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테오도르힐 박사는 조지아 공대에서 자신의 수학 수업시간에 학생들에게 다음과 같은 숙제를 내 주었다.
동전을 2백 번 던져서 나오는 면을 순서대로 기록 하든가 아니면 2백 번 실험을 한 것처럼 데이터를 조작하여 둘 중 하나의 결과를 제출하시오.
놀라운 점은 이튿날 그가 숙제를 받아 보았을 때 한번만 대충 훑어보고도 누가 데이터를 조작하여 제출했는지를 쉽게 가려낼 수 있었다는 점이다.
다음날 인터뷰에서 그는 사실, 대부분의 사람들은 이런 일에서 실제 확률을 정확하게 알지 못합니다.
따라서 그들은 데이터를 신빙성 있게 조작할 수 없죠라고 말했다.
힐 박사는 벤포드의 법칙이라고 알려진 수학 정리가 데이터의 조작탐지와 횡령, 탈세자 탐지 등과 같은 데에 사용될 수 있는 놀랍도록 강력한 도구라고 확신하는 일군의 수학?통계학자들 중 한 명이다. 실제 캘리포니아를 포함한 몇몇 주와 몇 개 주의 세무서에서는 벤포드의 법칙에 바탕을 둔 탐지 시스템을 운용 중이다.
벤포드의 법칙은 제너럴일렉트릭(GE)사의 물리학자인 故(고)프랭크 벤포드 박사의 이름을 본떠 붙여진 법칙이다.
 이는 1938년 로그 변환표에서 1로 시작하는 페이지가 다른 부분들에 비해 월등히 많이 참조된 사실을 벤포드 박사가 발견하면서부터 연구가 시작됐다.
그는 농구 통계, 잡지의 기사 수, 아메리칸 멘 오브 사이언스지에 실린 3백42명의 주소들처럼 아주 상이한 데이터 소스들로부터 2천2백29개의 수를 선택하여 수학적인 분석을 했다. 그 결과는 상식을 벗어난 것이었다.
즉, 모든 경우에 있어, 최고 자리 숫자(첫자리 숫자)로 1이 나타날 확률이 전체의 30%를 차지한다는 것이다.
이 법칙을 이용한 확률적 예측의 효과는 엄청난 것이다.
앞서 힐 박사의 경우도 이 법칙을 이용한 경우이다.
그는 벤포드의 법칙을 통해 2백회의 동전 실험에서 앞면이나 뒷면이 최소한 6회 이상 연속적으로 나타난다는 사실을 알아냈고 이로부터 학생들의 데이터 조작 여부를 판단해 낼 수 있었던 것이다.
벤포드의 법칙을 실제 문제에 응용한 전문가들 중에 마크 니르기니박사가 있다.
그는 뉴욕 브루클린에서 몇몇 조작 사건에 벤포드의 법칙을 이용한 시스템을 적용함으로써 유명해졌다.
그가 고안한 시스템의 기본 아이디어는 다음과 같다.
만약 세금 반환과 같은 데이터의 수치들이 벤포드 법칙에 의한 빈도나 비율과 비슷하다면 이 수치는 정직한 수치이고, 아주 많이 벗어나는 것은 세무 감사를 추천할 필요가 있는 불량 수치이다.
이 시스템을 이용하여 그는 상당히 정확한 불법 탈세를 탐지해 냈다.
하지만 벤포드의 법칙이 절대적인 법칙은 아니다.
이 법칙은 정규 분포를 이루고 있는 집합에는 적용되지 않으며, 데이터에 따라 오류 긍정을 낼 확률이 많은 등, 몇 가지 문제점을 지니고 있다.
니르기니 박사는 벤포드의 법칙을 이용하여 밀레니엄버그(2000년을 1900년으로 잘못인식하는 컴퓨터 시스템상의 오류)문제를 극복할 수 있으리라 기대한다.
벤포드의 규칙을 이용한 이러한 종류의 소프트웨어들은 1999년과 2000년사이의 중요한 회계상의 변화를 탐지해 낼 수 있으며 이를 간과했을 때 발생할 수 있는 문제를 미연에 방지할 수 있도록 해 준다.