Cichy zabójca zaufania w Web3: dane, które się zmieniają! 🤯
To nie jest sygnał handlowy, to rzeczywistość infrastruktury.
Web3 napotyka na ścianę: niepowtarzalność danych. W systemach rozproszonych, jeśli dane wejściowe się zmieniają, to wynik AI, ślad audytowy i decyzja w sprawie zarządzania również się psują. Systemy tradycyjne radzą sobie z tym łatwo, ale rozproszone dane poza łańcuchem w Web3 nieustannie ulegają zmianie, co prowadzi do różnych wyników dla tej samej analizy. Ta niestabilność niszczy zaufanie do systemów automatycznych.
$WALRUS rozwiązuje ten problem na poziomie przechowywania danych. Traktują dane jako adresowane zawartościowo i sprawdzalne, używając kodowania z wykorzystaniem zasad erasure, aby zapewnić, że te same dane mogą być zawsze spójnie odtworzone. Tworzy to stabilny punkt odniesienia, którego potrzebują modele AI i procedury analizy.
Wyobraź sobie, że prowadzisz audyt i otrzymujesz inny wynik niż w poprzednim tygodniu, ponieważ dane podstawowe uległy zmianie. To jest aktualny ryzyko. $WALRUS umocnia te procesy za pomocą niezmienionych odniesień, rozdzielając innowacje od możliwości audytu. To jest kluczowe dla ekosystemów
$SUI i dalej.
W miarę dojrzewania Web3, sprawdzalne wyniki są niepodważalne. Projekty, które nie mogą odtworzyć swojej historii, nie zasługują na długoterminowe zaufanie. Walrus buduje fundamenty odpowiedzialności.
#Web3Infrastructure #DataIntegrity #DePIN #CryptoAnalysis 🛠️