暗号資産を用いた分散型予測市場では、公開情報が価格に反映される前に内部情報を持つトレーダーが先制的に取引を行う可能性がある。このような情報漏洩の検出を目的とした新たなフレームワーク「ForesightFlow」が開発された。このフレームワークは、イベント解決型の二値市場において、公開ニュースイベント前に市場価格に織り込まれた終局的な情報の割合を定量化する情報漏洩スコア（ILS）を提供する。 スコアの解釈には三つの運用的スコープ条件が前提とされている。エッジ効果、自明でない総移動、アンカー感度性である。また、このスコアはマーフィー分解によって読み解くことが可能で、ラベル生成と適切な採点ルール文献を結びつけている。実証的な評価では重要な知見が浮かび上がった。まず、公開イベントのタイムスタンプの代理指標は、事象解決市場と対照グループを区別できず、代理指標の品質自体が制約条件となることが判明した。次に、単一の高リスク事例では、記事から導出されたタイムスタンプにより、スコアが代理指標に対して0.444だけシフトし、ゼロの反対側に位置することが示された。 さらに重要な発見として、Polymarketの公開されたインサイダー取引記録の監査では、記録されたケースが体系的に期限解決型であり、元々のILSスコープの外にあることが明らかになった。この知見に基づき、セクション7では「deadline-ILS」拡張が導入された。これはニュースタイムスタンプではなく公開イベントタイムスタンプにアンカーされ、時間経過分布に対してカテゴリごとの指数ハザードベースラインを備えている。この拡張により、方法論とインサイダー取引が実証的に記録されている集団とのギャップが縮小される。研究チームは、911,237市場のコーパスの解決分類法とすべてのコードをGitHubで公開している。