Đồng Sáng Lập Terraform Labs Do Kwon Bị Kết Án 15 Năm Tù

bitcoinistPubblicato 2025-12-12Pubblicato ultima volta 2025-12-12

Introduzione

Phiên tòa xét xử Do Kwon, nhà đồng sáng lập Terraform Labs, đã kết thúc với bản án 15 năm tù. Thẩm phán Paul A. Engelmayer nhấn mạnh hành vi gian lận "cực kỳ nghiêm trọng" của Kwon, người đã nói dối công chúng trong 4 năm về tính ổn định của đồng TerraUSD. Sự sụp đổ của TerraUSD và Luna đã xóa sổ 40 tỷ USD, ảnh hưởng nặng nề đến hàng trăm nghìn nhà đầu tư. Bản án nhằm răn đe các hành vi tương tự trong tương lai. Kwon cũng phải đối mặt với các cáo buộc khác ở Hàn Quốc và có thể thụ án một phần tại đây.

Vụ án pháp lý xoay quanh Do Kwon, đồng sáng lập Terraform Labs, đã đi đến hồi kết với phán quyết quan trọng, khi ông trùm tiền mã hóa này bị kết án 15 năm tù vào thứ Năm tuần này.

Quyết định này diễn ra sau một giai đoạn đầy biến động với sự sụp đổ của hai loại tiền kỹ thuật số do công ty này tạo ra, vụ việc đã xóa sổ ước tính 40 tỷ USD khỏi thị trường vào năm 2022, dẫn đến những hậu quả lan rộng trong toàn ngành công nghiệp tiền mã hóa.

Bản Án 15 Năm Của Do Kwon

Trong phiên tòa tuyên án, Thẩm phán Quận Hoa Kỳ Paul A. Engelmayer đã nhấn mạnh tính nghiêm trọng trong hành động của Do Kwon, phát biểu: "Sự gian lận của anh là cực kỳ nghiêm trọng. Trong bốn năm, anh đã công khai nói dối thị trường."

Thẩm phán nhấn mạnh rằng Kwon đã trình bày sai sự thật về TerraUSD như một stablecoin được hỗ trợ bởi một hệ thống được thiết kế để duy trì tỷ giá cố định so với đô la, khẳng định rằng các tuyên bố của Kwon cuối cùng là gian lận khi tỷ giá này sụp đổ.

Thẩm phán Engelmayer nhận xét rằng hành động của Do Kwon đã gây ra những hậu quả tàn khốc, góp phần làm sụp đổ khoản đầu tư của "hàng trăm nghìn nhà đầu tư". Ông lưu ý rằng một bản án nhẹ hơn là không thể chấp nhận được, nói:

"Năm năm tù sẽ là phi lý đến mức cần phải bị tòa phúc thẩm đảo ngược. Những người khác phải được răn đe. Mọi người đang theo dõi sự việc này [trực tiếp]. Sẽ có những nhà khởi nghiệp trong tương lai. Vụ án này sẽ là một lời nhắc nhở về việc phạm tội và hậu quả của nó."

Với nhận định đó, Thẩm phán Quận Hoa Kỳ đã tuyên phạt 15 năm tù, có tính đến thời gian đã thụ án — 17 tháng và 8 ngày trong thời gian bị giam giữ trước khi dẫn độ.

Thẩm Phán Gợi Ý Về Việc Chuyển Đến Fort Dix

Điều thú vị là cả thẩm phán và công tố viên đều gợi ý rằng Kwon có thể được chuyển đến Fort Dix, một cơ sở nơi một số phạm nhân nổi tiếng bị giam giữ. Ngoài ra còn có khả năng một phần bản án của anh ta có thể được thụ án tại Hàn Quốc, nơi anh ta đang phải đối mặt với các thách thức pháp lý bổ sung.

Vào tháng 1, Do Kwon đã bị buộc tội chín tội danh hình sự bao gồm lừa đảo chứng khoán, lừa đảo qua đường dây điện, lừa đảo hàng hóa và âm mưu rửa tiền.

Biểu đồ hàng ngày cho thấy tổng vốn hóa thị trường crypto là 3,1 nghìn tỷ USD. Nguồn: TOTAL trên TradingView.com

Hình ảnh nổi bật từ ABC, biểu đồ từ TradingView.com

Crypto di tendenza

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

BrevisBREV

ZRX（0X）ZRX

PancakeSwapCAKE

Domande pertinenti

QDo Kwon, người đồng sáng lập Terraform Labs, đã bị kết án bao nhiêu năm tù?

ADo Kwon đã bị kết án 15 năm tù.

QThẩm phán nào đã tuyên án Do Kwon và mô tả hành vi gian lận của ông ta như thế nào?

AThẩm phán Paul A. Engelmayer của Tòa án Quận Hoa Kỳ đã tuyên án. Ông mô tả hành vi gian lận của Do Kwon là 'cực kỳ nghiêm trọng' và rằng Do Kwon đã 'nói dối công chúng trên thị trường trong bốn năm'.

QSự sụp đổ của hai loại tiền kỹ thuật số do Terraform Labs tạo ra đã xóa sổ bao nhiêu giá trị khỏi thị trường?

