探索MPC钱包在DeFi中的安全性及应用

币界网Xuất bản vào 2024-08-13Cập nhật gần nhất vào 2024-08-13

币界网报道:

随着去中心化金融(DeFi)的迅速发展,MPC(多方计算)钱包在Web3用户中越来越受欢迎。本文将深入探讨MPC协议的适用场景以及如何安全使用MPC钱包,以帮助用户更好地理解和使用这一技术。

MPC钱包与智能合约钱包的对比

作为两大备受关注的非托管钱包,智能合约钱包(包括多签钱包)和MPC钱包各有优缺点。智能合约钱包凭借其可编程性和灵活性,吸引了许多去中心化社区用户的青睐,而MPC钱包则因其在兼容性、隐私性和低成本方面的优势,成为了机构客户的首选。

0aAJHUjHxRcAjCW4LgLo7k8RADi5EmCGdmcmKmNd.png 

在智能合约钱包中,用户可以定义不同的策略,如设置时间锁、支出限制和自动化执行等,提供了高度的灵活性和用户控制。然而,这种灵活性也带来了合约安全风险,特别是当智能合约未经过充分审计时。相比之下,MPC钱包利用分片技术,将资产管理分散到多个节点,从而消除了单点故障的风险。同时,MPC钱包在交易成本和恢复成本方面更具优势,且兼容多种区块链,适应性强。

增强MPC钱包的安全性方案

尽管MPC钱包在安全性方面表现出色,但仍需采取额外措施来确保其安全性。以下是一些增强MPC钱包安全性的建议:

1. 强化链下规则和运营审计:确保每个分片的操作都在严格的审计规则下进行,防止任何单个分片的恶意行为。通过链下规则的严格管理,可以大大提高系统的安全性和可靠性。

2. 多重签名和权限管理:引入多重签名和粒度权限控制,确保只有授权的操作才能进行。这不仅可以提高安全性,还可以为不同用户提供更精细的权限管理,满足不同场景的需求。

3. 定期安全评估和漏洞修补:定期对MPC协议和实现进行安全评估,及时修补漏洞,保持系统的安全性。通过不断的安全评估和改进,可以有效防范潜在的安全威胁。

这些措施可以帮助用户在使用MPC钱包时获得更高的安全保障,减少潜在的风险。

 TW8aZ6L64vKX8xBLPngdAWcnruP1ya4Q7zLWgI6m.png

MPC钱包与AMM的结合

MPC钱包可以与自动化市场制造者(AMM)结合,提供更高效和安全的交易体验。以下是MPC钱包与AMM结合的一些优势:

1. 提高交易隐私性:利用MPC的隐私保护特性,用户在AMM平台上的交易行为可以保持私密,防止交易策略泄露。MPC钱包的链下签名和密钥管理方式,使得交易过程更加隐秘,不易被外界监测。

2. 增强交易安全性:通过多重签名和分片管理,提高交易过程中的安全性,防止单点故障和恶意攻击。MPC钱包的分片技术,可以将交易签名分散到多个节点进行,进一步提高交易的安全性。

3. 优化交易成本:利用MPC的低交易成本特性,用户可以在AMM平台上以更低的成本进行频繁交易,提高交易效率。相比智能合约钱包,MPC钱包的交易成本更低,特别适合高频交易的场景。

结论

从上述对比中可以看出,MPC钱包和智能合约钱包各自解决了单点故障问题,提高了用户资产安全并降低了使用复杂度。MPC钱包以其兼容性、隐私性和低成本的优势,成为许多机构客户的首选方案,而智能合约钱包则在功能性、可编程性和公开透明性方面深受去中心化社区的喜爱。

通过强化安全措施和与AMM结合,MPC钱包在DeFi生态中的应用前景广阔,有望为用户提供更安全、高效和隐私保护的金融服务。通过持续的技术创新和改进,MPC钱包将在未来的区块链和DeFi生态中发挥越来越重要的作用。DingPay的MPC技术正在研发中,未来也将兼容智能合约钱包的优势,进一步提升用户体验和安全性。

Nội dung Liên quan

Sâu Sắc: Điện Toán Phi Tập Trung Không Phải là Cơn Sốt, Mà Là Cuộc Đua Then Chốt Để AI Vượt Qua Sự Độc Quyền Tập Trung

