Đạo luật SAFE Crypto sẽ khiến các kẻ lừa đảo run sợ: Luật sư tiền mã hóa

cointelegraphОпубликовано 2025-12-17Обновлено 2025-12-17

Введение

Hai thượng nghị sĩ Mỹ đã giới thiệu Đạo luật SAFE Crypto nhằm chống gian lận tiền điện tử. Đạo luật này phối hợp Bộ Tài chính, cơ quan thực thi pháp luật và khu vực tư nhân để ngăn chặn các vụ lừa đảo, vốn khiến người Mỹ thiệt hại 9,3 tỷ USD năm 2024. Luật sư tiền điện tử Gabriel Shapiro nhận định đạo luật có thể khiến lừa đảo "hoảng sợ" khi tập trung vào truy tố tội phạm. Công ty phân tích blockchain TRM Labs cũng sẵn sàng hỗ trợ các cơ quan chức năng theo dõi hoạt động bất hợp pháp.

Hai Thượng nghị sĩ Hoa Kỳ đã đệ trình dự luật nhằm siết chặt các hành vi lừa đảo và gian lận tiền mã hóa bằng cách trang bị cho cơ quan thực thi pháp luật những công cụ tốt hơn để phát hiện các cuộc tấn công và xác định thủ phạm.

Đạo luật Tăng cường Khuôn khổ Cơ quan Thực thi Tiền mã hóa (SAFE), được đệ trình bởi Dân chủ Elissa Slotkin và Cộng hòa Jerry Moran vào thứ Hai, tìm cách phối hợp hành động giữa Bộ Tài chính Hoa Kỳ, cơ quan thực thi pháp luật, các cơ quan quản lý và các công ty tư nhân để giải quyết nạn lừa đảo và gian lận tiền mã hóa, vốn đã chiếm đoạt hàng triệu USD từ các nạn nhân.

“Lực lượng đặc nhiệm này, được thành lập bởi Đạo luật SAFE Cryptocurrency, sẽ cho phép chúng tôi huy động mọi nguồn lực để chống lại gian lận trong tài sản kỹ thuật số,” Slotkin nói, trong khi Moran bổ sung:

“Khi tiền mã hóa ngày càng được sử dụng rộng rãi, dự luật này sẽ giúp chống lại các mối đe dọa và đảm bảo rằng tất cả người Mỹ được bảo vệ tốt hơn khỏi các trò lừa đảo tiền mã hóa.”

Cục Điều tra Liên bang (FBI) báo cáo rằng người Mỹ đã mất 9,3 tỷ USD vào các trò lừa đảo đầu tư liên quan đến tiền mã hóa trong năm 2024, đánh dấu mức tăng 66% so với năm 2023. Các cá nhân trên 60 tuổi là nhóm bị ảnh hưởng nặng nề nhất, với tổng số tiền thiệt hại là 2,84 tỷ USD.

Cần lưu ý rằng con số này bao gồm bất kỳ trò lừa đảo đầu tư nào đơn giản chỉ đề cập đến tiền mã hóa như một phần trong thủ đoạn của nó. Nhiều vụ không liên quan đến blockchain hoặc tiền mã hóa.

Bất chấp những nỗ lực của cả khu vực công và tư nhân nhằm nâng cao nhận thức, những kẻ lừa đảo tiền mã hóa đã tìm ra những cách thức tinh vi hơn để đánh cắp tiền của các nhà đầu tư.

Nhưng Gabriel Shapiro, cố vấn pháp lý tổng quát của công ty đầu tư tiền mã hóa Delphi Labs, cho biết việc triển khai thành công Đạo luật SAFE Crypto có thể khiến những kẻ lừa đảo tiền mã hóa rơi vào tình trạng hoảng loạn.

“Bọn lừa đảo có lẽ sẽ sợ vãi ra quần nếu điều này được thực thi mạnh mẽ,” Shapiro nói trong một bài đăng trên X vào thứ Ba, đồng thời lưu ý rằng Tổng Chưởng lý, Giám đốc Mạng lưới Thực thi Tội phạm Tài chính (FinCEN) và Giám đốc Cơ quan Mật vụ Hoa Kỳ sẽ nằm trong số những quan chức cấp cao tham gia truy bắt tội phạm tiền mã hóa.

