Brak prywatności w transakcjach na łańcuchu jest jednym z największych przeszkód w masowej adopcji kryptowalut do płatności i jako środka wymiany, według Changpeng Zhao, współzałożyciela giełdy kryptowalut Binance.
Wykonawca powszechnie znany jako „CZ” powiedział, że brak prywatności uniemożliwia firmom i instytucjom opłacanie wydatków w kryptowalutach. Podano ten przykład:
„Brak prywatności może być brakującym ogniwem w adopcji płatności kryptograficznych. Wyobraź sobie, że firma płaci pracownikom w kryptowalutach na łańcuchu. Przy obecnym stanie kryptowalut, możesz praktycznie zobaczyć, ile każdy w firmie zarabia, klikając adres 'od'.”
Ideologia cypherpunk jest centralna dla narodzin kryptowalut, cyfrowych pieniędzy peer-to-peer, które można transferować bez zcentralizowanych pośredników, oraz szyfrowania komunikacji online, aby chronić wiadomości przed inwigilacją.
Szyfruj wszystko: wzrost prywatności on-chain
Firmy i instytucje nie zaakceptują kryptowalut, platform Web3 ani blockchain, jeśli nie będą mogły chronić swoich transakcji, powiedział Avidan Abitbol, były specjalista ds. rozwoju biznesu w projekcie kryptowalutowym Kaspa.
Dane transakcyjne zawierają kluczowe informacje o przepływach pracy w korporacjach, tajemnicach handlowych, relacjach biznesowych i mogą dostarczać wskazówek dotyczących ogólnego stanu finansowego firmy konkurentom, powiedział.
Te problemy mogą prowadzić do kradzieży korporacyjnych, szkodzić korporacjom podczas negocjacji biznesowych i zwiększać ryzyko, że instytucja stanie się celem oszustów, dodał Abitbol.
Dalszy rozwój technologiczny systemów AI zaostrzy ten problem, według Erana Baraka, byłego dyrektora generalnego firmy zajmującej się prywatnością Shielded Technologies.
Zcentralizowane serwery zawierające wrażliwe lub cenne informacje staną się coraz bardziej atrakcyjne dla hakerów wspieranych przez AI, powiedział Cointelegraph.
Oznacza to, że technologie prywatności onchain będą konieczne do ochrony cennych informacji online, gdy AI stanie się coraz potężniejsze i będzie w stanie zbierać heurystyczne wskazówki o potencjalnym celu oraz statystycznie modelować prawdopodobne wyniki, powiedział.