Báo cáo sâu sắc: Đây không phải là sự cường điệu hóa mà là chìa khóa để AI thoát khỏi sự độc quyền tập trung. Bài viết phân tích tầm quan trọng của **suy luận phi tập trung (decentralized inference)** như một giải pháp đối phó với kiểm duyệt và phá vỡ sự độc quyền của các thực thể tập trung trong AI. Tác giả đưa ra một kịch bản giả định vào năm 2026, nơi một mô hình AI tiên tiến bị cấm bởi các nhà cung cấp đám mây tập trung, từ đó nhấn mạnh tính tất yếu của các mạng lưới phi tập trung để đảm bảo khả năng tiếp cận không bị kiểm duyệt. Bài viết chỉ ra **bốn thách thức chính** mà lĩnh vực này phải giải quyết: 1. **Chạy các mô hình khổng lồ** trên nhiều GPU tiêu dùng thông qua kỹ thuật phân mảnh (sharding) và giải mã suy đoán (speculative decoding) để đạt tốc độ khả dụng. 2. **Chứng minh tính xác thực của đầu ra**, tức đảm bảo người dùng nhận được kết quả từ đúng mô hình họ yêu cầu, thông qua các phương pháp như xác minh xác suất, chứng minh gian lận (fraud-proof) hoặc bằng chứng trọng số trực tiếp (live-weight proofs). 3. **Bảo vệ quyền riêng tư của prompt**, một vấn đề phức tạp mà các giải pháp thực sự cần đến Môi trường Thực thi Tin cậy (TEE) hoặc Mã hóa Đồng hình Đầy đủ (FHE). 4. **Xây dựng thị trường hai chiều bền vững**, tìm kiếm khách hàng mục tiêu thực sự (như các công ty khởi nghiệp tích hợp AI hoặc agent tự trị) thay vì chỉ dựa vào động cơ đầu cơ token. Bài viết điểm qua một số dự án tiêu biểu như Dolphin Network (nổi bật với live-weight proofs), Inference.net, Morpheus (sử dụng TEE), c0mpute và Darkbloom, đồng thời phân tích ưu thế của mô hình phi tập trung trong các tác vụ ưu tiên **thông lượng (throughput)** như tạo dữ liệu tổng hợp, xử lý hàng loạt, chứ không phải các tác vụ đòi hỏi **độ trễ (latency)** cực thấp. Cuối cùng, tác giả đưa ra một bảng câu hỏi thẩm định và nhận định rằng giá trị lâu dài nằm ở **vòng lặp dữ liệu khép kín**: suy luận phi tập trung tạo ra dữ liệu có giá trị (vết agent, đánh giá...) để huấn luyện các mô hình mới, sau đó các mô hình này lại được đưa trở lại phục vụ trong mạng lưới suy luận.

Foresight News8 phút trước

Sâu Sắc: Điện Toán Phi Tập Trung Không Phải là Cơn Sốt, Mà Là Cuộc Đua Then Chốt Để AI Vượt Qua Sự Độc Quyền Tập Trung

Foresight News8 phút trước

Lần đầu tiên Warsh chủ trì FOMC: Fed hạn chế định hướng lãi suất, trái phiếu Mỹ sẽ còn đắt hơn?

Chủ tịch mới của Fed, Kevin Warsh, đã chủ trì cuộc họp FOMC đầu tiên vào giữa tháng 6 và đưa ra thay đổi đáng chú ý trong cách thức truyền thông: giảm bớt chỉ dẫn về lãi suất tương lai trong tuyên bố và bản thân ông không nộp dự báo "biểu đồ chấm". Điều này đánh dấu sự dịch chuyển từ một Fed minh bạch, có xu hướng dẫn dắt thị trường, sang một Fed muốn giữ không gian linh hoạt chính sách nhiều hơn. Thị trường trái phiếu phản ứng ngay lập tức, với lợi suất trái phiếu kho bạc kỳ hạn 2 năm tăng lên mức cao nhất trong hơn một năm. Các nhà đầu tư lo ngại rằng việc thiếu các tín hiệu chỉ đường rõ ràng từ Fed sẽ khiến họ phải gánh chịu rủi ro cao hơn khi đánh giá chính sách, và đòi hỏi mức bù đắp rủi ro cao hơn thông qua lợi suất, từ đó có thể đẩy chi phí vay của chính phủ, doanh nghiệp và người dân Mỹ tăng lên. Warsh từ lâu đã chỉ trích "biểu đồ chấm" và chỉ dẫn tiền tệ tạo ra một "buồng vang" giữa Fed và thị trường, khiến giá cả tài sản xoay quanh tín hiệu của ngân hàng trung ương thay vì phản ánh đánh giá độc lập về nền kinh tế. Một số nhà đầu tư đồng tình, cho rằng điều này có thể giúp giảm bớt đầu cơ và siết chặt điều kiện tài chính. Tuy nhiên, các định chế lớn như Pimco cảnh báo rằng sự mơ hồ trong truyền thông sẽ khiến thị trường dễ biến động hơn. Các công cụ truyền thông như "biểu đồ chấm" ra đời trong thời kỳ khủng hoảng để kéo dài kỳ vọng lãi suất thấp. Trong bối cảnh lãi suất cao và rủi ro lạm phát vẫn còn hiện hữu, Warsh dường như đang xem xét lại tính phù hợp của chúng. Mức độ ảnh hưởng lâu dài đến thị trường trái phiếu sẽ phụ thuộc vào việc nhóm công tác của Fed sẽ đẩy mạnh cải cách truyền thông này đến đâu.

