द्वारा राय: केसी फोर्ड, पीएचडी, एनवाईएम टेक्नोलॉजीज में शोधकर्ता
Web3 विकेंद्रीकरण की लहर पर लुढ़का। विकेंद्रीकृत अनुप्रयोग (DAPPs) 2024 में 74% और व्यक्तिगत वॉलेट 485% तक बढ़ गए, जिसमें कुल मूल्य लॉक (TVL) विकेंद्रीकृत वित्त (DEFI) में 214 बिलियन डॉलर के निकट-रिकॉर्ड उच्च स्तर पर बंद हुआ। हालांकि, यह भी उठने की स्थिति के लिए सीधे ऊपर जा रहा है।
जैसा कि एलोन मस्क ने ब्लॉकचेन पर अमेरिकी ट्रेजरी रखने के लिए छेड़ा है, हालांकि खराब तरीके से सोचा गया है, ज्वार के रूप में बदल रहे हैं क्रिप्टो को डीरेगेट किया गया है। लेकिन जब वे करते हैं, तो क्या वेब 3 “सुरक्षा (उपयोगकर्ता) डेटा” के लिए तैयार है, जैसा कि कस्तूरी सरोगेट्स प्रतिज्ञा करता है? यदि नहीं, तो हम सभी एक वैश्विक डेटा सुरक्षा संकट के कगार पर हैं।
संकट डिजिटल दुनिया के दिल में एक भेद्यता के लिए उबलता है: सभी मौजूदा नेटवर्क की मेटाडेटा निगरानी, यहां तक कि विकेंद्रीकृत भी वेब 3। एआई प्रौद्योगिकियां अब निगरानी प्रणालियों की नींव पर हैं और त्वरक के रूप में काम करती हैं। गुमनामी नेटवर्क कैप्चर की इस स्थिति से बाहर निकलने का रास्ता प्रदान करते हैं। लेकिन यह बोर्ड भर में मेटाडेटा सुरक्षा के साथ शुरू होना चाहिए।
मेटाडेटा निगरानी की नई सीमा है
मेटाडेटा एआई निगरानी का कच्चा माल है। पेलोड डेटा की तुलना में, मेटाडेटा हल्का है और इस प्रकार एन मस्से को संसाधित करना आसान है। यहाँ, AI सिस्टम सबसे अच्छा उत्कृष्ट है। एकत्रित मेटाडेटा एन्क्रिप्टेड सामग्री की तुलना में बहुत अधिक प्रकट कर सकता है: व्यवहार के पैटर्न, संपर्कों के नेटवर्क, व्यक्तिगत इच्छाओं और अंततः, पूर्वानुमान। और कानूनी रूप से, यह एंड-टू-एंड (E2E) एन्क्रिप्टेड तरीके से असुरक्षित है संचार अब कुछ क्षेत्रों में हैं।
जबकि मेटाडेटा सभी डिजिटल परिसंपत्तियों का एक हिस्सा है, मेटाडेटा जो ई 2 ई एन्क्रिप्टेड ट्रैफ़िक से लीक करता है, हमें उजागर करता है और हम क्या करते हैं: आईपीएस, टाइमिंग हस्ताक्षर, पैकेट आकार, एन्क्रिप्शन प्रारूप और यहां तक कि बटुए विनिर्देश। यह सब एक नेटवर्क के सर्वेक्षणों के लिए पूरी तरह से सुपाठ्य है। ब्लॉकचेन लेनदेन कोई अपवाद नहीं हैं।
डिजिटल कबाड़ के ढेर से हम जो कुछ भी करते हैं, उसके विस्तृत रिकॉर्ड के एक सोने की खान उभर सकते हैं। मेटाडेटा हमारा डिजिटल अचेतन है, और यह जो भी मशीनें लाभ के लिए इसे काट सकती है, उसके लिए कब्रों के लिए है।
ब्लॉकचेन की सीमाएँ
लेनदेन के मेटाडेटा की रक्षा करना ब्लॉकचेन तकनीक का एक बाद था। क्रिप्टो की पेशकश नहीं करता है गुमनामी अवैध व्यापार के साथ उद्योग के प्रतिक्रियावादी संघ के बावजूद। यह ऑफर छद्मताएक चुने हुए नाम के साथ एक बटुए में टोकन रखने की क्षमता।
