Поточні механізми репутації у Web3 зазвичай поділяються на три традиційні підходи: статичні фільтри Sybil, які залишаються незмінними з часом, системи верифікації на основі ідентичності, що покладаються на облікові дані користувачів, та системи знімків, які фіксують дані у визначені інтервали.

FairScale пропонує принципово іншу парадигму. Замість того, щоб покладатися на статичні механізми, він працює динамічно, постійно адаптуючись до умов мережі. Система змінює фокус з верифікації ідентичності на аналіз поведінки — оцінюючи реальні дії в мережі, а не облікові дані користувачів. Найголовніше, FairScale функціонує у реальному часі, здійснюючи оцінку репутації саме в той момент, коли потрібно приймати рішення, а не покладаючись на історичні знімки.

Цей підхід, орієнтований на поведінку у реальному часі, дозволяє більш точно оцінювати ризики та забезпечувати більш справедливі результати управління у децентралізованих протоколах і платформах.