marsbit16 phút trước

Lần đầu tiên Warsh chủ trì FOMC: Fed hạn chế định hướng lãi suất, trái phiếu Mỹ sẽ còn đắt hơn?

marsbit16 phút trước

Mảnh ghép cuối cùng trong tham vọng tiền mã hóa của Franklin Templeton

Ngày 22 tháng 6, Franklin Templeton công bố hoàn tất việc mua lại 250 Digital và chính thức thành lập bộ phận quản lý tiền mã hóa Franklin Crypto, tập trung vào các chiến lược tiền mã hóa được quản lý chủ động cho các nhà đầu tư tổ chức. Đây được coi là mảnh ghép cuối cùng trong tham vọng tiền mã hóa của tập đoàn quản lý tài sản truyền thống này. Franklin Templeton bắt đầu tiếp cận lĩnh vực tiền mã hóa từ năm 2018. Đến nay, danh mục sản phẩm tiền mã hóa của họ đã phát triển toàn diện trên ba trụ cột chính: 1) Quỹ được mã hóa (tokenized fund), tiêu biểu là quỹ thị trường tiền tệ chuỗi khối BENJI; 2) Một loạt sản phẩm ETF tiền mã hóa thụ động, bao gồm ETF Bitcoin (EZBC), ETF Ethereum (EZET), ETF XRP (XRPZ), ETF Solana (SOEZ) và ETF chỉ số tiền mã hóa (EZPZ); và 3) Các chiến lược quản lý chủ động mới được hình thành thông qua Franklin Crypto. Ngoài ra, công ty còn mở rộng hệ sinh thái thông qua các khoản đầu tư vào các giao thức như Ethena, Crossmint và hợp tác với các blockchain như Aptos và Sui. Tính đến cuối tháng 5 năm 2026, tổng tài sản được quản lý (AUM) của Franklin Templeton là khoảng 1,78 nghìn tỷ USD, trong đó bộ phận tài sản kỹ thuật số quản lý khoảng 1,8 tỷ USD. Con đường tiếp cận tiền mã hóa của Franklin Templeton, với trọng tâm là phát triển sản phẩm và mua lại, khác với cách tiếp cận tập trung vào xây dựng cơ sở hạ tầng cốt lõi như tự lưu ký của đối thủ Fidelity Investments. Tuy nhiên, cả hai đều phản ánh xu hướng mở rộng sâu rộng của các công ty quản lý tài sản truyền thống vào thị trường tiền mã hóa.

Foresight News34 phút trước

Mảnh ghép cuối cùng trong tham vọng tiền mã hóa của Franklin Templeton

Foresight News34 phút trước

Đối thủ lớn nhất của Unitree, tại sao lại chia tách thêm lần nữa?

Ngành công nghiệp trí tuệ thể hiện (Embodied AI) đang đối mặt với tình trạng "đói dữ liệu" trầm trọng. Mi Phong Technology, một công ty con tách ra từ đối thủ chính của Unitree là Zhiyuan, vừa huy động thành công hàng trăm triệu tệ để tập trung giải quyết vấn đề này. Thay vì chỉ dựa vào robot thật, Mi Phong giới thiệu giải pháp thu thập dữ liệu không cần robot (như kẹp gắp và thiết bị đeo đầu), nhằm mục tiêu giảm chi phí và mở rộng quy mô, với 60-70% sản lượng dữ liệu vào năm 2026 dự kiến đến từ phương pháp này. Công ty cũng phát triển công cụ xử lý dữ liệu tự động và xây dựng một nền tảng thương mại hóa dữ liệu, hy vọng biến dữ liệu thành một tài nguyên có thể giao dịch tiêu chuẩn hóa cho toàn ngành. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất của Mi Phong là chứng minh tính trung lập và xây dựng lòng tin với các đối thủ của công ty mẹ Zhiyuan, trong bối cảnh nhiều đại gia như JD.com cũng đang cạnh tranh trong lĩnh vực hạ tầng dữ liệu này. Sự thành công của mô hình kinh doanh này sẽ phụ thuộc vào việc liệu các công ty robot khác có sẵn sàng tin tưởng và sử dụng dịch vụ của Mi Phong hay không.

marsbit36 phút trước

Đối thủ lớn nhất của Unitree, tại sao lại chia tách thêm lần nữa?

marsbit36 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片