意见作者:NYM Technologies研究人员Casey Ford,博士学位
Web3在权力下放的浪潮中滚动。分散申请(DAPPS)在2024年增长了74%,单个钱包增长了485%,分散融资(DEFI)的总价值锁定(TVL),收盘价为2140亿美元。但是,如果不醒来,该行业也将直接前往捕获状态。
正如埃隆·马斯克(Elon Musk 加密予以放松管制。但是当他们这样做时,Web3准备“保护 [user] 数据,“正如马斯克替代承诺?如果没有,我们都处于全球数据安全危机的边缘。
危机归结为数字世界中心的脆弱性:所有现有网络的元数据监视,甚至是分散的网络 Web3。人工智能技术现在是监视系统的基础,并作为促进剂。匿名网络提供了摆脱这种捕获状态的方法。但这必须始于全面的元数据保护。
元数据是监视的新边界
元数据是AI监视的原材料。与有效载荷数据相比,元数据很轻巧,因此易于处理。在这里,AI Systems最好。汇总的元数据不仅可以揭示更多的内容:行为模式,联系网络,个人欲望网络以及最终可预测性。在法律上,它在端到端(E2E)加密的方式中没有受到保护 现在在某些地区进行通信。
虽然元数据是所有数字资产的一部分,但泄漏从E2E加密流量的元数据揭示了我们和我们的工作:IPS,定时签名,数据包大小,加密格式甚至钱包规格。所有这些都是对对手监视网络的完全清晰度的。区块链交易也不例外。
从一堆数字垃圾中,可以出现我们所做的一切的详细记录。元数据是我们的数字无意识,它可以抢购任何可以收获的机器以获利的东西。
区块链的极限
保护交易的元数据是区块链技术的事后想法。加密不提供 匿名 尽管该行业与非法贸易有反动的关联。它提供 化名,能够将令牌固定在带有选定名称的钱包中。
最近的: 如何在比特币上表达现实世界的资产
哈里·哈尔平(Harry Halpin)和阿尼亚·皮奥特罗夫斯卡(Ania Piotrowska) 诊断 情况:
“[T]比特币交易分类帐的公共性质 […] 意味着任何人都可以观察硬币的流动。 [P]唯一的地址没有提供任何有意义的匿名水平,因为任何人都可以收获任何给定交易的交易对手地址并重建交易链。”
由于所有连锁交易都是公开的,因此任何运行完整节点的人都可以具有链活动的全景视图。此外,如果跟踪技术足够复杂,则可以使用附带的元数据等元数据来识别人们的位置和身份。
这是区块链经济学中元数据监视的核心问题:监视系统可以通过任何有能力的政党有效地将我们的财务流量匿名化。
知识也是不安全感
随着序言的发展,知识不仅是力量。这也是我们被利用和剥夺权力的基础。 Web3中至少有三种一般的元数据风险。
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欺诈:财务不安全和监视与内在联系。最严重的盗窃,盗窃或骗局取决于对目标的积累知识:他们的资产,交易历史以及他们是谁。达普拉达尔(Dappradar)估计,仅仅2024年的网络钓鱼攻击就会出现“黑客和漏洞”,损失了13亿美元。
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泄漏:允许进入分散代币的钱包依赖于泄漏的集中基础设施。 研究 DAPP和钱包中显示了IP泄漏的普遍性:“现有的钱包基础架构不支持用户的隐私。网站滥用钱包在线指纹用户,Dapps和钱包将用户的钱包地址泄露给第三方。”如果人们的身份和交易模式可以通过元数据很容易揭示,那么假名是毫无意义的。
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链共识:连锁共识是潜在的攻击点。一个例子是Celestia最近的一项计划,添加一个匿名层,以掩盖验证器的元数据,以防止特定的攻击,以破坏Celestia的数据可用性采样(DAS)过程中的链条共识。
通过匿名确保Web3
随着Web3的不断增长,有关人们提供的活动的元数据量也随之而来的是新授权的监视系统。
超越VPN
虚拟专用网络(VPN)技术在这一点上已有数十年的历史。缺乏进步令人震惊,大多数VPN仍在相同的集中和专有基础设施中。 TOR和Dandelion等网络介入了分散解决方案。然而,它们仍然容易受到通过控制和退出节点的控制能够“定时分析”的全球对手的监视。需要更高级的工具。
噪声网络
所有监视都在充满噪音的网络中寻找图案。通过进一步掩盖了交通像IP的元数据的沟通模式,可以大大降低可能的攻击向量,并且可以将元数据模式大幅度降低。
匿名网络已通过噪声来匿名化敏感流量,例如通信或加密交易:涵盖流量,时机混淆和数据混合。本着同样的精神,像Mullvad这样的其他VPN介绍了诸如Daita(反对AI引导的交通分析)之类的程序,该程序旨在在其VPN网络中添加“失真”。
争夺代码
无论是捍卫人们免受明天的无人机战争中的暗杀还是确保他们的OnChain Transactions,都需要新的匿名网络来争夺使我们所有人都可以瞄准的代码:我们的在线生活在他们的在线生活中留下。
捕获状态已经在这里。机器学习正在取消我们的数据。 Web3和匿名系统可以确保AI牙齿中最终的内容实际上是垃圾的,而不是将人们的数据留在那里。
意见作者:NYM Technologies研究人员Casey Ford,博士。
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