Shapiro cho biết Đạo luật SAFE Crypto có thể “rất hữu ích” vì hiện tại các cơ quan quản lý chứng khoán và hàng hóa của Hoa Kỳ không tập trung nhiều vào hành động thực thi đối với tin tặc, kẻ lừa đảo và những người vận hành mô hình Ponzi.

TRM Labs nằm trong số các công ty tư nhân chung tay hỗ trợ

Công ty giám định blockchain TRM Labs nằm trong số các công ty khu vực tư nhân sẵn sàng hỗ trợ các quan chức Hoa Kỳ, với Phó chủ tịch kiêm Trưởng ban Chính sách Toàn cầu của họ, Ari Redbord, tuyên bố rằng sự hợp tác sẽ giúp theo dõi và phá vỡ các mạng lưới bất hợp pháp trong thời gian thực:

Liên quan: Cách sử dụng tiền mã hóa vào năm 2025: YouTube, thẻ Pokémon và hơn thế nữa

“Bằng cách đưa ngành công nghiệp và cơ quan thực thi pháp luật lại với nhau, chúng ta có thể giảm thiểu đáng kể khả năng tội phạm lợi dụng các công nghệ chuyển đổi để gây hại.”

Tạp chí: Gặp gỡ các thám tử onchain chống tội phạm tiền mã hóa tốt hơn cả cảnh sát

Связанные с этим вопросы

QĐạo luật SAFE Crypto được đề xuất nhằm mục đích gì?

AĐạo luật SAFE Crypto được đề xuất nhằm mục đích trang bị cho cơ quan thực thi pháp luật các công cụ tốt hơn để phát hiện các cuộc tấn công và xác định thủ phạm trong lĩnh vực tiền mã hóa, đồng thời phối hợp hành động giữa Bộ Tài chính Mỹ, cơ quan thực thi pháp luật, cơ quan quản lý và khu vực tư nhân để giải quyết nạn lừa đảo.

QNhững thống kê nào về thiệt hại do lừa đảo liên quan đến tiền mã hóa được đề cập trong bài viết?

ACục Điều tra Liên bang (FBI) báo cáo rằng người Mỹ đã mất 9,3 tỷ USD vào các vụ lừa đảo đầu tư liên quan đến tiền mã hóa trong năm 2024, tăng 66% so với năm 2023. Trong đó, các cá nhân trên 60 tuổi bị ảnh hưởng nặng nề nhất, với tổng số tiền thiệt hại là 2,84 tỷ USD.

QLuật sư tiền mã hóa Gabriel Shapiro nhận định gì về tác động của Đạo luật SAFE Crypto?

AGabriel Shapiro, cố vấn pháp lý của công ty đầu tư Delphi Labs, nhận định rằng việc triển khai thành công Đạo luật SAFE Crypto có thể khiến những kẻ lừa đảo tiền mã hóa rơi vào trạng thái hoảng loạn. Ông cho rằng đạo luật này sẽ rất hữu ích vì các cơ quan quản lý chứng khoán và hàng hóa hiện không tập trung nhiều vào hành động thực thi pháp luật đối với tin tặc và những kẻ vận hành mô hình Ponzi.

QCông ty tư nhân nào được nêu tên là sẵn sàng hỗ trợ các quan chức Mỹ trong cuộc chiến chống lừa đảo?

ACông ty giám định chuỗi khối TRM Labs là một trong những công ty khu vực tư nhân sẵn sàng hỗ trợ các quan chức Mỹ. Phó chủ tịch kiêm Trưởng ban Chính sách Toàn cầu của họ, Ari Redbord, tuyên bố rằng sự hợp tác này sẽ giúp theo dõi và phá vỡ các mạng lưới bất hợp pháp trong thời gian thực.

QĐạo luật này sẽ được phối hợp thực hiện bởi những cơ quan và cá nhân cấp cao nào?

AĐạo luật sẽ được phối hợp thực hiện với sự tham gia của các quan chức cấp cao bao gồm Tổng Chưởng lý, Giám đốc Mạng lưới Thực thi Tội phạm Tài chính (FinCEN) và Giám đốc Cơ quan Mật vụ Hoa Kỳ.

