CZ: отсутствие приватности в ончейне тормозит криптоплатежи

Недостаток приватности в ончейн-транзакциях остается одним из главных препятствий для массового использования криптовалют в платежах и в качестве средства обмена, считает сооснователь биржи Binance Чанпэн Чжао (CZ).

По его словам, из‑за прозрачности операций бизнесу и институциональным игрокам сложно оплачивать расходы в криптовалюте. В качестве примера CZ отметил, что если компания платит сотрудникам в криптоактивах в ончейне, то по адресу отправителя можно фактически увидеть, сколько получает каждый.

Ранее в разговоре с инвестором и ведущим All-In Podcast Чаматом Палихапитией CZ также говорил, что полная прозрачность ончейна может создавать риски для пользователей, включая угрозы физической безопасности. Эти заявления прозвучали на фоне возрождения интереса к приватности и киберпанковским идеям в криптоиндустрии.

Киберпанк-идеология лежит у истоков криптовалют как одноранговых цифровых денег, которые можно переводить без централизованных посредников, а также у практик шифрования онлайн-коммуникаций для защиты сообщений от наблюдения.

Шифровать все: рост ончейн-приватности

Бизнес и институциональные игроки не будут активно использовать криптовалюты, Web3-платформы и блокчейн без возможности скрывать свои транзакции, заявил бывший специалист по развитию бизнеса проекта Kaspa Авидан Абитбол.

По его словам, данные транзакций могут раскрывать важные сведения о корпоративных процессах, коммерческих тайнах, деловых связях и даже косвенно показывать финансовое состояние компании конкурентам.

Абитбол добавил, что такие риски могут приводить к корпоративным кражам, ухудшать позиции компаний на переговорах и повышать вероятность атак со стороны мошенников.

Бывший CEO компании Shielded Technologies Эран Барак считает, что развитие ИИ будет усугублять проблему.

По его мнению, централизованные серверы с критически важной или ценной информацией станут все более привлекательной целью для хакеров, использующих ИИ.

Это означает, что технологии ончейн-приватности будут все более необходимы для защиты значимой онлайн-информации, поскольку ИИ сможет собирать разрозненные признаки о потенциальной цели и статистически моделировать вероятные сценарии.