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DDD est le symbole de jeton numérique du projet Scry.info. Scry.info est une plate-forme de fourniture et de négociation de données quantitatives basée sur la blockchain, l'objectif est de fournir un moteur de contrat numérique pour une société de blockchain intelligente, afin que les développeurs et les particuliers puissent trouver des informations sur les sports, les divertissements, les transports, la météorologie, la finance, l'agriculture , des modèles génétiques et d'autres sources de données, et encourager davantage de développeurs communautaires, d'organisations multinationales, d'entreprises et d'individus du monde entier à écrire des sources de données pour participer à la certification intelligente de cluster des nœuds de données de la blockchain.
SCRY.INFO espère fournir un moteur de contrat numérique pour une société blockchain intelligente, afin que les développeurs et les particuliers puissent trouver des informations sur les sports, les divertissements, les transports, la météo, la finance, l'agriculture, les modèles génétiques, etc. Sources de données , et encouragent davantage de développeurs communautaires, d'organisations multinationales, d'entreprises et d'individus du monde entier à écrire des sources de données pour participer à l'authentification intelligente de cluster (utilisation de l'authentification dans l'accord de certification basé sur l'intelligence en essaim) des nœuds de données de la chaîne de blocs.
1. Des services de données réels partagés pour toutes les applications du marché de la prédiction
Dans l'ensemble de l'écosystème actuel de la blockchain, les applications de prédiction représentent un marché énorme, mais de nombreuses applications de prédiction doivent souvent introduire données du monde réel dans la blockchain par elles-mêmes, et parce que l'intention initiale de ces développeurs est de se concentrer sur l'application, il est difficile pour d'autres applications de partager les données introduites dans une certaine application de marché de prédiction. Cela a non seulement causé un gaspillage des ressources de la blockchain, mais également une authenticité insuffisante des résultats du vote car la base d'utilisateurs d'une certaine application de prédiction était trop petite.
SCRY.INFO propose le concept d'un service public unifié de données, visant à briser les barrières de données entre chaque application de prévision. Par exemple, les données de A application de prévision peuvent également être fournies à B est utilisé par l'application, et les frais sont réglés uniformément à l'aide de SCRYCOIN. Sur cette base, les données utilisées pour prédire le marché peuvent également être utilisées pour des rapports d'activité, des sondages d'opinion publique et d'autres types d'applications.Les différents frais de transfert prévus dans l'accord garantissent les droits et les intérêts de tous les participants.
2. Marché de l'information pour les fournisseurs et les consommateurs de données
Comment rendre les données interopérables et maximiser la valeur des données ?
SCRY.INFO fournit un ensemble de mécanismes flexibles pour les fournisseurs de données : en plus de fournir des données spécifiques aux demandeurs de données, ils peuvent également publier des données indépendamment et transmettre ces données à l'ensemble du marché via SCRY.INFO : tout besoin Demandeurs de données peuvent obtenir des données et vérifier les services en payant des frais de requête uniques aux fournisseurs de données et aux notaires de données. Cela garantit l'indépendance des fournisseurs de données et réduit leur dépendance vis-à-vis des demandeurs de données existants.
Ici, les consommateurs de données sont en fait un groupe relativement large. Par exemple, les fournisseurs de rapports commerciaux sont des consommateurs de données typiques, car les rapports commerciaux généraux doivent souvent citer une grande quantité de données révisables, et SCRY.INFO Le modèle de transaction de données répond juste cette exigence.
Par exemple : Supposons qu'un fournisseur de données A crée un contrat d'accord de fourniture Y et passe le processus de notarisation. À ce moment, le fournisseur de rapports B a besoin des données dans Y dans son propre contrat de rapport Z. À ce moment, B paie les frais de requête et interroge les données dans Y et enregistre les données dans son propre contrat Z, et s'assure que dans le Fonction de vérification Z Contient le code qui appelle l'API d'authentification dans Y. À l'avenir, si B doit prouver la source de ces données dans le contrat Z, le prouveur n'a qu'à appeler le code de vérification fourni par Z.
3. Outil de marketing de point d'accès au vote de Business Intelligence
Le vote de Business Intelligence et les enquêtes de marketing de point d'accès au marché sont également une industrie fortement dépendante des données. Par exemple, une entité commerciale souhaite enquêter sur les opinions des gens sur les couleurs des vêtements d'hiver de ses marques au cours des années précédentes, afin de fournir une référence pour la conception des couleurs des vêtements d'hiver de cette année. Selon l'expérience passée, il y aura les pratiques suivantes : distribuer des tracts, mais le coût de la main-d'œuvre est élevé et inefficace ; lancer un vote sur le site officiel et offrir des cadeaux, mais le site officiel est discret et peu de participants ; achètera des données d'une organisation centralisée tierce, cependant, les frais ne sont pas bas et l'authenticité ne peut être garantie.