Похожее

PANews Column Registration and Article Submission Guide

"PANews Column Registration and Submission Guide" provides instructions for users to register as columnists and publish articles on the PANews platform. Key application requirements are emphasized: content should focus on in-depth analysis within Crypto, Web3, blockchain, data, and viewpoints. Content primarily for brand/product introductions will not be approved, and heavily AI-generated content will be rejected. Promotional (PR/soft) content is directed to the business channel. **Registration Process:** * **Web:** Go to the official website footer, click "Apply for Column," and register with a phone number or email (login via verification code, no password). Fill in the column name, description, upload an avatar, and submit links to previously published work. * **Mobile:** Navigate to "My" -> "Contribute & Create" and complete the form. **Article Submission Tutorial:** 1. Log in to the PANews website. 2. Access the "Creator Center" from your personal homepage. 3. Use the editor to create and publish articles. **Video Upload:** The platform supports embedding videos from third-party sites (e.g., Bilibili). Copy the embed code from the source video, use the editor's "Insert/Edit media" button, paste the code under the "Embed" tab, and adjust the display size (recommended: width 100%, height 560px). **PANews Skills (AI Agent Tool):** PANews offers an official AI Agent skill set called PANews Skills, enabling AI tools to query platform content, track trends, and publish column articles directly. It includes three main skills: 1. `panews`: For tracking daily must-read lists, popular articles, and funding news. 2. `panews-creator`: For managing columns, publishing articles, and uploading images. 3. `panews-web-viewer`: For parsing PANews webpages into Markdown. These skills are compatible with various AI Agent tools (OpenClaw, Cursor, Claude Code, ChatGPT, Gemini, etc.). To use the `panews-creator` skill, users must obtain a specific authentication value from the PANews website after logging into their columnist account.

marsbit5 мин. назад

PANews Column Registration and Article Submission Guide

marsbit5 мин. назад

I Built Myself an Investment Workbench Using AI

For the past two weeks, I've been immersed in Vibe Coding—using AI to write code from natural language descriptions. This process has enabled me to quickly build functional tools that address long-standing personal ideas. Previously, I had many concepts but found execution too cumbersome. Key ideas included a unified dashboard for assets across US stocks, Crypto, HK stocks, and A-shares; a real-time alert system for price movements; an investment map visualizing sector relationships; and a tool to correlate prediction market bets with news and market data. Traditional development hurdles meant these often remained unrealized. Using AI (Codex, Claude Code, and DeepSeek API), I built four initial tools: 1. A **Cross-Market Asset Dashboard** showing total assets, daily P&L, and holdings by market, with added features for alerts and sector mapping. It's deployed locally for privacy. 2. A **Prediction Market (PM) Monitor** tracking bets on events (e.g., company valuations) and correlating probability shifts with news and market movements. I categorize bets by conviction to filter noise. 3. A **Simple Operations Backend** for managing my writing workflow (topics, progress, publishing). It's cloud-deployed for mobile access. 4. A **One-Click Formatting Tool** that automates converting drafts into various platform-specific formats, saving manual effort. While these tools are basic, they represent a significant shift: AI lowers the barrier to creating personalized systems. I believe individual investors can now feasibly build core systems for: * **Asset Observation** (tracking holdings and changes) * **Signal Monitoring** (watching for key market shifts) * **Sector Mapping** (understanding network relationships within a sector) * **Performance Review** (documenting rationale and outcomes) The power of Vibe Coding is its fast feedback loop. Ideas can be implemented, tested, and iterated on rapidly, turning "want-to-do" into "done." This marks the start of my new phase, where I'll share investment thoughts, tool tests, on-chain operations, and educational Web3 content.

