抹不去的痕跡：在Filecoin上追溯美國大選78天_ING:比特幣

近日，Starling數據完整性框架發布了可信圖像檔案。該檔案是由路透社攝影記者拍攝的圖片集，記錄了美國總統大選從2020年11月到2021年1月之間的78天。這些照片將上傳并保持在Filecoin網絡，包括不可更改的元數據，如位置、時間、和驗證信息，以確保真是記錄長期存在，并無法被篡改來散布虛假消息。

歡迎點擊此處查看Starling檔案庫：

https://www.starlinglab.org/78days/

比特幣全網未確認交易數量為1274筆:金色財經報道，BTC.com數據顯示，目前比特幣全網未確認交易數量為1274筆，全網算力為271.78 EH/s，24小時交易速率為3.67交易/s。目前全網難度為37.59 T，預測下次難度下調0.18%至37.52 T，距離調整還剩8天2小時。[2023/1/22 11:25:49]

該檔案項目是路透社、Filecoin和Adobe的內容真實性計劃(https://contentauthenticity.org/)(CAI)的合作。使用了如HederaHashgraph和Numbers協議的技術。在媒體虛假和模糊信息日益泛濫的背景下，本次合作將是使用分布式技術來構建真實并可驗證的信息記錄的一次概念驗證。

7.36萬枚比特幣期權將于7月29日到期交割，最大痛點價格為2.35萬美元:7月21日消息，Coinglass數據顯示，7月29日將有7.36萬枚 BTC 和 67.5 萬枚 ETH 的期權發生交割。其中，BTC 未平倉看空期權 3.35 萬枚 BTC，未平倉看多期權 4 萬枚 BTC，最大痛點價格為 2.35 萬美元；ETH 未平倉看空期權 26.82 萬枚 ETH，未平倉看多期權 40.68 萬枚 ETH，最大痛點價格為 1350 美元。

注：期權最大痛點假設市場上所有持倉是由大戶沽出的, 對大戶最有利的結算價為\"市場內在總值\"最低的價位。廣義來說就是市場會向大多數人比較痛苦的方向發展，這樣才可以使主力的利益最大化。[2022/7/21 2:28:37]

Starling數據完整性框架使用基于Filecoin的分布式存儲技術。由USC的Shoah基金會和斯坦福電子工程系發起。Starling是一整套工具和原理，讓組織/機構安全獲取、存儲和驗證人類歷史。

Arcane：礦工已經開始拋售他們持有的比特幣:6月22日消息，Arcane Research最新數據顯示，公共比特幣礦業公司在 5 月份售出了 100% 的比特幣產量，而此前通常為 20-40%。在 2022 年的前四個月，公共比特幣礦業公司出售了 30% 的開采產量，5 月份增長了 3 倍，預計 6 月份將進一步增長。公共比特幣礦工僅占網絡總算力的 20%，但他們的行為往往也反映了私人礦工的情緒。礦工總共持有 800,000 BTC，使他們成為市場上最大的鯨魚之一。其中，公共礦工持有 46,000 BTC，他們的瘋狂拋售可能會進一步推低價格。[2022/6/22 1:24:23]

內容真實性計劃(CAI)由Adobe、紐約時報和Twitter于2019年創建，旨在為內容歸屬制定行業標準，并增進線上活動的可信度和透明度。CAI正為創作者構建一種簡單辦法，通過在圖片上添加安全的防篡改數據層，包括名字、位置和編輯記錄，來將重要歸屬數據附加在圖片上。

為了創建可信圖像檔案，路透社記者使用NumbersProtocol拍攝照片，這樣每張照片都會有唯一的數字指紋。這個過程里，首先對每張照片進行密碼學哈希，生成內容標識符(CID)。接下來，圖片將上傳并存儲在Filecoin網絡，這樣就能持續證明文件的安全，確保未有篡改，因為這是長期冷存儲。同時，這些文件將聚合在IPFS上供快速檢索。最后，每個圖片的元數據被記錄在需要許可訪問的HyperledgerFabric數據庫。

這些交易的緩存發布在GUN網絡數據庫，并使用Hedera共識服務(HCS)上鏈。這樣就創建了不可更改且可驗證的消息記錄。使用圖片歸屬新標準CAI，任何人都能瀏覽圖片檔案(https://www.starlinglab.org/78days/)并檢查每張圖片的出處，時間戳，存儲數據，并驗證編輯歷史。這些工作的成果是超過250張照片的圖片集，拍攝于2020年11月美國大選及2021年1月總統就職期間。點擊此處了解更多關于檔案中圖片的驗證過程(https://www.starlinglab.org/image-authentication/)。

該檔案對所有人開放，并為使用區塊鏈技術保存和驗證數字媒體提供了概念驗證。該檔案目的不僅僅是記錄美國歷史上這78個關鍵的日子，而且還在未來對媒體驗證相關計劃提供一個框架。通過建立基于驗證技術和區塊鏈實現的透明標準，Starling和CAI旨在促進媒體驗證解決方案的協作生態。

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