Briciole di pane

CASCO

La piattaforma di valutazione dinamica delle ICO

CASCO - Complete Assessment of Smart contracts and Coin Offers

Obiettivo principale dell’operazione: Rafforzamento del sistema innovativo regionale e nazionale
DESCRIZIONE: Gli obiettivi del progetto sono: realizzare la prima piattaforma a livello mondiale per l’analisi della sicurezza intrinseca degli SC e per il monitoraggio e l’analisi di tutti i dati riconducibili ai Token registrati nelle principali blockchain, segnalando tempestivamente vulnerabilità riscontrate o anomalie nelle transazioni delle criptomonete. Contribuire attivamente al raggiungimento degli obiettivi generali dettati dalla S3 della Regione Sardegna, attraverso l’AdS ICT, l’integrazione e l’analisi dei Big Data raccolti sulle transazioni delle ICO.

CODICE PROGETTO: 2014IT16RFOP015
IMPORTO TOTALE DEL PROGETTO:  194.800,00 €
IMPORTO FINANZIATO:  137.403,70 €
CONTATTO: [email protected] | www.sardegnaprogrammazione.it

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Il crowdfunding tramite criptovalute

Il progetto CASCO – Complete Assessment of Smart Contracts and Coin Offers punta a realizzare una piattaforma di valutazione dinamica delle ICO (Initial Coin Offerings), cioè delle operazioni effettuate in crowdfunding tramite criptovalute. Il progetto, finanziato dalla Regione Autonoma della Sardegna, è stato avviato da FlossLab nel 2018.

Per analisi sempre più automatizzate

La piattaforma integra l’analisi della sicurezza intrinseca degli Smart Contracts (Ethereum e altri), il monitoraggio e l’analisi sia di tutti i dati riconducibili ai Token registrati nelle principali Blockchain – segnalando tempestivamente le vulnerabilità riscontrate o le eventuali anomalie nelle transazioni delle criptomonete – sia di quelli reperibili sui siti di presentazione delle ICO.
Un progetto ambizioso, che utilizza le più moderne tecniche di Data Mining per:
  • reperire sui siti web grandi masse di informazioni
  • analizzare i progetti software relativi
  • analizzare le transazioni su Token eterogenei in Blockchain eterogenee
Il tutto è svolto applicando tecniche di Machine Learning e Deep Learning per automatizzare quanto più possibile l’analisi dei dati e l’evidenziazione dei comportamenti anomali.

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