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Integrità dei dati: cos'è e perché è importante?di@horizen
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Integrità dei dati: cos'è e perché è importante?

di Horizen4m2024/11/27
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Troppo lungo; Leggere

Horizen 2.0 mira a garantire soluzioni di integrità dei dati sicure e convenienti. La tecnologia Zero-Knowledge (ZK) offre una soluzione promettente verificando i dati senza esporli. La tecnologia ZK affronta sfide di scalabilità, costi e integrazione, in particolare con gli standard blockchain esistenti.
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TD;DR

  • La scarsa qualità dei dati costa alle aziende miliardi ogni anno e mina la fiducia nelle decisioni basate sui dati, nei modelli di intelligenza artificiale e nell'analisi dei Big Data.


  • La tecnologia Zero-Knowledge (ZK) offre una soluzione promettente verificando i dati senza esporli, ma presenta difficoltà di scalabilità, costi e integrazione, in particolare con gli standard blockchain esistenti.


  • Horizen 2.0 si pone come un punto di svolta per le applicazioni ZK, affrontando queste sfide con una verifica delle prove semplificata, una sicurezza solida e strumenti intuitivi per gli sviluppatori.


  • Grazie allo sviluppo della tecnologia ZK, Horizen 2.0 punta a garantire soluzioni di integrità dei dati sicure e convenienti, potenziando sviluppatori, aziende e consumatori nell'era dell'intelligenza artificiale e dei Big Data.

I dati errati costano più di quanto si possa pensare.

Secondo Gartner , la scarsa qualità dei dati costa alle organizzazioni una media di 12,9 milioni di dollari all'anno. Secondo IBM Big Data & Analytics Hub, ciò equivale a circa 3,1 trilioni di dollari di costi per l'economia statunitense.


Mentre molti pensano che la scarsa integrità dei dati sia dovuta al malware, questa è una parte minore della storia. La maggior parte degli errori è dovuta a cause interne e involontarie, come errori nella raccolta dei dati, incongruenze nella formattazione ed errori umani.

L'integrità dei dati diventa sempre più critica con l'avvento dell'intelligenza artificiale.

I modelli di intelligenza artificiale richiedono grandi quantità di dati in ingresso e, se tali informazioni sono imprecise in entrata, saranno intrinsecamente imperfette in uscita. Come dice il proverbio, "garbage in means garbage out" (spazzatura in entrata significa spazzatura in uscita), tranne che con l'intelligenza artificiale, la quantità di dati che richiede verifica è esponenzialmente più alta.


Per mantenere l'integrità dei dati, è importante garantire la validità, la coerenza e la completezza dell'immissione, dell'integrazione e della distribuzione dei dati. L'integrità dei dati include anche la salvaguardia dei dati, ovvero garantire la salvaguardia dei dati da utenti non autorizzati e la conformità con gli enti normativi.


Quindi, come verifichiamo i 402,74 milioni di terabyte di dati prodotti ogni giorno? Questo articolo esaminerà:

  • le sfide all'integrità dei dati,
  • Le dimostrazioni ZK come potenziale soluzione,
  • limitazioni alle dimostrazioni ZK
  • e come possiamo affrontarli per sviluppare una soluzione che sia conveniente, scalabile e sicura, poiché questo è l'unico modo in cui le organizzazioni possono adottare efficacemente la tecnologia innovativa.

Non c'è fiducia senza integrità, e lo stesso vale per i dati.

Secondo un rapporto del LeBow College of Business, quasi il 67% delle aziende basate sui dati non si fida della qualità dei propri dati. Ciò impedisce loro di prendere decisioni aziendali qualificate e intelligenti, di sfruttare efficacemente i modelli di intelligenza artificiale o di trarre vantaggio dai Big Data.


Le minacce ai set di dati includono:

  • Errore umano: eliminazione di dati critici o immissione di dati non accurati.
  • Incongruenze tra i formati: tracciamento diverso degli stessi dati nei sistemi che richiedono integrazione.
  • Errore di raccolta: raccolta di dati incompleti o non accurati.
  • Sicurezza informatica e violazioni interne: soggetti malintenzionati che rubano o corrompono i dati.


