丢失钱包密码或私钥是加密货币用户经常不会遇到的问题:威尼斯欢乐娱人城

本文摘要:有什么方法可以在最小化信任的同时完全恢复丢失的密钥?昨天,著名的黄金爱好者和加密货币怀疑论者彼得希夫(PeterSchiff)在推特上声称,他的钱包丢失了密码,因此他无法访问自己的比特币。例如,摩根克里克数字公司的主要创始人和合伙人安东尼蓬皮亚诺(AnthonyPompliano)问他是否记得密码,希夫回答说:“这是我的钱包。

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写在前面:丢失钱包密码或私钥是加密货币用户经常不会遇到的问题。有什么方法可以在最小化信任的同时完全恢复丢失的密钥?这是一个方向,维塔利克和其他人,埃瑟伦的主要创始人,正在探索,他们写了一个新的EIP(埃瑟伦改进建议),这是命名为秘密多希恢复。昨天,著名的黄金爱好者和加密货币怀疑论者彼得希夫(Peter Schiff)在推特上声称,他的钱包丢失了密码,因此他无法访问自己的比特币。

希夫补充道,“所以现在我的比特币本质上一文不值,没有市场价值。我告诉过你,享受比特币是个馊主意,没想到这么糟糕!”希夫在推特上公布自己的损失后,加密货币社区很快展开了辩论。例如,摩根克里克数字公司的主要创始人和合伙人安东尼蓬皮亚诺(Anthony Pompliano)问他是否记得密码,希夫回答说:“这是我的钱包。

记住密码。”受不了的蓬皮亚诺只好心平气和地解释:“软件只是继续执行人类收到的命令。它什么也记不住。

给我发邮件。我会尽全力找回丢失的比特币。”但据希夫询问,他的比特币基本确定被追回。他提到说:“就是Eric Voorhees(录音:ShapeShift CEO)打算要的钱包,连他自己也真的无能为力。

如果你有什么想法,请尝试。”看到这里,读者可能真的是一个悲伤的故事。

一位加密货币怀疑论者最终尝试了比特币,结果却因为记住了密码而丢失了。而且如果他在很多地方备份了私钥,即使他记得钱包密码,也可以通过私钥对钱包进行面试。当然,也有人不会指出这是一个令人印象深刻的教训,警示我们要研究开发相关技术,确保同类人员的安全。

例如,Ethereum的主要创始人vitalik评论说:“人们用‘密码货币就是密码货币,你的工作就是非常仔细地在三个地方写备份种子’来问这个问题,我深感沮丧。我们可以也应该构建更好的钱包技术,让安全性更容易构建。例如,这里有一个社会完全恢复法案:https://t.co/tuSbHhXKgd? Amp=1“神V所说的社会完全恢复法案到底是什么意思?我们来简单了解一下。

希夫

EIP 2429:里卡多古伊列梅施米特([电子邮件保护])、米格尔莫塔(@米格尔莫塔)、维塔利克布特林(@vbuterin)、纳克萨多(@ngmachado)状态:草稿类别:ERC创建日期:2019年12月7日拒绝:EIP (137,191,831,1271,1344,2470)总结一般来说,加密货币的不良体验是丢失或暴露私钥,可能导致不可逆的情况。社会全额回收被视为账户合同分散全额回收的自由选择。然而,社会全面恢复的使用带来了人为因素,这通常是安全系统脆弱性的主要原因。

社会全面复苏的主要风险有:1。共谋:如果一些用户告诉他们,他们是完全恢复的一部分,他们可能有兴趣继续执行完全恢复反击;2.目标反击:外部代理有可能了解全恢复的拥有者,并射击继续全恢复反击所需的最脆弱点;3.一般暴露:如果攻击者试图用病毒感染大用户的基本环境依赖项,获取多个身份的访问权限,也可能通过完全恢复对未受影响的用户产生副作用;4.模拟反击:有针对性的反击可以了解用户的情况,模拟用户对他的社交对等体继续进行全恢复反击。这就更惊人了,因为AI研究需要“深度伪造”别人的声音和面部动作。虽然没有最终的解决方案来解决所有这些问题,但我们的目标是建立一个“信任最小化”的控制器契约,并实现用户可能使用的不同钱包的互操作性。

据报道,该标准明确提出了一种方法来定义存储在梅尔科树中的地址列表。这些地址,加上它们的权重和用户的个人秘密,会形成一个秘密集,可以发布而不会严重威胁用户,因为它仍然需要手动检查地址列表中的总阈值。这个秘密集可以保留,比如存储在web2云存储中,会严重影响安全性。

对于一些不信任自己但不希望信任某些实体的用户来说,这很简单。总有一天,用户秘密会在链中显示,只显示一个nonce hash,每次完全恢复后都会减少。

完全恢复设置提供散列秘密随机数的散列。这种双重散列法是作为数学证明来促使完全康复的人说出秘密,但会被泄露。根据该法案,用户可以通过获取机密(user_secret_data)和地址列表来获得完全恢复。

User_secret_data可以是用户可以猜测的半私密信息。而user_secret_type是一个附加的随机大整数,和address_list一起作为private_hash给出。

地址列表的总权重必须小于阈值,阈值是一个常数:阈值=100 * 10^18.该标准定义了几种分解可预测用户秘密的方法。当生物特征识别(如指纹、人脸、瞳孔)技术可用时,应该对他们使用,这是最简单的方法。

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