SCRY.INFO espère leur fournir des services efficaces, par exemple :
les organisations de marque peuvent initier un contrat d'accord de référendum (nature de récompense) sur SCRY.INFO et remplir les options pertinentes, la description, la limite du nombre de référendums, les informations légales Ratio référendaire et d'autres paramètres, puis publié. Les participants à l'écosystème SCRY.INFO remarquent cet ordre de récompense et entrent directement dans le processus de notarisation pour voter sur les options définies. Une fois le vote terminé avec succès, les participants retirent la prime (SCRYCOIN) et l'ONG obtient l'échantillon de données, une situation gagnant-gagnant. Et les propriétaires de marques peuvent vérifier les résultats l'année prochaine et l'année suivante, de sorte que grâce à une accumulation continue, les MSP SCRY (une plate-forme à multiples facettes qui favorise l'interaction et les transactions des participants) peuvent former un tableau annuel des tendances des intentions des utilisateurs pour les satisfaire à l'avenir. Les politiques de marché fournissent des indications de données vraies et fiables.
4. Services de dépôt de preuves pour les particuliers et les entreprises
Dans le même temps, après des paramètres spéciaux, le protocole de données fourni par SCRY.INFO peut également fournir des services réels tels que la notarisation de la propriété et la notarisation tels que les services de dépôt. Ce type de service a non seulement les fonctions au sens traditionnel, mais présente également des avantages uniques. Premièrement, ces accords électroniques présentent les caractéristiques de la décentralisation et de l'immuabilité de la blockchain, qui sont particulièrement importantes pour le dépôt de preuves, deuxièmement, les protocoles fournis par SCRY. pour les services traditionnels de dépôt de certificats.
La méthode d'utilisation spécifique est la suivante : créez d'abord un contrat de fourniture commandée, définissez le rédacteur de données et le notaire de données sur le mode liste blanche, et spécifiez l'identité du rédacteur de données et du notaire de données en même temps, puis les données écrivain Et lorsque le notaire de données écrit les données et notaire les données, il joint ses propres données de signature pour ce contrat.Après avoir soumis le contrat, un certificat de dépôt de données certifié par plusieurs signatures est généré.
En termes de technologie, puisque la blockchain est basée sur le stockage de données, comment stocker les données est devenu la difficulté technique dont ils ont le plus besoin pour percer.
SDBC est une nouvelle blockchain de stockage de données décentralisée. Actuellement, de petites données sont placées sur ETH, et des données plus volumineuses sont placées sur IPFS sous forme d'index, mais ces stockages tiers sont plus ou moins Il n'est pas très satisfait de Stockage de données et comportement de requête de SCRY.INFO. Ils prévoient de développer une blockchain pour le stockage et les requêtes qui correspond davantage à l'activité de requête de SCRY.INFO, qui peut fournir à SCRY.INFO des services de base avec une plus grande capacité de stockage, des données plus sûres et une vitesse de requête plus rapide.
Afin de répondre à leurs besoins de stockage de données, plusieurs objectifs importants sont en cours de développement :
1) Garantir l'intégrité des données stockées : en stockant les données dans des blocs, ces blocs de données existent dans une certaine position de l'ensemble du réseau nœud. Utilisez MerkleTree pour vérifier son intégrité, mais aussi pour optimiser le stockage des requêtes et l'utiliser avec les requêtes.
2) La sécurité du stockage des données : définissez différents niveaux de sécurité pour signer les données stockées (DSA, RSA, ECDSA, etc.) et la forme de la signature multipartite. Utilisez MerkelTree pour vérifier la légitimité du nœud. Utilisez un générateur de nombres pseudo-aléatoires cryptographiquement sécurisé (CSPRNG) pour générer une clé privée et obtenez la clé publique correspondante via un algorithme de courbe elliptique. Il est prévu d'utiliser l'adresse après transformation de la clé publique comme identification de chaque nœud, c'est-à-dire que la clé publique est transformée en adresse après opération SHA : Base58 (identification + clé publique + head4 (SHA256 (SHA256 (public clé))), etc.
3) Il peut fournir des commandes d'opération simples similaires à SQL pour effectuer des requêtes commerciales plus complexes : fournir un stockage et un traitement de données relationnelles distribués légers similaires à la base de données cloud Azure. Il est prévu d'adopter l'algorithme de requête SCRYO-Top basé sur la table tridimensionnelle de filtres Bloom binning (TF). Les résultats expérimentaux montrent que l'algorithme peut éviter un accès répété aux objets de données et peut réaliser un traitement efficace des requêtes de données à grande échelle avec un faible taux de faux positifs. Par rapport à NRA et BPA, lorsque la liste d'attributs dépasse 4, la surcharge est considérablement réduite et convient aux applications de traitement de requêtes confrontées à des données à grande échelle.
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