ASự sụp đổ của hai loại tiền kỹ thuật số này đã xóa sổ khoảng 40 tỷ USD giá trị thị trường vào năm 2022.

QNgoài bản án ở Mỹ, Do Kwon còn phải đối mặt với các thách thức pháp lý nào khác?

ADo Kwon cũng đang phải đối mặt với các thách thức pháp lý bổ sung ở Hàn Quốc, nơi ông có thể phải thụ án một phần bản án.

QCơ sở nào được đề cập như một nơi Do Kwon có thể được chuyển đến để thụ án?

ACó đề xuất từ thẩm phán và công tố viên rằng Do Kwon có thể được chuyển đến Fort Dix, một cơ sở nơi một số phạm nhân nổi tiếng bị giam giữ.

Letture associate

NVIDIA's New Open-Source MoE: One Line of Import, Fine-Tuning Accelerated by 3.7x

NVIDIA has open-sourced NeMo AutoModel, a tool designed to significantly accelerate the fine-tuning of Mixture-of-Experts (MoE) large language models. By adding just one import line to existing code based on Hugging Face Transformers v5, users can achieve a 3.4x to 3.7x increase in training throughput and reduce GPU memory usage by 29% to 32% without altering their API. The key innovations include Expert Parallelism (EP) to distribute expert weights across GPUs, lowering memory pressure; DeepEP to fuse computation and communication; and TransformerEngine kernels for accelerated core operations. Benchmarks on models like Qwen3-30B-A3B show training throughput per GPU jumping from 3075 to 11340 tokens per second. The solution also enables the fine-tuning of very large models, such as the 550B parameter Nemotron 3 Ultra, which would exceed memory limits with the standard Transformers v5. Code and benchmarks are available on GitHub.

marsbit6 min fa

NVIDIA's New Open-Source MoE: One Line of Import, Fine-Tuning Accelerated by 3.7x

marsbit6 min fa

How to Detect AI-Generated Videos? A Review of Dynamic, Traceable, and Explainable Detection Systems

**How to Detect AI-Generated Videos: A Survey on Dynamic, Traceable, and Explainable Detection Systems** With rapid advances in AI video generation (e.g., Sora, Veo), creating highly realistic, multi-minute videos is now possible, widening the gap with detection research. Current AI video detection, often limited to unreliable binary classifications, is insufficient. This survey, accepted at ACL 2026, reframes the goal as **"factual fidelity verification"**—checking if a video's content (who, when, where, what) aligns with the real world perceptually and cognitively. It categorizes AI-generated videos into three paradigms: **Local Manipulation Videos (LMV**, e.g., face swaps), **Audio-Visual Editing (AVE**, e.g., lip-syncing), and **Generative Video Synthesis (GVS**, fully synthetic videos like Sora's). Detection challenges evolve from visual artifacts in LMV to multi-modal inconsistencies in AVE and higher-level world knowledge violations in GVS. The core proposal is a **Vision-Language Dual-View framework** with four hierarchical layers: 1. **Layer 1 (Intrinsic Visual Cues):** Analyzes low-level signal statistics, noise patterns, and physiological signals. 2. **Layer 2 (Spatiotemporal Consistency):** Checks for temporal coherence in object motion and scene dynamics. 3. **Layer 3 (Cross-Modal Consistency):** Verifies alignment between video, audio, and text within the video. 4. **Layer 4 (Language-Guided World-Level Reasoning):** Uses external knowledge, facts, and physical laws to judge semantic plausibility and factual correctness. The survey traces a shift in detection focus from lower layers (1 & 2) toward higher, language-involved layers (3 & 4). It also reviews evolving evaluation metrics and datasets tailored for each video paradigm. The conclusion advocates for a **dynamic, evidence-first detection system** that moves beyond simple classification. Future trustworthy detection requires combining visual evidence (from CV) with semantic reasoning and explanation (from NLP & multimodal AI), ultimately creating traceable and explainable judgments about a video's adherence to real-world constraints.

marsbit8 min fa

How to Detect AI-Generated Videos? A Review of Dynamic, Traceable, and Explainable Detection Systems

marsbit8 min fa

It Turns Out the First Real-World Application of AI x Crypto is in Security Auditing

The article explores the surprising trend where AI's first major impact on crypto has been in security auditing, not in areas like trading or analytics. It details how AI-powered tools are dramatically lowering the barrier to finding smart contract vulnerabilities, enabling attackers to scan thousands of contracts and execute exploits within minutes. This has rendered traditional, manually-produced audit reports with their month-long validity periods increasingly obsolete, creating a critical "structural crack" in the old security model. Cases like Drift Protocol and KelpDAO show that even extensively audited protocols can be hacked through social engineering, operational flaws, or infrastructure misconfigurations beyond pure code review. Attackers are also using AI to find and exploit vulnerabilities in years-old, deployed contracts. Notably, OpenZeppelin's co-founder has expressed a grim view that "all DeFi is insecure" due to AI's asymmetric advantage. In response, the audit industry is undergoing a fundamental shift. While there's a short-term spike in defensive re-audits, the long-term business model is changing. Firms are developing AI-assisted systems and moving from one-time report deliveries towards embedded, continuous services like real-time monitoring and formal verification. Examples include AI tools uncovering critical, previously missed vulnerabilities in heavily audited protocols like Curve Finance and Zcash. The conclusion is that security must become a continuous investment, not a one-time checkbox, and audit firms must rapidly evolve their tools and service models to survive.

