Web3元數據危機：如何保護用戶隱私？

Web3面臨的元數據問題，無法忽視

隨著Web3的發展，其元數據問題愈發嚴重，這可能引發全球數據安全危機。匿名網絡和新技術能否保護用戶免受人工智能驅動的監控？

Web3的興起是基於去中心化的浪潮。2024年，去中心化應用程序（DApps）增長了74%，個人錢包增長了485%，去中心化金融（DeFi）中的總鎖倉價值（TVL）接近2140億美元的歷史高位。然而，這個行業若不警醒，正朝著被捕獲的狀態邁進。

隨著埃隆·馬斯克提出將美國財政部放在區塊鏈上的想法，儘管這個構想看似不切實際，隨著加密貨幣的放鬆監管，潮流正在轉變。但當這些變化來臨時，Web3是否準備好“保護用戶數據”，如馬斯克的代理人所承諾的那樣？如果沒有，我們將面臨全球數據安全危機的邊緣。

這場危機的根源在於數字世界的核心脆弱性：所有現有網絡的元數據監控，包括Web3的去中心化網絡。人工智能技術現在已成為監控系統的基礎，並加速其發展。匿名網絡提供了一條擺脫這種捕獲狀態的出路，但這必須從全方位的元數據保護開始。

元數據是監控的新前沿

元數據是人工智能監控中被忽視的原材料。與有效載荷數據相比，元數據輕量且易於大規模處理，這使得人工智能系統在這方面表現最佳。聚合的元數據可以揭示比加密內容更多的信息：行為模式、聯繫網絡、個人欲望，最終甚至是可預測性。從法律上講，它在某些地區並未受到保護，與端到端（E2E）加密通信的情況截然不同。

雖然元數據是所有數字資產的一部分，但從E2E加密流量中洩漏的元數據暴露了我們的行為：IP地址、時間簽名、數據包大小、加密格式，甚至錢包規格。所有這些對於監控網絡的對手來說都是完全可讀的。區塊鏈交易也不例外。

從數字垃圾堆中可以挖掘出詳細記錄我們所做的一切的金礦。元數據是我們的數字潛意識，任何能夠收集它以獲利的機器都可以隨意使用。

區塊鏈的局限性

保護交易的元數據是區塊鏈技術的一個事後考量。儘管行業與非法交易的反應性聯繫，然而加密貨幣並不提供匿名性，而是提供了一種假名性，即能夠以選擇的名稱持有錢包中的代幣。

Harry Halpin和Ania Piotrowska對此情況進行了診斷：

“比特幣交易的公共賬本[…]意味著任何人都可以觀察到貨幣的流動。[假名地址]並未提供任何有意義的匿名性，因為任何人都可以收集到任何給定交易的對手方地址，並重建交易鏈。”

由於所有鏈上交易都是公開的，任何運行完整節點的人都可以對鏈上活動進行全景式觀察。此外，附加在假名錢包上的IP地址等元數據可以用來識別人們的位置和身份，前提是追蹤技術足夠先進。

這就是區塊鏈經濟學中元數據監控的核心問題：監控系統可以有效地去匿名化我們的金融流量，任何有能力的方都能做到。

知識也是一種不安全感

知識不僅僅是力量，正如俗語所說。它也是我們被剝削和無能為力的基礎。在Web3中至少存在三種普遍的元數據風險。

欺詐：金融不安全和監控本質上是相互關聯的。最嚴重的黑客、盜竊或詐騙依賴於對目標的累積知識：他們的資產、交易歷史和身份。DappRadar估計僅在2024年就因“黑客和利用”如網絡釣魚攻擊造成了13億美元的損失。

洩漏：允許訪問去中心化代幣經濟的錢包依賴於洩漏的集中基礎設施。對DApps和錢包的研究顯示了IP洩漏的普遍性：“現有的錢包基礎設施並不利於用戶的隱私。網站濫用錢包來在線指紋識別用戶，DApps和錢包將用戶的錢包地址洩漏給第三方。”如果人們的身份和交易模式可以通過元數據輕易揭示，那麼假名性就毫無意義。

鏈共識：鏈共識是一個潛在的攻擊點。最近Celestia的一個倡議就是為其數據可用性抽樣（DAS）過程增加一層匿名性，以模糊驗證者的元數據，以防止特定攻擊試圖擾亂鏈共識。

通過匿名性保護Web3

隨著Web3的不斷增長，關於人們活動的元數據也越來越多，這些數據被新興的監控系統所利用。

超越VPN

虛擬私人網絡（VPN）技術至今已有數十年歷史。其缺乏進步令人震驚，大多數VPN仍然保持在同一集中式和專有的基礎設施中。像Tor和Dandelion這樣的網絡作為去中心化解決方案出現。然而，它們仍然容易受到全球對手的監控，這些對手能夠通過控制進出節點進行“時間分析”。更先進的工具是必要的。

噪音網絡

所有監控都在尋找充滿噪音的網絡中的模式。通過進一步模糊通信模式並將元數據（如IP）與流量生成的元數據脫鉤，可能的攻擊向量可以顯著減少，元數據模式可以被打亂成無意義的數據。

匿名網絡已經出現，用於通過噪音來匿名化敏感流量，如通信或加密交易：覆蓋流量、時間模糊和數據混合。以同樣的精神，其他VPN如Mullvad推出了DAITA（防止AI引導的流量分析）計劃，旨在為其VPN網絡添加“扭曲”。

打亂代碼

無論是為了保護人們免受明天無人機戰爭中的暗殺，還是為了保護他們的鏈上交易，新的匿名網絡都是必要的，以打亂使我們所有人都成為目標的代碼：我們的在線生活留下的元數據。

捕獲的狀態已經到來。機器學習正在利用我們的數據。Web3和匿名系統可以確保，最終進入人工智能“牙齒”的數據實際上是垃圾，而不是無法保護的數據。

這篇文章的觀點來自Nym Technologies的研究員Casey Ford博士。

在當今數字時代，隱私和數據安全的問題愈加重要。Web3的發展不僅需要技術的進步，還需要對用戶隱私的深刻理解與保護。隨著監控技術的日益成熟，如何在去中心化的環境中保障個人隱私，將成為未來的關鍵挑戰。這不僅是技術問題，更是社會責任。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。