Na era em que a privacidade dos dados se torna cada vez mais central no Web3, a Walrus está a explorar uma direção interessante — criar uma camada de disponibilidade de dados para Web3. A característica deste projeto reside na integração de ambientes de execução confiáveis e provas de conhecimento zero, com o objetivo de proteger a privacidade dos dados e permitir que aplicações na cadeia acessem resultados de cálculos verificados de forma transparente.
Do ponto de vista técnico, a abordagem da Walrus é bastante clara. Os cálculos sensíveis são processados em ambientes seguros fora da cadeia, e, após o processamento, basta gerar uma prova de conhecimento zero concisa para ser submetida à cadeia, evitando assim o risco de expor dados na blockchain pública e permitindo que todos verifiquem a autenticidade do cálculo. Em outras palavras, eles pretendem usar essa solução para resolver duas questões persistentes nas aplicações blockchain — vazamento de privacidade e gargalos de escalabilidade. Em termos de comparação, esse tipo de arquitetura tem um papel importante na infraestrutura de futuras aplicações de privacidade.
Ver original
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
14 gostos
Recompensa
14
5
Republicar
Partilhar
Comentar
0/400
DAOdreamer
· 7h atrás
Processar dados sensíveis fora da cadeia e provar na cadeia, essa abordagem realmente me impressionou, Walrus tem algo de especial nesta rodada
Privacidade e escalabilidade ao mesmo tempo? Não brinque, geralmente são duas opções
Sério? Prova de conhecimento zero combinada com ambiente de execução confiável pode resolver o problema? Parece que vai depender de como funciona na prática
Isso não é uma nova ideia de infraestrutura de privacidade, depende se o ecossistema consegue se desenvolver
Honestamente, a combinação de TEE com ZK é realmente inteligente, muito mais confiável do que cálculos puramente na cadeia
A popularidade da camada de privacidade de dados realmente aumentou, Walrus será mais um projeto de PPT?
A minha sensação é que o mais importante ainda é se consegue atrair desenvolvedores suficientes para usar, por mais que a arquitetura seja excelente, se ninguém usar, não adianta
Ver originalResponder0
FunGibleTom
· 7h atrás
A combinação de TEE com provas de conhecimento zero soa bastante sólida, mas não sei se na prática vai ser a mesma coisa...
Ver originalResponder0
OffchainOracle
· 8h atrás
Cálculo fora da cadeia + prova de conhecimento zero, essa combinação realmente tem potencial, mas a sua implementação prática vai depender do suporte do ecossistema
Ver originalResponder0
NullWhisperer
· 8h atrás
honestamente, a questão aqui é se essas computações off-chain realmente permanecem off-chain... como teoricamente explorável se o ambiente de execução confiável for comprometido, e depois? as provas zk não corrigem retroativamente os dados vazados, para ser sincero
Ver originalResponder0
ColdWalletAnxiety
· 8h atrás
A combinação de TEE com ZK realmente tem potencial, mas se o Walrus poderá realmente ser implementado depende do suporte do ecossistema, certo?
Na era em que a privacidade dos dados se torna cada vez mais central no Web3, a Walrus está a explorar uma direção interessante — criar uma camada de disponibilidade de dados para Web3. A característica deste projeto reside na integração de ambientes de execução confiáveis e provas de conhecimento zero, com o objetivo de proteger a privacidade dos dados e permitir que aplicações na cadeia acessem resultados de cálculos verificados de forma transparente.
Do ponto de vista técnico, a abordagem da Walrus é bastante clara. Os cálculos sensíveis são processados em ambientes seguros fora da cadeia, e, após o processamento, basta gerar uma prova de conhecimento zero concisa para ser submetida à cadeia, evitando assim o risco de expor dados na blockchain pública e permitindo que todos verifiquem a autenticidade do cálculo. Em outras palavras, eles pretendem usar essa solução para resolver duas questões persistentes nas aplicações blockchain — vazamento de privacidade e gargalos de escalabilidade. Em termos de comparação, esse tipo de arquitetura tem um papel importante na infraestrutura de futuras aplicações de privacidade.