DePIN-Datenüberprüfung: Eine Herausforderung ohne Allheilmittel

Als Forscher, der an der Entwicklung von DePIN beteiligt ist, einem datenabhängigen dezentralen Ökosystem, ist mir klar geworden, dass böswillige Akteure das System relativ leicht stören können, genau wie Autofahrer Unfälle auf der Straße verursachen können. Die Auswirkungen könnten katastrophal sein und im Gegensatz zu einem bloßen Fall einer Lebensmittelvergiftung möglicherweise ganze Projekte zum Scheitern bringen. Daher ist die Frage, wie DePIN-Daten überprüft werden können, für uns zu einem entscheidenden Anliegen bei unserer Arbeit an Peaq, der zugrunde liegenden Schicht 1 für DePIN, geworden.

Daten sorgen für DePIN

Lassen Sie uns zunächst über die Kernthematik nachdenken. Im Wesentlichen lässt sich dieses Problem in zwei wesentliche Aspekte unterteilen:

Was die Datenerfassung betrifft, konzentriert sich ein erheblicher Teil der DePINs auf die Erfassung benutzergenerierter Daten. Silencio Network ist beispielsweise auf Daten zur Lärmbelästigung spezialisiert, MapMetrics konzentriert sich auf Navigationsdaten, während WeatherXM (überraschenderweise) Wetterinformationen sammelt. Diese Unternehmen produzieren allesamt Daten als Hauptprodukt und richten sich an Kunden wie Unternehmen, Forscher und alle dazwischen. Da sich die Qualität dieser Daten direkt auf ihre Fähigkeit auswirkt, Benutzer kontinuierlich für die Weitergabe zu entschädigen – ein wichtiger Aspekt des DePIN-Zyklus, der das Wachstum antreibt –, sind erstklassige Daten unverzichtbar.

Die Überprüfung der DePIN-Daten ist von entscheidender Bedeutung, auch wenn die Daten nicht das Hauptprodukt selbst sind. Um dies anhand eines Beispiels zum Laden eines Elektrofahrzeugs zu veranschaulichen, betrachten wir ein DePIN-System. Die Ladesitzung ist ein Ereignis, das außerhalb der Kette stattfindet, und DePIN ist auf Daten angewiesen, um dem Käufer die Sitzung in Rechnung zu stellen und den Anbieter zu entschädigen. Zu den wichtigen Informationen, die die DePIN benötigt, gehören Fahrzeug- und Ladestations-IDs, Dauer der Sitzung, verbrauchter Strom usw.

In beiden Szenarien sind Daten und Nutzen eng miteinander verknüpft: Passende Daten anbieten, Belohnungen in Form von Token erhalten. Im Allgemeinen werden die meisten Personen diese Bedingungen einhalten. Dennoch könnte es ein paar skrupellose Akteure geben, die versuchen könnten, Spannung oder Chaos in das System zu bringen und möglicherweise das Erlebnis für alle anderen zu ruinieren.

Fake es, bis du es zerbrichst

Hier liegt das Problem: Daten können gefälscht oder gefälscht werden, um es in nicht-technischen Begriffen zu sagen. Die Kaugummi-Geschichte trifft durchaus zu, aber hier sind noch weitere unterhaltsame Beispiele – erinnern Sie sich an Pokemon Go? Nun, es gibt einen ganzen Subreddit darüber, wie man seinen Standort im Spiel fälscht und es einem ermöglicht, ein oder zwei Pikachu bequem vom Sofa aus zu fangen. In einem Szenario, in dem ein DePIN höhere Belohnungen für Daten von einem bestimmten Standort bietet, könnten Sie dieselben Prinzipien nutzen, um den Standort Ihrer Sensoren zu fälschen und mehr Token für die Bereitstellung von, nun ja, Mülldaten zu verdienen. Aus dem gleichen Grund wird eine Ladestation, die nicht wirklich vorhanden ist, wahrscheinlich den Witzbold unterhalten, der sie auf die Karte gesetzt hat, nicht aber den Fahrer, dessen Elektrofahrzeug kurz davor war, keinen Saft mehr zu haben.

