У сучасних умовах, коли приватність даних все більше стає фокусом Web3, Walrus досліджує цікаву напрямок — створення рівня доступності даних для Web3. Цей проект відрізняється тим, що поєднує технології довіреного виконавчого середовища та нульових знань, з метою одночасного захисту приватності даних і забезпечення безшовного доступу до верифікованих обчислень для додатків на блокчейні.
З технічної точки зору, ідея Walrus досить ясна. Чутливі обчислення виконуються у безпечному середовищі поза ланцюгом, після чого генерується компактне доказ нульових знань і подається в мережу. Це дозволяє уникнути ризику розкриття даних у публічному ланцюгу та одночасно дає змогу всім перевірити достовірність обчислень. Іншими словами, команда прагне за допомогою цієї схеми вирішити дві головні проблеми довгострокової експлуатації блокчейн-додатків — витік приватних даних і обмежену масштабованість. У порівнянні з цим, така архітектура має значний потенціал для розвитку інфраструктури майбутніх приватних додатків.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
16 лайків
Нагородити
16
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
DAOdreamer
· 01-15 21:54
Офлайн обробка чутливих даних для підтвердження їхнього походження, яка потім заноситься у ланцюг, ця ідея дійсно мене вразила, Walrus має щось особливе
Чи можливо одночасно вирішити питання приватності та масштабованості? Не смішіть, зазвичай це або-або
Правда чи ні, що поєднання доказів з нульовим розкриттям та довірених виконавчих середовищ може розв’язати проблему? Здається, все залежить від того, як це працюватиме на практиці
Чи не це новий підхід до інфраструктури приватності? Потрібно побачити, чи зможе екосистема розвинутися
Чесно кажучи, комбінація TEE та ZK дійсно розумна, вона набагато надійніша за чисто ланцюгові обчислення
Гарячість у сегменті рівня приватності даних дійсно зросла, чи не стане Walrus знову проектом на презентаційних слайдах?
Мені здається, головне — чи зможе він залучити достатньо розробників для використання, адже навіть найкрутіша архітектура без користувачів — марна.
Переглянути оригіналвідповісти на0
FunGibleTom
· 01-15 21:53
Комбінація TEE та доказів з нульовою довірою звучить досить надійно, але не знаю, чи не виявиться на практиці зовсім іншим...
Переглянути оригіналвідповісти на0
OffchainOracle
· 01-15 21:44
Комбінація офф-чейн обчислень + доведення з нульовою довіреністю дійсно має потенціал, але справжня реалізація залежить від рівня підтримки екосистеми
Переглянути оригіналвідповісти на0
NullWhisperer
· 01-15 21:40
чесно кажучи, тут питання в тому, чи дійсно ці офчейн-обчислення залишаються офчейн... наприклад, теоретично їх можна зламати, якщо довірене середовище виконання буде скомпрометовано, тоді що? zk-докази не виправляють витеклі дані ретроспективно, ngl
Переглянути оригіналвідповісти на0
ColdWalletAnxiety
· 01-15 21:26
Комбінація TEE та ZK дійсно має потенціал, але чи зможе Walrus дійсно реалізуватися, залежить від рівня підтримки екосистеми.
У сучасних умовах, коли приватність даних все більше стає фокусом Web3, Walrus досліджує цікаву напрямок — створення рівня доступності даних для Web3. Цей проект відрізняється тим, що поєднує технології довіреного виконавчого середовища та нульових знань, з метою одночасного захисту приватності даних і забезпечення безшовного доступу до верифікованих обчислень для додатків на блокчейні.
З технічної точки зору, ідея Walrus досить ясна. Чутливі обчислення виконуються у безпечному середовищі поза ланцюгом, після чого генерується компактне доказ нульових знань і подається в мережу. Це дозволяє уникнути ризику розкриття даних у публічному ланцюгу та одночасно дає змогу всім перевірити достовірність обчислень. Іншими словами, команда прагне за допомогою цієї схеми вирішити дві головні проблеми довгострокової експлуатації блокчейн-додатків — витік приватних даних і обмежену масштабованість. У порівнянні з цим, така архітектура має значний потенціал для розвитку інфраструктури майбутніх приватних додатків.