marsbit21 мин. назад

I Built Myself an Investment Workbench Using AI

marsbit21 мин. назад

Robinhood, the First Stock in the Predictive Market Concept

The online brokerage Robinhood, which previously partnered with prediction market platform Kalshi to offer event contract trading to its users, is now becoming a direct competitor. This shift began after Robinhood, through a joint venture, acquired and rebranded a CFTC-regulated exchange (now Rothera Exchange). Robinhood's motivation stems from the rapid growth of prediction markets on its platform, which significantly boosted its "other transaction revenue." Recognizing that its vast retail user base is the most critical asset, Robinhood aims to capture more value by routing orders to its own exchange instead of sharing fees with Kalshi. It strategically launched its Rothera platform during the high-traffic 2026 FIFA World Cup, successfully processing tens of millions of contracts in its initial days. This move signals a pivotal power shift in the prediction market industry: control over user distribution and access is emerging as a more decisive advantage than the underlying market infrastructure itself. The future competition may increasingly revolve around which platforms control the major user gateways.

marsbit25 мин. назад

Robinhood, the First Stock in the Predictive Market Concept

marsbit25 мин. назад

After Tokenization of Assets, How to Exit?

Title: How to Exit After Asset Tokenization? Author: Symbiotic Compiled by: Hu Tao, ChainCatcher Summary: Tokenization addresses how assets go on-chain but largely leaves the redemption question unresolved. While tokenized assets can settle instantly, the underlying redemption for assets like treasuries, private credit, or real estate can take from T+1 to 180 days. This gap hinders DeFi adoption of Real World Assets (RWAs). Three emerging models aim to provide instant exit liquidity, differing primarily in their capital structure and efficiency: 1. **Balance Sheet Model (e.g., Grove Basin):** A single entity (like Sky) provides immediate liquidity from its balance sheet, acting as a bridge during the settlement period. It offers simplicity and deep initial liquidity but is constrained by a single entity's capacity and risk appetite. 2. **Asset-Specific Vault Model (e.g., Upshift Clear):** Independent liquidity providers fund dedicated vaults for each supported asset, earning fees. It decentralizes capital sources but isolates liquidity and capital per asset, leading to potential fragmentation. 3. **Shared Liquidity Layer Model (e.g., Symbiotic Liquid Lane):** A shared capital pool supports multiple RWA types simultaneously. Funds remain productive between redemptions (e.g., earning yield in lending markets). Exits are settled via a competitive RFQ market. This model aims for higher capital efficiency, scalability across assets, and serves longer-duration assets like private credit. Key differentiators are: 1) Source of capital and risk bearer, 2) Redemption pricing mechanism, 3) Capital efficiency, 4) Scalability to new asset types, and 5) Composability. The shared liquidity layer model represents a move from piecemeal solutions toward scalable infrastructure, enabling T+0 exits by pooling capital, maintaining yield, and using competitive pricing, thus enhancing RWA utility in DeFi.

marsbit34 мин. назад

After Tokenization of Assets, How to Exit?

marsbit34 мин. назад

After Tokenizing Assets, How to Exit?

After tokenization, a key unresolved issue is providing holders with a reliable exit mechanism, as underlying asset settlement (taking days to months) lags far behind on-chain token settlement. Three primary models for instant liquidity have emerged, differing in their capital structure and efficiency: 1. **Balance Sheet Model (e.g., Grove Basin):** A single, well-capitalized entity (like Sky) provides immediate liquidity from its own reserves. This offers simplicity and deep initial liquidity but is constrained by that single balance sheet's capacity and risk appetite, limiting scalability. 2. **Dedicated Vault Model (e.g., Upshift Clear):** Independent liquidity providers (LPs) fund separate vaults for each supported asset. This decentralizes capital sources but isolates liquidity and capital, which becomes inefficient as the number of tokenized assets grows. 3. **Shared Liquidity Layer Model (Symbiotic Liquid Lane):** Independent capital providers fund shared vaults that can support multiple tokenized assets simultaneously. Capital remains productive between redemptions (e.g., earning yield in DeFi markets). Exits are settled via a competitive RFQ market where market makers bid. The article argues that the shared layer model offers superior capital efficiency and scalability. It transforms exit liquidity from an asset-specific patch into shared market infrastructure, allowing liquidity capacity to grow with overall market participation rather than being fragmented per asset. This is particularly valuable for longer-duration assets like private credit, where reliable T+0 exits can significantly enhance their utility in DeFi.

链捕手48 мин. назад

链捕手48 мин. назад

Торговля

Спот

Фьючерсы

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на SAFE (SAFE) представлены ниже.