हाल ही का: बिटकॉइन पर वास्तविक दुनिया की संपत्ति को कैसे टोकन करें
हैरी हैलपिन और अनिया पियोट्रोव्स्का है निदान स्थिति:
“(टी) वह बिटकॉइन के लेन -देन के लेजर की सार्वजनिक प्रकृति (…) का मतलब है कि कोई भी सिक्कों के प्रवाह का निरीक्षण कर सकता है। (पी) सेडोनोमस पते गुमनामी का कोई सार्थक स्तर प्रदान नहीं करते हैं, क्योंकि कोई भी किसी भी लेनदेन के प्रतिपक्ष पते की कटाई कर सकता है और लेनदेन की श्रृंखला को फिर से संगठित कर सकता है। ”
जैसा कि सभी श्रृंखला लेनदेन सार्वजनिक हैं, पूर्ण नोड चलाने वाले किसी भी व्यक्ति में श्रृंखला गतिविधि का एक पैनोप्टिक दृश्य हो सकता है। इसके अलावा, छद्म नाम से जुड़े आईपी पते जैसे मेटाडेटा का उपयोग लोगों के स्थानों और पहचानों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है यदि ट्रैकिंग प्रौद्योगिकियों को पर्याप्त परिष्कृत किया जाता है।
यह ब्लॉकचेन अर्थशास्त्र में मेटाडेटा निगरानी की मुख्य समस्या है: निगरानी प्रणाली किसी भी सक्षम पार्टी द्वारा हमारे वित्तीय यातायात को प्रभावी ढंग से दे सकती है।
ज्ञान भी एक असुरक्षा है
ज्ञान केवल शक्ति नहीं है, जैसा कि कहा जाता है। यह वह आधार भी है जिस पर हम शोषण और असंतुष्ट हैं। वेब 3 में कम से कम तीन सामान्य मेटाडेटा जोखिम हैं।
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धोखाधड़ी: वित्तीय असुरक्षा और निगरानी आंतरिक रूप से जुड़ी हुई हैं। सबसे गंभीर हैक, चोरी या घोटाले एक लक्ष्य के बारे में संचित ज्ञान पर निर्भर करते हैं: उनकी संपत्ति, लेनदेन इतिहास और वे कौन हैं। Dappradar ने अकेले 2024 में फ़िशिंग हमलों की तरह “हैक और शोषण” के कारण $ 1.3 बिलियन का नुकसान का अनुमान लगाया है।
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लीक: विकेन्द्रीकृत टोकनोमिक्स तक पहुंच की अनुमति देने वाले वॉलेट्स लीक केंद्रीकृत इन्फ्रास्ट्रक्चर पर भरोसा करते हैं। अध्ययन करते हैं Dapps और वॉलेट्स ने IP लीक की व्यापकता को दिखाया है: “मौजूदा वॉलेट इन्फ्रास्ट्रक्चर उपयोगकर्ताओं की गोपनीयता के पक्ष में नहीं है। वेबसाइटों को फिंगरप्रिंट उपयोगकर्ताओं के लिए ऑनलाइन दुरुपयोग किया जाता है, और DAPPS और वॉलेट्स उपयोगकर्ता के बटुए के पते को तीसरे पक्ष को लीक करते हैं। ” छद्मता व्यर्थ है यदि लोगों की पहचान और लेनदेन की पैटर्न को मेटाडेटा के माध्यम से आसानी से प्रकट किया जा सकता है।
