波卡生态里的DeFi一哥隐私链Phala,会是下一个黑马?

波卡项目动态 大西瓜
2020-11-6 21:16 2763人浏览 2人回复
摘要

俗话说一个公链牛不牛,除了自身技术和架构之外,生态才是能否在圈内称王称霸的核心要素,以太坊如此孱弱的TPS,依旧霸占老大位置数年,靠的就是众多的开发者和庞大的生态圈。最近几周,波卡(Polkadot)生态在估值 ...

俗话说一个公链牛不牛,除了自身技术和架构之外,生态才是能否在圈内称王称霸的核心要素,以太坊如此孱弱的TPS,依旧霸占老大位置数年,靠的就是众多的开发者和庞大的生态圈。


最近几周,波卡(Polkadot)生态在估值和项目方面都出现了快速增长,波卡项目的数据显示,波卡生态系统中已经有197个项目。目前,波卡DeFi生态系统上已经上线KSM、OM、Stafi、Acala和Sora Network等多个项目。


波卡生态里的DeFi一哥隐私链Phala,会是下一个黑马?


在这些生态之下,个人认为“数据隐私”算是其中比较重要的一个环节,毕竟现在在互联网络上已经“无所遁形”了,无论你隐藏的多么深,总有人能有办法把你给“揪出来”,从简单点可以说收到的“骚扰电话”,从深点说可以发现“人肉”简直太简单了,数据的隐私保护需求愈发强烈。


而区块链的去中心化、匿名性等特点,让数据不在储存在某个中心化机构的服务器中,通过加密的方式,一定程度上减轻了数据保护的重担。然而用过区块链浏览器的人都会发现,自从出现了交易所后,只要你关联的地址和交易所对上后,都不那么“隐私”和“匿名”了,所以要想不被“交互”到,则需要更进一步的隐私操作,基于Substrate框架开发的Phala Network则是波卡生态隐私解决方案中的“佼佼者”。



◢▏什么是Phala Network


Phala Network是Polkadot生态中的首个隐私项目,目标是解决个人和企业、机构用户提供隐私保密服务,解决了个人隐私、企业以及商业机密保密问题。


Phala是基于Substarte框架进行开发,能够轻易地连接Kusama和Polkadot的跨链协议,项目将在未来几个月进行Polkadot平行链插槽中的竞拍,成为整个Polkadot生态的隐私保护技术底层技术设施。


波卡生态里的DeFi一哥隐私链Phala,会是下一个黑马?


Phala Network是波卡上的隐私计算平行链,基于类似pow的经济激励模式,释放无数 CPU中隐私算力运用于波卡平行链,进而服务波卡上的DeFi 、数据服务等其他应用。


基于Phala的应用pLibra和Web3 Analytics已经获得web3基金会奖金。在2020年3月,Phala成为首批加入Substrate Builders Program计划的项目之一,2020年7月,Phala获评由算力智库“隐私计算新锐原生力量”。



◢▏Phala如何实现隐私保密?


可信执行环境(Trusted Execution Environment,简称TEE)是CPU中的一个特殊区域,该区域与其他区域严格隔离,避免了存储在内部的数据遭受黑客攻击或者影响到内部安全执行的环境。


智能合约若在区块链中运行无法做到数据加密,或者单独的TEE无法做到数据共享,因此TEE-区块链融合架构则是最好的解决方案。


波卡生态里的DeFi一哥隐私链Phala,会是下一个黑马?


Phala网络则采用了这种架构,结合区块链解决了TEE的功能性、安全性与易用性问题,把状态数据加密存储在链上,合约的执行与外界完全隔离,保证了数据的保密性。反过来通过区块链技术,可以将数据加密存储在链上,所有人都可以下载该数据,每个节点通过共识机制也能达成一致。


而Phala的去信任化是通过可信硬件(目前是Intel)保证的,传统的单独硬件有两个劣势,一是拔电源即停止服务,无法满足即时可用性;二是多个可信计算节点在交互时的代码执行顺序不一会导致条件竞争,正确性不能保证。


而可信硬件可以通过引入分层和事件溯源实现可组合性。换句话说,Phala把合约的读、写进行操作分离,分层可以实现各层之间独立,矿工停机对网络不会造成影响,可以保证安全性,事件溯源将触发状态更改的事件存储在不可变的日志中,任何更改都会被记录,区块链也会负责验证矿工的每次操作,因此可以保证状态一致性。



◢▏Phala隐私计算的未来


波卡生态里的DeFi一哥隐私链Phala,会是下一个黑马?


Phala项目发展潜力不容小觑,它破除智能合约一切数据必须公开的限制,用户完全可以放心地把密钥存储在合约中,合约可以灵活地验证用户身份后再释放密钥,从此用户无需担心密钥丢失。


保障加密存储的同时Phala也实现了区块链中跨链、跨机密合约交互,能够更好地为公链、联盟链或者其他数据交换业务提供一个更加合理的解决方案。


像Phala这样的隐私计算恰好针对的是数据交换、数据分享等场景里的数据隐私问题,可以在保证数据安全的前提下,同时完成需要的数据分析,而这个赛道才刚刚起步,值得我们关注。

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