Web3的元數據危機：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，其元數據問題愈加嚴重，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的興起是建立在去中心化的浪潮之上。2024年，去中心化應用（DApps）增長了74%，個人錢包增長了485%，而去中心化金融（DeFi）中的總鎖倉價值（TVL）接近2140億美元的歷史高點。然而，如果這個行業不及時覺醒，它將面臨被捕獲的危險。

隨著埃隆·馬斯克暗示將美國財政部放在區塊鏈上，儘管這個想法相當不成熟，但加密貨幣的去監管潮流正在興起。然而，當這一切發生時，Web3是否準備好“保護用戶數據”，就像馬斯克的代理人所承諾的那樣？如果沒有，我們都可能面臨全球數據安全危機的邊緣。

這場危機的核心在於數字世界中的一個脆弱性：所有現有網絡的元數據監控，甚至是Web3的去中心化網絡。人工智能技術已經成為監控系統的基礎，並且加速了這一過程。匿名網絡提供了一種逃脫這種捕獲狀態的方法，但這必須從全面的元數據保護開始。

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。這正是人工智能系統最擅長的地方。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、個人願望，最終甚至是可預測性。在法律上，它的保護程度不及某些地區的端到端（E2E）加密通信。

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卻暴露了我們的行為：IP地址、時間簽名、數據包大小、加密格式，甚至是錢包規格。所有這些都對監控網絡的對手完全可讀。區塊鏈交易也不例外。

從一堆數字垃圾中，可以出現一個詳細記錄我們所做一切的金礦。元數據是我們的數字潛意識，任何能夠收集這些數據的機器都能為此獲利。

區塊鏈的局限性

保護交易的元數據在區塊鏈技術中是一個事後考慮的問題。儘管行業與非法交易的反應性聯繫，但加密貨幣並不提供真正的匿名性。它提供的是偽匿名，即能夠在一個選擇的名稱下持有代幣的能力。

哈利·哈爾平和安妮亞·皮奧特羅夫斯卡對此情況進行了診斷：

“比特幣交易的公共賬本的特性意味著任何人都可以觀察到貨幣的流動。偽匿名地址並不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。”

由於所有鏈交易都是公開的，任何運行完整節點的人都可以對鏈活動進行全景式觀察。此外，附加在偽匿名錢包上的IP地址元數據可以用來識別人們的位置和身份，只要跟蹤技術足夠先進。

這就是區塊鏈經濟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，任何有能力的方都可以做到。

知識也是一種不安全性

知識不僅僅是力量，這句老話說得好。它也是我們被剝削和失去權力的基礎。在Web3中，至少存在三種一般的元數據風險。

詐騙：金融不安全性和監控本質上是相互聯繫的。最嚴重的黑客、盜竊或詐騙事件依賴於對目標的累積知識：他們的資產、交易歷史以及他們是誰。DappRadar估計，僅在2024年，因“黑客和利用”如釣魚攻擊造成的損失就達到13億美元。

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不利於用戶的隱私。網站濫用錢包來指紋識別用戶，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，那麼偽匿名就毫無意義。

鏈共識：鏈共識是一個潛在的攻擊點。一個例子是Celestia最近的一項倡議，為其數據可用性取樣（DAS）過程添加一層匿名性，以模糊驗證者的元數據，抵禦特定攻擊。

通過匿名性保障Web3

隨著Web3的持續增長，有關人們活動的元數據也隨之增加，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仍然停留在集中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，但它們仍然容易受到全球對手的監控，這些對手能通過控制進出節點進行“時間分析”。更先進的工具是必需的。

噪聲網絡

所有監控都尋找網絡中的模式，而在噪聲中進一步模糊通信模式，並將IP等元數據與流量生成的元數據脫鉤，可以顯著減少可能的攻擊向量，並將元數據模式混淆為無意義的內容。

匿名化網絡已經出現，旨在通過噪聲來匿名化敏感流量，如通信或加密交易：覆蓋流量、時間混淆和數據混合。在同樣的精神下，其他VPN如Mullvad引入了DAITA（防禦AI指導的流量分析）計劃，旨在為其VPN網絡增加“扭曲”。

混淆代碼

無論是為了保護人們免受明天無人機戰爭中的暗殺，還是保障他們的鏈上交易，新的匿名網絡都是必需的，這些網絡需要混淆使我們所有人都成為目標的代碼：我們在線生活所留下的元數據。

捕獲的狀態已經來臨。機器學習正在利用我們的數據。Web3和匿名系統不應再讓人們的數據暴露在無保護的狀態下，而應確保進入人工智能“牙齒”的數據實際上是垃圾。

作為編輯，我認為這篇文章揭示了Web3在數據保護方面的重大挑戰，尤其是在元數據監控日益嚴重的情況下。隨著技術的進步，傳統的隱私保護措施已經無法滿足用戶的需求，這需要行業內部的創新和改進。未來的發展不僅需要技術上的突破，更需要對用戶隱私的重視，讓每個人都能在數字世界中安全地生活和交易。

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。