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चेन सर्वसम्मति: चेन सर्वसम्मति हमले का एक संभावित बिंदु है। एक उदाहरण सेलेस्टिया द्वारा हाल ही में एक पहल है कि सेलेस्टिया के डेटा उपलब्धता नमूनाकरण (डीएएस) प्रक्रिया में श्रृंखला की सर्वसम्मति को बाधित करने के लिए विशेष हमलों के खिलाफ सत्यापनकर्ताओं के मेटाडेटा को अस्पष्ट करने के लिए एक गुमनामी परत को जोड़ने के लिए।
गुमनामी के माध्यम से वेब 3 को सुरक्षित करना
जैसे -जैसे Web3 बढ़ता रहता है, वैसे -वैसे लोगों की गतिविधियों के बारे में मेटाडेटा की मात्रा नई सशक्त निगरानी प्रणालियों तक की पेशकश की जाती है।
वीपीएन से परे
वर्चुअल प्राइवेट नेटवर्क (वीपीएन) तकनीक इस बिंदु पर दशकों पुरानी है। उन्नति की कमी चौंकाने वाली है, अधिकांश वीपीएन एक ही केंद्रीकृत और मालिकाना इन्फ्रास्ट्रक्चर में शेष हैं। टोर और डंडेलियन जैसे नेटवर्क ने विकेंद्रीकृत समाधान के रूप में कदम रखा। फिर भी वे अभी भी प्रवेश और निकास नोड्स के नियंत्रण के माध्यम से “समय विश्लेषण” में सक्षम वैश्विक विरोधियों द्वारा निगरानी के लिए असुरक्षित हैं। इससे भी अधिक उन्नत उपकरणों की आवश्यकता है।
शोर नेटवर्क
सभी निगरानी शोर से भरे नेटवर्क में पैटर्न के लिए दिखती हैं। ट्रैफ़िक द्वारा उत्पन्न मेटाडेटा से आईपी की तरह संचार और डी-लिंकिंग मेटाडेटा के आगे की अस्पष्ट पैटर्न द्वारा, संभावित हमले वैक्टर को काफी कम किया जा सकता है, और मेटाडेटा पैटर्न को बकवास में हाथापाई किया जा सकता है।
एनिमोनिंग नेटवर्क्स ने शोर के माध्यम से संचार या क्रिप्टो लेनदेन जैसे संवेदनशील ट्रैफ़िक को गुमनाम करने के लिए उभरा है: कवर ट्रैफ़िक, टाइमिंग ऑबफ्यूसेशन और डेटा मिक्सिंग। इसी भावना में, मुल्वद जैसे अन्य वीपीएन ने दैटा (एआई-निर्देशित ट्रैफ़िक विश्लेषण के खिलाफ रक्षा) जैसे कार्यक्रम पेश किए हैं, जो अपने वीपीएन नेटवर्क में “विरूपण” जोड़ना चाहते हैं।
कोड को स्क्रैच करना
चाहे वह कल के ड्रोन युद्धों में हत्याओं के खिलाफ लोगों का बचाव कर रहा हो या उनके ऑनचेन लेनदेन को सुरक्षित कर रहा हो, नए गुमनामी नेटवर्क को हम सभी को लक्षित करने के कोड के कोड को स्क्रैम्बल करने की आवश्यकता होती है: मेटाडेटा हमारे ऑनलाइन जीवन को उनके जागने में छोड़ देता है।
कैप्चर की स्थिति पहले से ही यहां है। मशीन लर्निंग हमारे डेटा को खिला रही है। लोगों के डेटा को छोड़ने के बजाय असुरक्षित, वेब 3 और गुमनामी प्रणाली यह सुनिश्चित कर सकती है कि एआई के दांतों में जो समाप्त होता है वह प्रभावी रूप से कचरा है।
द्वारा राय: केसी फोर्ड, पीएचडी, एनवाईएम टेक्नोलॉजीज में शोधकर्ता।
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