研究人員聲稱99.9%的Zcash交易是可追蹤的_CASH:zcash幣上交易所時間

卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University）的研究人員發布了一項針對Monero（XMR）和Zcash（ZEC）的隱私性的研究，這可以說是兩個最受歡迎的旨在向用戶提供匿名性的加密資產。

這份報告發現，Monero（門羅幣）在其更廣泛的生態系統中引入了嚴格的安全性和匿名性要求，從而使門羅幣保持為“實際上無法追蹤”的狀態。

Novi研究人員稱新數字支付系統FastPay速度或是Visa的7倍:Libra背后研究團隊最近發表論文，并提出一種新數字支付系統FastPay，其速度很可能是Visa系統的7倍。新支付方式就像通過某人最喜歡的消息應用程序向其發送消息一樣簡單。

FastPay系統建立在亞馬遜網絡服務（AWS）上。研究人員發現，FastPay每秒可以支持多達16萬個事務，負載為1.5萬個事務。這幾乎是Visa支付網絡交易速度的7倍。在英國的另一項實驗中，FastPay表現得更好。

FastPay是一個交易結算系統，將用于結算加密貨幣支付，它還將支持以法定貨幣進行的零售支付。Novi部門的研究人員和科學家們目前正在進行實驗，到目前為止，他們已經實現在不到100毫秒的時間內每秒管理超過80000個陸內事務。他們還設法與大約20個不同的支付機構和設施做到這一點。

關于結算的最終性，Novi研究人員在其論文中提出，FastPay將使不同支付機構在不同賬戶之間進行聯合賬戶余額結算和預存零售支付。他們還聲稱，FastPay將消除與交易對手和凈結算問題相關的所有類型信用風險。這將消除對中間銀行的需求，有關當局也不必在它們之間簽訂復雜的金融合同。（The Paypers）[2020/11/11 12:20:18]

橫向來看，報告得出結論，盡管ZEC提供了“強大的加密功能”，但仍有超過99％的用戶沒有充分利用Zcash（大零幣）的隱私性，這破壞了整個網絡的隱私。

動態 | 研究人員發現Trezor和Ledger硬錢包漏洞:據Cointelegraph消息，12月27日，研究人員發布了一段視頻，宣稱發現了Trezor One、Ledger Nano S和Ledger Blue的漏洞。他們宣布能夠從Trezor One的內存里提取私鑰、覆蓋現有數據并修改固件，不過只有在用戶未設置密碼的情況下才能做到。他們能在Ledger Nano S上安裝任何固件，研究團隊的一位成員甚至聲稱，能把惡意交易發送到ST31安全芯片上，并在屏幕上顯示虛假的交易信息。對于Ledger Blue，研究人員表示，這款錢包配有彩色觸摸屏，信號在從主板傳輸到屏幕的過程中會泄漏，輸入的密碼會通過泄漏的無線電信號被外界接收到。[2018/12/28]

Zcash用戶行為破壞了隱私

聲音 | 研究人員：不需要擔心比特幣挖礦會導致環境問題:一個常見的說法是，比特幣開采將很快消耗大量電能，可能導致環境災難。然而獨立研究員Dr. Katrina M. Kelly-Pitou指出，礦商紛紛遷往可再生能源豐富的地區，并強調銀行體系的浪費要大得多。[2018/8/22]

這份報告將Zcash描述為一個比特幣（BTC）的分叉，旨在“徹底切斷發送方和接收方之間的鏈接”。

研究人員聲稱“ Zcash目前并未得到廣泛使用”，并引用了2020年5月對暗網市場的一項調查，該調查表明“到目前為止，Zcash并不是暗網上首選的加密貨幣。”

通過使用零知識簡潔非交互式知識證明（SNARK），ZEC能夠防止交易證明者與驗證者之間的任何交互，從而形成了“進一步阻礙努力將地址鏈接在一起的障礙”。

然而，Zcash提供匿名屏蔽和匿名透明交易，研究人員發現，在30天內，只有0.09％的ZEC交易充分利用了協議的隱私性。

“ 盡管從密碼學上講Zcash有很好的根基，但用戶的行為方式并未充分利用隔離池，從而使他們可以被追蹤。當隔離池中的每個用戶都鏈接到透明池時，ZEC生態系統的整體匿名性會隨著匿名集的急劇減少而降低。”

研究發現：“似乎大多數Zcash用戶尚未了解Zcash的運營模式，并得出結論，利用屏蔽交易的ZEC用戶“極少”，使得Zcash“可有效追蹤”。

發現30％XMR交易是可追蹤的

這份報告指出，越來越多的山寨幣試圖將自己打造成隱私幣，聲稱與幾乎所有實現匿名交易的加密資產相比，它提供完全的隱私交易。

研究人員觀察了門羅幣的一些特性，旨在提供不可追蹤性和不可鏈接性。

每筆交易輸出都使用一次性地址以防止可鏈接性，而可追蹤性則通過一次性環簽名（一種零知識證明的形式）與被稱為 mixins （在門羅中也稱為假交易）的decoy inputs  一起使用。

這份報告還研究了從2017年開始對該協議進行的許多進一步升級，發現根據使用的大多數分析方法，在過去兩年中使用XMR進行的交易中，只有不到百分之一是可追蹤的。

但是，有一個模型仍然能夠以30％的準確率追蹤交易。

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