DePIN データ検証: 特効薬のない課題

データ依存の分散型エコシステムである DePIN の開発に携わる研究者として、私はドライバーが道路上で事故を引き起こすのと同じように、悪意のある攻撃者が比較的簡単にシステムを破壊できることに気づきました。単なる食中毒の場合とは異なり、その影響は壊滅的なものとなり、プロジェクト全体が崩壊する可能性があります。したがって、DePIN データをどのように検証するかという問題は、DePIN の基礎となるレイヤー 1 である Peak の作業において、私たちにとって重大な懸念事項となっています。

データが DePIN を実現する

まず、問題の中核問題について考えてみましょう。基本的に、この問題は次の 2 つの主要な側面に分類できます。

データ収集に関しては、DePIN のかなりの部分がユーザー生成データの収集に集中しています。たとえば、Silencio Network は騒音公害データに特化し、MapMetrics はナビゲーション データに重点​​を置き、WeatherXM は (驚くべきことに) 気象情報を収集します。これらのベンチャー企業はすべて、企業、研究者、およびそれらの間のあらゆる人々などの顧客に応える主力商品としてデータを生成します。このデータの品質は、データを共有することでユーザーに継続的に報酬を与える能力に直接影響するため、成長を促進する DePIN サイクルの重要な側面であるため、一流のデータが不可欠です。

データ自体が主要な製品ではない場合でも、DePIN データの検証は非常に重要です。電気自動車の充電の例を使用してこれを説明するために、DePIN システムを考えてみましょう。課金セッションはオフチェーンで発生するイベントであり、DePIN はデータに基づいてセッションの購入者に請求し、プロバイダーに補償します。 DePIN が必要とする重要な情報には、車両と充電ポイントの ID、セッションの継続時間、消費電力などが含まれます。

どちらのシナリオでも、データとメリットは密接に関連しています。適切なデータを提供し、トークンの形で報酬を受け取ります。一般に、ほとんどの人はこれらの規約を遵守します。それにもかかわらず、システムに興奮や混乱を注入しようとする悪意のある攻撃者が少数存在する可能性があり、他のユーザーのエクスペリエンスを台無しにする可能性があります。

壊れるまで偽ってください

ここに問題があります。技術者以外の言葉で言えば、データはなりすまし、または偽造される可能性があります。チューインガムの話はまさに当てはまりますが、別の面白い例をご紹介します。ポケモン Go を覚えていますか?ゲーム内で位置情報を偽装するサブレディットが丸ごと存在し、ソファでくつろぎながら 1 匹か 2 匹のピカチュウを捕まえることができます。 DePIN が特定の場所からのデータに対して増加した報酬を提供するシナリオでは、同じ原理を使用してセンサーの場所を偽装し、ゴミデータを提供することでより多くのトークンを獲得することができます。同様に、実際には存在しない充電ポイントは、それを地図上に載せたいたずら者には喜ばれるでしょうが、電気自動車の充電が切れそうになったドライバーには喜ばれないでしょう。

DePIN の観点から見ると、このようななりすましは非常に有害です。 DePIN をデータのプロバイダーと考えると、なりすましは水源を汚染し、データセットの信頼性を低下させるようなものです。近い将来、これにより満足する顧客が減少します。時間が経つと、顧客の需要が損なわれ、プロジェクトが終了する可能性もあります。データに焦点を当てていない DePIN の場合、偽の活動により本物の参加者の報酬が減り、現実世界の犯罪活動のプラットフォームが提供される可能性があります。

ブロックチェーン テクノロジーに長年の経験を持つ熟練のテクノロジー愛好家として、私は Web3 の分散ピンニング (DePIN) の概念に特に興味をそそられます。私はサイバーセキュリティと分散システムの経験から、中央機関やデバイスのチェックなしで誰でも参加できる DePIN の分散型の性質を高く評価しています。これは、オープン性とアクセシビリティを促進する Web3 の精神とよく一致しています。

では、究極の DePIN データ検証ソリューションとは何でしょうか?そうですね…何もありません。

特効薬はない

さまざまな業界や技術分野で数十年にわたる経験を持つ熟練の専門家として、私は統合ネットワーク用デバイス プロファイル (DePIN) の複雑さと多様性を証明できます。私は長年にわたり、DePIN が無数の業界を調査し、数千種類のデバイスを管理しているのを目撃してきました。この多様性により、これらのデバイスの制御に関して、すべてに適合する万能のソリューションがないことが明らかになります。

サイバーセキュリティに長年の経験を持つ熟練の技術者として、私は適切なセキュリティ対策の欠如によって引き起こされるデータ侵害やシステム障害をかなり見てきました。ネットワーク設計に対する画一的なアプローチはまったく機能しません。悪意のある攻撃者が悪用できる脆弱性が多すぎます。代わりに、私たちはより柔軟で適応性のあるソリューション、つまり複数の保護層を備えた分散型ネットワークを採用すべきだと考えています。

研究者として、私は機械学習がデータ検証プロセスにおいて非常に貴重な資産であると感じています。これは、さまざまなデバイスから受信したデータ ストリーム内の異常な傾向や不一致を特定する、注意深く監視する役割を果たします。この方法の強みはネットワーク効果にあり、データソースが多ければ多いほど、根底にあるパターンの理解がより正確になります。このシステムは、確立されたパターンから逸脱するあらゆるものにフラグを立てることに優れていますが、異常が常に悪意のあるアクティビティを示しているわけではないことに注意することが重要です。

これらの方法を組み合わせると、DePIN コンストラクターは、データ検証ソリューションを独自の状況に合わせて調整するための多用途のツール セットを提供し、DePIN データの正確性を確保できます。この重要なステップにより、信頼できるデータとサービスを求める企業内だけでなく、個人ユーザーの間でも DePIN が広く受け入れられるようになります。

研究者として、私は DePIN データ検証をカスタマイズすることが不可欠なステップであることを認識しています。このプロセスを正確に実行すると大きな利益が得られますが、間違いを犯した場合の結果も同様に重大になる可能性があります。

デジタル通貨の世界をよく観察している私は、仮想通貨の世界について自分の意見を持っています。これらの見解は、CoinDesk, Inc.、その所有者、または関連会社が保持する公式の立場ではなく、私の個人的な経験と研究によって形作られていることに注意することが重要です。このコラムでは、デジタル通貨、ブロックチェーン技術、そしてそれらが世界経済に与える影響に関するさまざまなトピックについて、私の独自の視点を共有します。ただし、これらの意見は私が所属する組織の意見を代表するものではないことを覚えておくことが重要です。