marsbit14 min fa

It Turns Out the First Real-World Application of AI x Crypto is in Security Auditing

marsbit14 min fa

Never expected that the first tangible application of AI x Crypto is in security auditing

Unexpectedly, the initial major application of AI in the Crypto sphere has turned out to be security auditing. In 2026, DeFi has faced significant security challenges, with 121 hacking incidents resulting in approximately $942 million in losses. While AI was expected to first impact areas like quantitative trading, its initial breakthrough has instead transformed security auditing by drastically lowering the cost and skill barrier for finding smart contract vulnerabilities. The traditional audit model is facing obsolescence. Advanced AI models, such as Claude Mythos, enable attackers to scan thousands of contracts and identify vulnerability patterns at scale, compressing the time from discovery to execution to mere minutes. This renders the month-long validity of traditional audit reports ineffective. Notably, attacks now frequently target well-audited, established protocols by exploiting business logic flaws, operational security weaknesses, and even years-old historical contracts, demonstrating that old audit reports offer zero protection. This pressure is forcing a fundamental shift in the industry. In the short term, a wave of defensive re-auditing is occurring, driven by projects seeking to meet new AI-era security standards and regulatory requirements. In the long run, audit firms' business models are diverging. The one-time report delivery model is declining in value, as evidenced by platforms like Code4rena shutting down. Leading firms are now pivoting towards AI-powered defense, integrating continuous monitoring, real-time on-chain risk detection, and embedding security directly into the development phase, as seen with tools like OpenZeppelin's Skills system. Ultimately, the era of "audit once, secure forever" is over. Security must become a continuous, embedded infrastructure investment for projects. For audit companies, survival depends on proactively transforming from traditional service providers into platforms offering AI-native, ongoing security solutions.

链捕手22 min fa

Never expected that the first tangible application of AI x Crypto is in security auditing

链捕手22 min fa

$3M Exploit Hits Polymarket: Users to Receive Full Refunds After Third-Party Breach

Polymarket will fully reimburse users affected by a front-end exploit that stole approximately $3 million in crypto assets. The company stated the incident was not a flaw in its core protocol but a supply chain attack. A compromised third-party vendor injected a malicious script into the platform's front-end for a limited number of users, allowing the attacker to drain funds from about 15 wallets while they interacted with the site. The stolen assets, primarily Polymarket's pUSD stablecoin, were bridged to Ethereum and converted to roughly 1,893 ETH. This marks the second security incident for Polymarket in under two months, following a separate $700,000 loss. The event highlights growing risks associated with third-party dependencies in the crypto industry.

TheNewsCrypto23 min fa

$3M Exploit Hits Polymarket: Users to Receive Full Refunds After Third-Party Breach

TheNewsCrypto23 min fa

Trading

Spot

Articoli Popolari

Come comprare SAGA

Benvenuto in HTX.com! Abbiamo reso l'acquisto di Saga (SAGA) semplice e conveniente. Segui la nostra guida passo passo per intraprendere il tuo viaggio nel mondo delle criptovalute.Step 1: Crea il tuo Account HTXUsa la tua email o numero di telefono per registrarti il tuo account gratuito su HTX. Vivi un'esperienza facile e sblocca tutte le funzionalità,Crea il mio accountStep 2: Vai in Acquista crypto e seleziona il tuo metodo di pagamentoCarta di credito/debito: utilizza la tua Visa o Mastercard per acquistare immediatamente SagaSAGA.Bilancio: Usa i fondi dal bilancio del tuo account HTX per fare trading senza problemi.Terze parti: abbiamo aggiunto metodi di pagamento molto utilizzati come Google Pay e Apple Pay per maggiore comodità.P2P: Fai trading direttamente con altri utenti HTX.Over-the-Counter (OTC): Offriamo servizi su misura e tassi di cambio competitivi per i trader.Step 3: Conserva Saga (SAGA)Dopo aver acquistato Saga (SAGA), conserva nel tuo account HTX. In alternativa, puoi inviare tramite trasferimento blockchain o scambiare per altre criptovalute.Step 4: Scambia Saga (SAGA)Scambia facilmente Saga (SAGA) nel mercato spot di HTX. Accedi al tuo account, seleziona la tua coppia di trading, esegui le tue operazioni e monitora in tempo reale. Offriamo un'esperienza user-friendly sia per chi ha appena iniziato che per i trader più esperti.

94 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.13Aggiornato il 2026.06.02

Discussioni

Benvenuto nella Community HTX. Qui puoi rimanere informato sugli ultimi sviluppi della piattaforma e accedere ad approfondimenti esperti sul mercato. Le opinioni degli utenti sul prezzo di SAGA SAGA sono presentate come di seguito.