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グローバル情報

09/26 金曜日

MIRAのCandyBombプロモーション開始に関するお知らせ

Bitgetは、2025年9月26日22時から2025年10月3日22時までの期間、MIRAのCandyBombプロモーション開始を発表した。期間中にMIRAで先物取引を行ったユーザーは、総額40,000 MIRA賞金プールからの報酬が配布される。
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MIRA/USDT取引ペアでの先物取引、取引ボットが利用可能へ

Bitgetは、2025年9月26日にMIRA/USDT取引ペアで、最大20倍レバレッジの先物取引、取引ボットが利用可能となることを発表した。
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cudis-BEP20ネットワーク出金サービス再開に関するお知らせ

Bitgetは、cudis-BEP20ネットワーク出金サービス再開を行うことを発表した。
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2025年9月度の準備金証明を更新

Bitgetは、2025年9月度の準備金証明(PoR)レポートを公開し、総準備金比率186%を達成したと発表した。BTCは327%、USDTは101%、ETHは221%、USDCは125%の準備金比率を維持している。これにより、ユーザー資産が1:1以上に完全に裏付けられていることを証明した。Bitgetは、この透明性を確保するための取り組みに加え、7億ドル以上の保護基金を設立することで、セキュリティとユーザー保護をさらに強化している。
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TOKEN2049シンガポールのタイトルスポンサーに

Bitgetは、10月1日と2日に開催されるTOKEN2049シンガポールのタイトルスポンサーを務めることを発表した。これは、ユニバーサル・エクスチェンジ(UEX)という新たなビジョンを世界に広めるための重要なステップとなる。CEOのGracy Chenは、10月2日の基調講演で、集中型と分散型を統合するUEXフレームワークについて解説する。また、イベント期間中には、業界リーダーとのパネルディスカッションや、創業7周年を祝う特別イベントも開催される。
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「MIRAカーニバル」イベント開催に関するお知らせ

Bitgetは、2025年9月26日21時から2025年10月3日21時までの期間、「MIRAカーニバル」イベント開催を発表した。期間中にMIRAで先物取引を行ったユーザーは、総額432,000 MIRA賞金プールからの報酬が配布される。
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上昇トークン予測チャレンジ(9/26)開催に関するお知らせ

MEXCは、上昇トークン予測チャレンジ(9/26)開催を発表した。ASTER、ADA、ENA、AVAX、ONDOの中から最も上昇したトークンに票を入れたユーザーの中から抽選で3名に20 USDTの報酬が配布される。
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人気トークンを公開(2025年9月26日)

MEXCは、人気トークンを公開(2025年9月26日)した。先物取引ではXPLが+55.47%、BTRが+55.47%、SQDが+53.45%となる。現物取引ではANTYが+101.99%、SQDが+51.72%、MONRが+34.73%となる。
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日本語公式コミュニティアドミンを募集へ

MEXCは、日本語公式Telegramコミュニティを盛り上げるコミュニティアドミンを募集している。このポジションの魅力は、月給500 USDTとボーナスという安定した報酬が設定されている点となる。主な業務は、現物・先物取引に関するQ&A対応やイベント運営のサポートとなる。働き方は週5コマ(1コマ4時間)のシフト制でフルリモートも可能であり、Web3業界への一歩を踏み出すのに適している。
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第17回金曜エアドロ祭キャンペーン開催に関するお知らせ

MEXCは、2025年9月26日から2025年10月2日までの期間、第17回金曜エアドロ祭キャンペーン開催を発表した。期間中にMEXCでトークン保有するだけでBARDやXPLなどの報酬が配布される。また、新規ユーザー限定で初回100 USDT以上の入金をすることで、1,000 USDT賞金プールからの報酬が配布される。
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Stablecoin Summitのアフターパーティー「Stablecoin Soirée」を開催へ

Animoca Brandsは、TOKEN2049の一環として開催されるアフターパーティイベント「Stablecoin Soirée」に、Animocaグループ社長のEvan Auyang氏が参加することを発表した。このイベントは2025年10月2日にシンガポールで開催され、ステーブルコインに関する最新イノベーションと規制の枠組みについて学ぶ機会を提供する。
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09/25 木曜日
21:18

Brave社の研究者がLLMのプライバシー対策を開発

Brave社の研究者らは、LLMが学習データを記憶し、機密情報を漏洩するプライバシーリスクに対処するため、新しいメンバーシップ推論攻撃「CAMIA」を開発した。CAMIAは、LLMの文脈依存的な生成特性に合わせて設計されており、従来の攻撃手法に比べ検出精度を約2倍に向上させる。この手法は、情報漏洩がどこで発生しているかを特定し、プライバシー保護の強化に貢献する。
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