随着大规模监控国家手段的复杂化，迫切需要新的工具来混淆身份和恢复匿名性。

CoverDrop的创始人、区块链公司OpenOrigins的创始人Manny Ahmed博士表示，新闻机构与读者之间的大规模诱饵消息传递可以有效保护举报者的身份。OpenOrigins专注于为图像和视频提供数据来源的证明，以确保其真实性。这两个工具共同运作，确保可信的通信。

在接受Cointelegraph采访时，Ahmed博士解释了CoverDrop的工作原理，即在新闻平台的读者与平台自身之间发送大量诱饵加密消息的流量。

这会营造出每个读者都是举报者的假象，从而将真正举报者的身份淹没在数字噪音的海洋中。Ahmed博士描述了举报者在数字监控时代面临的挑战：

"举报者面临微妙的处境，因为他们必然是接触特权信息的少数群体。因此，尽管他们使用端到端加密，仅仅是他们曾与记者沟通过这一事实就足以使他们被识别出来."

他补充道："消息内容是否可见并没有太大关系；仅仅是一对一的关系就足够了。”

Ahmed博士警告说，随着人工智能和数据监控工具的进步，隐私和匿名性面临的威胁只会加剧，因此迫切需要更强的防御措施，以应对新兴的安全监控国家的全景监视。

大规模监控国家的超级增强：代理AI与人群中匿名性的丧失

Ahmed博士指出，政府和情报机构的大规模数据收集已持续了十多年，但在很大程度上效果不彰，因为缺乏有效的方法来筛选海量数据。

他告诉Cointelegraph：“他们需要雇佣数千名分析师来实际锁定目标人员；而有了人工智能，就不再需要这样。”

代理AI的兴起，使得情报机构能够为每个人分配一个AI代理，追踪他们的所有数据，并在较低的计算成本下提供个人活动的全面概况，Ahmed博士对此表示担忧。

他补充道：“威胁已经显著升级，因此我们的防御也必须相应提升。”

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