随着Web3的发展，其元数据问题愈发严重，可能引发全球数据安全危机。匿名网络和新技术能否有效保护用户免受人工智能驱动的监控？

观点来自：Casey Ford，博士，Nym Technologies研究员

Web3正在去中心化的浪潮中蓬勃发展。2024年，去中心化应用（DApps）增长74%，个人钱包数量激增485%，而去中心化金融（DeFi）的总锁仓价值（TVL）逼近创纪录的2140亿美元。然而，如果行业不保持警惕，将面临被“捕获”的风险。

正如马斯克曾暗示美国财政部将置于区块链之上，尽管这一提议尚未经过充分思考，随着对加密货币的监管放松，风潮正在悄然变化。但当这一时刻来临时，Web3是否准备好“保护用户数据”？若没有，我们所有人都将面临全球数据安全危机的严峻考验。

这场危机源于数字世界中的一个核心脆弱点：所有现存网络（即使是Web3的去中心化网络）都面临元数据监控问题。人工智能技术现已成为监控系统的核心，且起到了加速作用。匿名网络或许为摆脱这种“捕获”状态提供了可能，但这需从全面的元数据保护开始。

元数据是监控的新战场

元数据作为人工智能监控的被忽视原料，相较于有效载荷数据，它轻便且易于批量处理，是人工智能系统的强项。聚合的元数据能揭示出远超加密内容的信息，包括行为模式、联系网络、个人偏好，最终导致可预测性。而从法律角度来看，它并不像某些地区的端到端（E2E）加密通讯那样受保护。

尽管元数据是所有数字资产的核心组成部分，但从端到端加密的流量中泄漏出来的元数据却暴露了我们的活动和行为，例如：IP地址、时间戳、数据包大小、加密格式甚至钱包规格。这些都可能被敌对监控网络完全读取，区块链交易同样不例外。

在大量数字废料中，可能隐藏着记录我们行为的“金矿”。元数据成为我们数字生活的无意识部分，被机器收集用于获取利益。

区块链的局限性

保护交易的元数据在区块链技术中并未被重视。虽然行业与非法交易之间的反应性联系使人误解加密货币提供绝对匿名性，实际上它只是提供了伪匿名性，即通过地址代替姓名持有代币。

Harry Halpin和Ania Piotrowska对此进行了分析：

“比特币交易账本的公开性……意味着任何人都可以观察到硬币的流动。伪匿名地址并没有提供任何实质性的匿名性，因为任何人都可以收集到任意交易的对方地址并重建交易链。”

由于链上所有交易都是公开的，任何运行完整节点的人都能对链活动进行全面观察。此外，附加在伪匿名钱包上的元数据，如IP地址，若追踪技术足够先进，将可能被用于识别个人的位置信息和身份。

这是区块链经济中元数据监控的核心问题：监控系统可通过任何有能力的参与者有效地去匿名化我们的金融流量。

知识也是一种不安全

正如一句名言所言，知识不仅是力量，也是我们被剥削与削弱的基础。在Web3环境下，至少存在三种元数据风险。

欺诈：金融脆弱性与监控本质上息息相关。最严重的黑客、盗窃或欺诈行为，均依赖于对目标的情报收集，诸如他们的资产、交易历史及身份。DappRadar预计，到2024年，“黑客和利用”造成的损失将高达13亿美元。

泄露：进入去中心化代币经济的电子钱包常常依赖于安全性不足的集中基础设施。对DApps及钱包的研究揭示了IP泄露的普遍性：“现有的电子钱包基础设施不利于用户隐私。网站滥用钱包功能进行在线指纹识别，即使是DApps和钱包也将用户钱包地址泄露给第三方。”如果身份和交易模式通过元数据轻易被泄露，伪匿名性则毫无意义。

链共识：链共识也是潜在攻击点。Celestia近期的举措便旨在为验证者添加匿名层，以防范针对Celestia数据可用性采样（DAS）过程的攻击。

如何通过匿名性保障Web3安全

随着Web3的不断发展，关于人们活动的元数据越来越多地被新兴的监控系统获取。

超越VPN

虚拟专用网络（VPN）技术已有数十年历史，但大部分VPN依然停留在相同的集中和专有基础设施中，缺乏进展。像Tor和Dandelion这样的网络作为去中心化解决方案出现，但仍易受到全球对手的监视，尤其是通过控制进出节点进行的“时序分析”。我们亟需更先进的工具。

噪声网络

所有监控系统都在寻找网络中的模式。通过进一步模糊通信模式，将IP等元数据与流量生成的元数据脱钩，能够显著降低潜在攻击面，并将元数据模式混淆为无意义的内容。

匿名化网络已经开始对敏感流量（如通讯或加密交易）进行匿名化处理，采用噪声：流量覆盖、时序混淆和数据混合。同样，其他VPN（如Mullvad）推出了DAITA（对抗AI引导的流量分析），旨在为其VPN网络增加“扭曲”功能。

打乱代码

无论是为了保护人们免受未来无人机战争中的暗杀，还是确保其链上交易的隐私，我们亟需新的匿名网络来打乱这些使我们所有人成为目标的代码：我们线上生活所留下的元数据。

“捕获”状态已经来临。机器学习正在以我们的数据为食。Web3和匿名系统可以确保，最终进入AI系统的数据实际上是垃圾。

观点来自：Casey Ford，博士，Nym Technologies研究员

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