kembali. "Tapi inilah yang saya tahu: pembicaraan bahwa ini adalah 'pump terkoordinasi' hanyalah propaganda sinis lagi dari orang-orang yang tidak bisa percaya pada sesuatu yang baik dan nyata," tulis pendiri ZEC tersebut.

Pendukung Zcash di media sosial juga menyatakan bahwa sebagian besar penandaan Arkham didasarkan pada data dari bagian jaringan yang terbuka. Perusahaan sendiri meyakinkan bahwa mereka menggunakan metode yang memungkinkan untuk menghubungkan sebagian aktivitas dari kumpulan privat juga.

Pada pukul 12:40 waktu Moskow, Zcash diperdagangkan sekitar $410. Dalam 24 jam terakhir, koin ini naik 4,5%, dalam setahun - naik 543%.

Tether berinvestasi dalam robot humanoid. Kapan mereka akan diluncurkan

Binance menangguhkan karyawan karena insider. Apa yang terjadi

Strategy membeli batch bitcoin terbesar sejak Juli

Bacaan Terkait

Laporan Q1 2026 Ethereum: Biaya Turun, Pengguna dan Volume Transaksi Capai Rekor Tertinggi Sejarah

**Laporan Kuartal I Ethereum 2026: Biaya Turun, Pengguna dan Jumlah Transaksi Capai Rekor Tertinggi** Laporan Ethereum Q1 2026 menunjukkan data yang tampak berlawanan tetapi kritis: jaringan ini mengalami pertumbuhan pengguna, transaksi, dan throughput tertinggi sepanjang masa, sementara biaya transaksi, TVL, volume perdagangan, dan kapitalisasi pasar ETH terdilusi turun. Ini menandai transisi Ethereum ke fase 'biaya rendah untuk skala' setelah peningkatan Fusaka meningkatkan kapasitas data dan membuat ruang blok lebih murah, melepaskan permintaan jaringan (paradoks Jevons). Naratif inti Ethereum bergeser dari blockchain DeFi ke lapisan penyelesaian keuangan global. Ethereum mempertahankan dominasi dalam aset tokenisasi: stablecoin, dana tokenisasi (naik 4.9% QoQ), komoditas tokenisasi (naik 60% QoQ, terutama emas), dan saham tokenisasi. Kehadiran institusi seperti BlackRock, JPMorgan, dan Fidelity semakin memperkuat adopsi. **Data Kunci Q1 2026:** * **Penggunaan (Naik):** Pengguna Bulanan Aktif (MAU): 13.2 juta (+53.5% QoQ). Jumlah Transaksi: 200.4 juta (+38% QoQ). Throughput: 25.78 TPS. * **Nilai & Biaya (Turun):** Biaya Transaksi Lapisan-1: $39.9 juta (-47.9% QoQ). TVL Ekosistem: $316.2B (-11% QoQ). Kapitalisasi Pasar ETH Tercairkan Penuh: $290B (-30.3% QoQ). * **Aset Tokenisasi (Stabil/Tumbuh):** Nilai Pasar: $2034B. Didominasi stablecoin ($1789B), diikuti dana ($194B) dan komoditas ($47B). Ethereum mengorbankan pendapatan biaya jangka pendek untuk ekspansi jaringan, berfokus pada konsolidasi sebagai lapisan penyelesaian default untuk aset keuangan global. Peningkatan kapasitas berkelanjutan (seperti rencana upgrade Glamsterdam) diharapkan dapat lebih mendorong adopsi dan nilai jaringan jangka panjang.

marsbit1j yang lalu

Laporan Q1 2026 Ethereum: Biaya Turun, Pengguna dan Volume Transaksi Capai Rekor Tertinggi Sejarah

marsbit1j yang lalu

Baru Saja Raup Dana Rp 2,7 Triliun, Fei-Fei Li Juga Berinvestasi

Ilmuwan ternama dan mantan peneliti senior DeepMind, Pete Florence, baru saja menggalang dana US$4 miliar (sekitar Rp27 triliun) untuk perusahaannya, Generalist AI. Menariknya, meskipun dikenal sebagai salah satu perintis arsitektur model "dunia nyata" (world model) atau Vision-Language-Action (VLA), Florence secara terbuka menolak label "world model" untuk perusahaannya. Florence, yang dibimbing oleh ahli robotika fisik Rusia Tedrake di MIT, percaya bahwa fokus utama seharusnya pada *tujuan*, bukan sekadar *label*. Tujuannya adalah menciptakan robot yang dapat melakukan tugas fisik apa pun dengan tingkat keberhasilan dan kecepatan tinggi, tanpa memerlukan data spesifik untuk setiap tugas, mirip seperti manusia. Generalist AI telah meluncurkan dua model: GEN-0 (2025) dan GEN-1 (2026). GEN-1 diklaim memiliki tingkat keberhasilan 99% dalam tugas-tugas rumit seperti melipat kardus dan merawat robot, berkat pelatihan dengan data interaksi fisik skala besar yang dikumpulkan melalui sarung tangan mekanis khusus. Kemajuan ini menunjukkan bahwa model fisik mereka mendekati titik balik menuju utilitas komersial, mirip dengan GPT-3 untuk bahasa. Pendanaan putaran ini, yang meningkatkan valuasi perusahaan menjadi US$20 miliar, dipimpin oleh investor seperti NVentures (Nvidia), Bezos Expeditions, NFDG, serta figur ternama termasuk pendiri Xiaomi Bin Lin, pendiri Zoom Eric Yuan, dan ilmuwan terkemuka Fei-Fei Li. Investor percaya pada visi Florence untuk mewujudkan robot serba bisa yang benar-benar berguna dalam kehidupan nyata.