Queste minacce si espandono quando i dati vengono condivisi tra più sistemi, interni o esterni. E costano significativamente di più quanto più grandi diventano i set di dati. Tutto questo prima di prendere in considerazione qualsiasi sanzione di conformità o normativa dovuta a violazioni dei dati.

Quindi, come possiamo risolvere questo problema multimiliardario?

Una soluzione che sta diventando sempre più popolare è la tecnologia Zero-Knowledge (ZK).


Le prove ZK possono verificare la conoscenza di un pezzo di dati senza rivelare i dati stessi. Uno dei principali vantaggi delle prove ZK è che preservano la privacy anche all'interno di sistemi trasparenti come una blockchain pubblica (ad esempio: Ethereum).


Questa tecnologia ha innumerevoli applicazioni nel mondo reale e stiamo assistendo all'emergere di nuovi casi d'uso man mano che l'adozione diventa più comune. Questi spaziano dalla gestione dell'identità (essere in grado di verificare di essere maggiorenni o di essere la persona giusta, ecc. senza dover rivelare la propria identità), alle transazioni private (mantenere privati il portafoglio e le transazioni finanziarie), alla tracciabilità della supply chain e altro ancora.


La sfida con le dimostrazioni ZK è che richiedono molte risorse. Non sono intrinsecamente scalabili e le verifiche possono essere piuttosto costose, e questi costi non faranno che aumentare con la diffusione dei modelli di intelligenza artificiale.


La stragrande maggioranza dello spazio Web3 è basata su applicazioni compatibili con EVM; tuttavia, lo standard EVM non è stato inizialmente progettato tenendo conto delle funzionalità ZK, il che ha reso necessario un nuovo set di strumenti e protocolli per creare applicazioni ZK (che non sono compatibili con EVM).


Purtroppo, questi progressi hanno un limite: la necessità di linguaggi di programmazione, interfacce e strumenti diversi, che possono creare una barriera alla comunicazione e alla frammentazione all'interno della più ampia comunità Web3.

Horizen 2.0 : la Blockchain ottimizzata per le applicazioni ZK

Gli sviluppatori di dApp ZK incontrano spesso difficoltà nella stesura e nell'audit dei contratti di verifica, essenziali per la convalida delle prove ZK. Questi contratti personalizzati non sono solo complessi, ma anche soggetti a vulnerabilità che possono essere sfruttate.


La necessità di una soluzione più snella e sicura ha portato allo sviluppo di Horizen 2.0, che offre contratti precompilati integrati per gestire la verifica delle prove, riducendo così le spese generali di sviluppo e migliorando la sicurezza.


L'architettura Layer 1 nativa di Horizen mantiene una decentralizzazione completa attraverso la propria rete e infrastruttura, garantendo una sicurezza solida e un funzionamento ininterrotto.

L'integrità dei dati è fondamentale per la fiducia dei dati e la continuità aziendale: Horizen la renderà realtà

Le sfide dell'integrità dei dati stanno crescendo insieme alla nostra dipendenza dai big data e dall'intelligenza artificiale. Nuove tecnologie emergono costantemente per aiutare a risolvere il problema dell'integrità dei dati, come le prove ZK, ma non sono prive di limitazioni.


Horizen ha iniziato il suo viaggio nello spazio ZK nel 2017 e da allora ha compreso e si è prefissata di risolvere queste limitazioni in modo che qualsiasi sviluppatore che desideri sfruttare la tecnologia ZK possa farlo in modo sicuro, efficiente e senza gli elevati costi generalmente associati alle prove ZK.


Horizen 2.0 rappresenterà una nuova frontiera per la tecnologia ZK e uno spazio in cui gli sviluppatori innovativi potranno mettere in risalto la propria creatività, le organizzazioni potranno beneficiare di una migliore qualità dei dati e i consumatori potranno stare tranquilli sulla privacy dei propri dati.


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