في ظل ازدهار الشبكات اللامركزية للبنية التحتية الفيزيائية (DePIN) وتطبيقات انترنت الأشياء، أصبحت تحقق صحة البيانات تحديًا رئيسيًا. سواء كان ذلك في مراقبة البيئة، أو تسجيل استهلاك الطاقة، أو جمع معلومات النقل الذكي، فإن مصداقية البيانات تؤثر بشكل مباشر على موثوقية الشبكة بأكملها.
بالنسبة لهذه المشكلة، قدمت Lagrange حلاً مبتكراً يسمى DeepProve. يستخدم هذا النظام بذكاء تقنية الإثباتات الصفرية (ZKP) لإنشاء "إثباتات قابلة للتحقق" لكل بيانات ستدخل السلسلة. تتيح هذه الطريقة للمستخدمين عدم الثقة العمياء في مصدر البيانات، بل التحقق من صحة البيانات ومعالجتها بشكل عادل من خلال الرياضيات المشفرة.
يتضمن الهيكل الأساسي لـ DeepProve معالج ZK المساعد وشبكة إثباتات اللامركزية. تتكون سير العمل بشكل رئيسي من ثلاث مراحل: أولاً، يتم الانتهاء من حساب وتنظيف بيانات المستشعر بشكل فعال خارج السلسلة; ثم، يتم استخدام آلية عدم المعرفة لتوليد شهادات تحقق مقاومة للتلاعب; أخيراً، يتم مراجعة البيانات من قبل العقد الموزعة على السلسلة، لضمان صحة البيانات واتساقها.
هذا النموذج الابتكاري يقلل بشكل كبير من تكلفة الثقة في شبكة DePIN، مما يجعل البيانات ليست فقط متاحة، ولكن قابلة للتحقق أيضاً. إن آفاق تطبيقه واسعة، بدءًا من مصنعي أجهزة الانترنت الأشياء إلى الشبكات الطاقية، وصولاً إلى بناء البنية التحتية للمدن الذكية في المستقبل، كلها يمكن أن تستفيد من ذلك.
في نظام DeepProve البيئي، يلعب رمز $LA دورًا مهمًا. إنه ليس فقط مصدر الطاقة لتشغيل الشبكة، ولكن أيضًا من خلال آلية التحفيز يشجع عقد الرهن على المشاركة في المهام والتحقق، مما يشكل حلقة اقتصادية آمنة ومستقرة على المدى الطويل.
في هذا العالم المتزايد الاتصال، أصبحت البيانات الموثوقة حجر الزاوية للشبكة. ظهور DeepProve يوفر دعمًا تقنيًا قويًا لبناء شبكة لامركزية أكثر موثوقية وشفافية، مما يدفع الصناعة بأكملها نحو مستوى أعلى من حوكمة البيانات.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
في ظل ازدهار الشبكات اللامركزية للبنية التحتية الفيزيائية (DePIN) وتطبيقات انترنت الأشياء، أصبحت تحقق صحة البيانات تحديًا رئيسيًا. سواء كان ذلك في مراقبة البيئة، أو تسجيل استهلاك الطاقة، أو جمع معلومات النقل الذكي، فإن مصداقية البيانات تؤثر بشكل مباشر على موثوقية الشبكة بأكملها.
بالنسبة لهذه المشكلة، قدمت Lagrange حلاً مبتكراً يسمى DeepProve. يستخدم هذا النظام بذكاء تقنية الإثباتات الصفرية (ZKP) لإنشاء "إثباتات قابلة للتحقق" لكل بيانات ستدخل السلسلة. تتيح هذه الطريقة للمستخدمين عدم الثقة العمياء في مصدر البيانات، بل التحقق من صحة البيانات ومعالجتها بشكل عادل من خلال الرياضيات المشفرة.
يتضمن الهيكل الأساسي لـ DeepProve معالج ZK المساعد وشبكة إثباتات اللامركزية. تتكون سير العمل بشكل رئيسي من ثلاث مراحل: أولاً، يتم الانتهاء من حساب وتنظيف بيانات المستشعر بشكل فعال خارج السلسلة; ثم، يتم استخدام آلية عدم المعرفة لتوليد شهادات تحقق مقاومة للتلاعب; أخيراً، يتم مراجعة البيانات من قبل العقد الموزعة على السلسلة، لضمان صحة البيانات واتساقها.
هذا النموذج الابتكاري يقلل بشكل كبير من تكلفة الثقة في شبكة DePIN، مما يجعل البيانات ليست فقط متاحة، ولكن قابلة للتحقق أيضاً. إن آفاق تطبيقه واسعة، بدءًا من مصنعي أجهزة الانترنت الأشياء إلى الشبكات الطاقية، وصولاً إلى بناء البنية التحتية للمدن الذكية في المستقبل، كلها يمكن أن تستفيد من ذلك.
في نظام DeepProve البيئي، يلعب رمز $LA دورًا مهمًا. إنه ليس فقط مصدر الطاقة لتشغيل الشبكة، ولكن أيضًا من خلال آلية التحفيز يشجع عقد الرهن على المشاركة في المهام والتحقق، مما يشكل حلقة اقتصادية آمنة ومستقرة على المدى الطويل.
في هذا العالم المتزايد الاتصال، أصبحت البيانات الموثوقة حجر الزاوية للشبكة. ظهور DeepProve يوفر دعمًا تقنيًا قويًا لبناء شبكة لامركزية أكثر موثوقية وشفافية، مما يدفع الصناعة بأكملها نحو مستوى أعلى من حوكمة البيانات.