marsbit1j yang lalu

Baru Saja Raup Dana Rp 2,7 Triliun, Fei-Fei Li Juga Berinvestasi

marsbit1j yang lalu

Dua Legenda Hilang dalam Tiga Hari: Bendungan Talenta AI Google, Mulai Jebol?

Dalam tiga hari, Google kehilangan dua tokoh legendaris AI. Noam Shazeer, penulis inti makalah Transformer dan pemimpin bersama Gemini, meninggalkan Google untuk bergabung dengan OpenAI. Dua hari kemudian, John Jumper, pemenang Nobel Kimia 2024 dan pemimpin inti AlphaFold, meninggalkan Google DeepMind untuk bergabung dengan Anthropic. Tren ini diperkuat dengan keputusan mantan anggota pendiri OpenAI, Andrej Karpathy, yang bergabung dengan Anthropic pada Mei. Kehilangan ini mencerminkan tren yang lebih luas: aliran talenta AI puncak dari Google ke OpenAI dan Anthropic. Penyebabnya adalah perbedaan mendasar dalam misi. Bisnis inti Google adalah iklan, sehingga penelitian AI sering kali harus selaras dengan tujuan komersial. Sebaliknya, OpenAI berfokus pada AGI untuk kemanusiaan, sementara Anthropic berfokus pada keamanan AI, memungkinkan peneliti berkonsentrasi penuh pada kemajuan teknologi. Faktor lain termasuk prospek kekayaan dari IPO yang akan datang di OpenAI dan Anthropic, yang menawarkan potensi imbalan ekuitas yang jauh lebih besar dibandingkan dengan raksasa matang seperti Google. Selain itu, penggabungan Google Brain dan DeepMind pada 2023 dianggap gagal menyelesaikan ketegangan antara penelitian jangka panjang dan tekanan komersialisasi. Google masih memiliki aset kuat seperti infrastruktur komputasi dan data, tetapi kehilangan talenta kritis ini merupakan tantangan struktural yang mendalam. Di bidang AI, retensi talenta terbaik ternyata lebih sulit daripada membangun model yang paling canggih sekalipun.

marsbit3j yang lalu

Dua Legenda Hilang dalam Tiga Hari: Bendungan Talenta AI Google, Mulai Jebol?

marsbit3j yang lalu

Di Balik 'Raport' AI, Tersembunyi Seorang 'Pembuat Soal' Tionghoa

Setiap kali model AI terdepan dirilis, industri melihat "laporan nilai" seperti MMLU-Pro, MMMU, dan MMMU-Pro. Tolok ukur ini telah menjadi bahasa umum untuk mengevaluasi kemampuan model. Di baliknya adalah nama seorang peneliti Tionghoa, Chen Wenhu, asisten profesor di University of Waterloo. Dia dan lab TIGERLab-nya menciptakan MMLU-Pro karena MMLU lama tidak lagi efektif—model canggih seperti OpenAI o3 hampir mencapai nilai sempurna. MMLU-Pro, dengan 12.032 soal lebih sulit dan 10 pilihan jawaban, berhasil membedakan kembali kemampuan model. Selain itu, mereka mengembangkan MMMU untuk mengevaluasi model multimodal (teks dan gambar) pada 11.500 soal dari berbagai disiplin ilmu. Bahkan model terkuat seperti GPT-4V hanya mencapai akurasi 56%. MMMU-Pro kemudian dibuat agar model tidak bisa mengandalkan teks saja dan harus benar-benar memahami informasi visual. Chen Wenhu memiliki latar belakang riset dalam pemahaman informasi kompleks. Pengalamannya di Google DeepMind untuk proyek Gemini membantunya memahami celah dalam evaluasi. Labnya juga mengerjakan penelitian model, seperti UniVideo untuk video dan MoCha untuk karakter virtual, yang memperdalam pemahaman mereka dalam merancang tolok ukur yang solid. Kini, dia bergabung dengan Meta untuk fokus pada data pelatihan dan evaluasi multimodal. Karyanya menggarisbawahi kontribusi signifikan peneliti Tionghoa di balik layar dalam membentuk standar evaluasi AI global.

marsbit3j yang lalu

Di Balik 'Raport' AI, Tersembunyi Seorang 'Pembuat Soal' Tionghoa

marsbit3j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片