Aus Sicht von DePIN ist ein solches Spoofing äußerst schädlich. Wenn Sie sich DePIN als Datenanbieter vorstellen, dann ist Spoofing so, als würde man seine Wasserquelle verunreinigen und seine Datensätze weniger vertrauenswürdig machen. Dies führt in naher Zukunft zu weniger zufriedenen Kunden. Im Laufe der Zeit könnte dies sogar zu einem Rückgang der Kundennachfrage und möglicherweise zum Abbruch des Projekts führen. Bei nicht datenorientierten DePINs schmälern gefälschte Aktivitäten die Belohnungen für echte Teilnehmer und können eine Plattform für reale kriminelle Aktivitäten bieten.

Als erfahrener Technikbegeisterter mit jahrelanger Erfahrung in der Blockchain-Technologie finde ich das Konzept des Decentralized Pinning (DePINs) in Web3 besonders faszinierend. Mit meinem Hintergrund in Cybersicherheit und verteilten Systemen schätze ich den dezentralen Charakter von DePINs, der es jedem ermöglicht, ohne zentrale Autorität oder Geräteprüfungen beizutreten. Dies passt gut zum Ethos von Web3 und fördert Offenheit und Zugänglichkeit.

Was ist also die ultimative DePIN-Datenverifizierungslösung? Naja… Es gibt keine.

Keine Wundermittel

Als erfahrener Fachmann mit jahrzehntelanger Erfahrung in verschiedenen Branchen und Technologielandschaften kann ich die Komplexität und Vielfalt von Device Profiles for Integration Networks (DePINs) bestätigen. Im Laufe der Jahre habe ich erlebt, wie DePINs in unzählige Branchen vordrangen und Tausende von Gerätetypen verwalteten. Diese Vielfalt macht deutlich, dass es für die Steuerung dieser Geräte keine einheitlichen Lösungen gibt.

Als erfahrener Technologe mit jahrelanger Erfahrung in der Cybersicherheit habe ich eine ganze Reihe von Datenschutzverletzungen und Systemausfällen erlebt, die auf das Fehlen angemessener Sicherheitsmaßnahmen zurückzuführen sind. Der einheitliche Ansatz für das Netzwerkdesign funktioniert einfach nicht; Es hinterlässt zu viele Schwachstellen, die böswillige Akteure ausnutzen können. Stattdessen glaube ich, dass wir uns für eine flexiblere und anpassungsfähigere Lösung entscheiden sollten – ein dezentrales Netzwerk mit mehreren Schutzebenen.

Als Forscher halte ich maschinelles Lernen für einen unschätzbaren Vorteil in meinem Datenvalidierungsprozess. Es dient als wachsamer Scout und erkennt ungewöhnliche Trends und Inkonsistenzen in den von verschiedenen Geräten empfangenen Datenströmen. Die Stärke dieser Methode liegt in ihrem Netzwerkeffekt – je mehr Datenquellen wir haben, desto genauer wird unser Verständnis des zugrunde liegenden Musters. Dieses System ist in der Lage, alles zu kennzeichnen, was vom etablierten Muster abweicht. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass eine Anomalie nicht immer auf böswillige Aktivitäten hinweist.

In Kombination bieten diese Methoden DePIN-Konstrukteuren einen vielseitigen Satz an Werkzeugen, um Datenüberprüfungslösungen an ihre individuellen Situationen anzupassen und so die Genauigkeit der DePIN-Daten sicherzustellen. Dieser wesentliche Schritt fördert nicht nur eine breitere Akzeptanz von DePIN bei Unternehmen, die zuverlässige Daten und Dienste suchen, sondern auch bei einzelnen Benutzern.

Als Forscher erkenne ich, dass die maßgeschneiderte DePIN-Datenüberprüfung ein wesentlicher Schritt ist. Der Nutzen aus der korrekten Ausführung dieses Prozesses ist beträchtlich, während die Folgen von Fehlern ebenso erheblich sein können.

Als erfahrener Beobachter der digitalen Währungslandschaft habe ich mir meine eigene Meinung über die Welt der Kryptowährungen gebildet. Es ist wichtig anzumerken, dass diese Ansichten auf meinen persönlichen Erfahrungen und Recherchen beruhen und nicht auf einer offiziellen Haltung von CoinDesk, Inc., seinen Eigentümern oder verbundenen Unternehmen. In dieser Kolumne werde ich meine einzigartige Sicht auf verschiedene Themen im Zusammenhang mit digitalen Währungen, Blockchain-Technologie und deren Auswirkungen auf die Weltwirtschaft teilen. Es ist jedoch wichtig, sich daran zu erinnern, dass diese Meinungen nicht die Ansichten der Organisation widerspiegeln, der ich angehöre.