LRC:走进CBX了解加密世界的商海之战(宣发)

走进CBX,了解一场隐私革命

“互联网+”的大数据时代:你的个人隐私数据安全吗?

智慧旅游、智慧健康、智慧交通、网上银行、网购等等,给人们的生活、工作、出行带来极大方便。大数据与云计算、互联网等新技术相结合,正在迅速并将日益深刻改变人们生产生活方式。当人们越来越清晰感知到全球大数据时代来临,我们的生活、工作更为便捷的同时,也有一些迷惑,甚至疑虑和忐忑。这是因为海量数据的收集、互通、共享及相关产业的出现,与之相伴而来的是数据不安全和个人隐私难于保护感。

公告 | OKEx 关于ETT组合交易-指数成分变更公告:据OKEx官方公告,依照ETT协议内容:1.OK06ETT 样本选择标准:入选OK05指数的样本自动入选OK06指数样本空间,OKB作为OKEx的通用积分,入选OK06指数样本空间。2.OK05指数:在样本空间中选取流通市值排名前5的币种。由于目前所配置的BCH已分叉为BCHABC和BCHSV,再平衡处理方案如下:A.按照当前流通市值排名将由XRP代替指数中BCH的成分。B.在今日(香港时间2018年11月23日16:00)的”再平衡“时,将目前的”USDT”和”BCHABC”卖掉后配置新的资产成分。C.再平衡之后,将开启申购和赎回。[2018/11/23]

数据共享、共融、共治成为社会发展的必然趋势。然而,隐私保护与数据开放共生共处不可分割,同等重要。数据开放已成为了时代发展的必然选择,在大数据时代,移动互联网的迅猛发展,无论在何时何地,手机等各种网络入口以及无处不在的传感器等都会对个人数据进行采集、存储、使用、分享,而这一切大部分都是在用户无法控制和知晓的情况下发生的。

OKEx关于EOS主网上线暂停充值和提现的公告:OKEx今日发布公告,由于EOS将在北京时间6月2日06:59:59从以太坊网络切换到EOS主网,OKEx在保证用户资金安全的同时配合EOS主网切换,因此在主网切换前24小时OKEx暂停EOS充值和提现,交易功能不受影响,具体时间安排如下:北京时间本周四5月31日18:00:00,暂停EOS充值和提现,待主网上线并稳定运行以后OKEx将开放EOS的充值和提现,届时另行公告通知。EOS暂停充值和提现期间请不要再进行EOS充值。充值和提现暂停期间账户内各业务之间(币币账户、合约账户、法币账户)划转不受影响,合约账户如需追加保证金,可以通过“币币交易”或者“法币交易”兑换EOS然后划转至“合约账户”来追加保证金。[2018/5/28]

或许从互联网出现的那一刻起,数据防护和数据入侵之间的斗争就注定成为无法摆脱的命运。网络安全已经从冷战时期的军事防护到如今成为国家级的战略力量。无论是政、商机构还是个人都遭受着信息泄露带来的损失,无人能置身事外。

Bitstar关于ETF分叉处理公告:Bitstar关于ETF分叉处理公告。尊敬的用户:

根据Twitter“ETF基金会”官方公布的消息,2017年12月14日18:36(格林威治时间+8),“ETF分叉点已发生4730660区块高度”。每个ETH持有者将以1:1的比例获得ETF。在这里值得一提的是,ETF团队原本预计2018年1月1日的分叉点将发生在4830000区块高度。但是突然发布的消息17年12月14日16点21分,这表明分叉将提前在4730999区块高度进行。此外,最终叉子发生在17年12月14日18:36,区块高度为4730660。

我们不理解团队频繁更换分叉计划的方式,而无需向用户和市场进行任何预先通知。如果将来发生类似事件,我们不承诺无疑会接受BitStar的货币交付。

在对BitStar用户负责任的态度下,我们仍然会根据资产快照在这个高度下向比赛的用户提供比例ETF 4730999。我们已经考虑过BitStar用户对339个区块的差异值会有轻微的影响。[2017/12/15]

区块链是促进数据安全和隐私保护的重要技术。隐私计算,根据中国信息通信研究院的定义,是指在保证数据提供方不泄露敏感数据的前提下,对数据进行分析计算并能验证计算结果的信息技术。广义上是指面向隐私保护的计算系统与技术,涵盖数据的产生、存储、计算、应用、销毁等信息流程全过程,想要达成的效果是使数据在各个环节中“可用不可见”。在保证数据安全的前提下,让数据可以自由流通或共享,消除数据孤岛问题,从而释放数据更大的价值,提升生产效率,进而推进产业创新。

CryptoBattle2.0将为数据安全保护带来新的希望。

1)基于密码学的多方安全计算技术。通过秘密分享、遗忘传输、混淆电路或同态加密等特殊的加密算法和协议,从而支持在加密数据上直接进行计算。理论上,在不考虑代价的“理想”情况下,多方安全计算技术能实现任意的计算“功能”,并且达到比较高的安全性。但是由于数据通信量骤增,计算效率损失大和需要极高的算力要求等因素,MPC的技术产品化还有一定的限制,相关的技术解决方正在积极探索。

2)基于可信硬件的安全沙箱计算技术。其核心思想是构建一个硬件安全区域,数据仅在该安全区域内进行计算,利用可信任执行环境TEE防止操作系统恶意地查看应用执行环境的内容;利用安全沙箱防止恶意应用通过特殊调用控制操作系统。

3)基于人工智能的联邦学习技术。在横向维度,每个参与者在本地训练计算自己的样本,只分享模型训练的梯度;纵向维度,各参与者训练各自的,共同训练上层模型。两个维度的融合,从而让多个相互不信任的数据拥有方不必共享数据的基础上联合进行模型训练。

4)差分隐私(DifferentialPrivacy),保护的是数据源中一点微小的改动导致的隐私泄露问题。

一场颠覆过去的隐私革命战役,一次未来经济安全生态的自由畅享,一个无限延展的商业帝国,向所有加密商海之战的勇者致敬。

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