Vegas12

昨日のハードウェアウォレットの開示は、氷山の一角に過ぎないかもしれません。
Coldcardのシード生成において、重大なエントロピー不具合が発見されました。影響を受けたMk2およびMk3のファームウェアで、2021年から2023年の間に作成されたシードは、エントロピーが約40ビット程度しかなかった可能性があります。一方でMk4、Mk5、Q生成のシードでは、意図されたセキュリティレベルを大きく下回り、72ビットしかない場合がありました。
簡単に言うと、リカバリーフレーズは、ユーザーが想定していたよりもはるかに小さい可能性の集合から生成されていました。これにより、実質的に推測不可能であるはずのシードが、再現されたり総当たり攻撃で解読できたりする可能性があります。
ただし、これは始まりにすぎないかもしれません。
Coldcardの具体的な脆弱性はそのファームウェアに固有ですが、古いウォレットが弱い乱数でシードを生成してしまうというより広い問題は、他のハードウェアウォレット、ソフトウェアウォレット、Web3ウォレットにも影響する可能性があります。
弱いシードは、永遠に弱いままです。ファームウェアを更新したり、フレーズを別のウォレットにインポートしたり、別のブロックチェーンで使用したりしても、元のエントロピーは修復されません。同じリカバリーフレーズが、複数のチェーン、アドレス、アプリケーショ

燃焼税？

ボリューム、どのくらいのボリューム？

AIバブルは本物です

新しい暗号資産の法律や規制が施行されるにつれて、特定の市場でより多くのCEXが業務を縮小または停止する可能性があります。
それは、流動性がシステムから流出していく連鎖を引き起こすかもしれません。マーケットメイカー自体は引き続き合法ですが、市場操作、ウォッシュトレーディング、または偽の出来高に依存しているところは、運営するのがこれまで以上に難しくなるでしょう。適切なライセンス、透明な帳簿管理、コンプライアンス、そしてレポーティングが不可欠になっていきます。
DeFiにはここで大きなチャンスがありますが、同時に重大なリスクもあります。
流動性が集中型取引所からオンチェーンへ移されることなく消えてしまうと、多くのエコシステムが、流動性のない状態で大きなトークンの売り圧力に直面する可能性があります。
DeFiの次のフェーズは簡単ではありません。実際のユーティリティを持ち、オンチェーンの流動性が厚く、持続可能なトークノミクスを備えたチェーンは生き残るでしょう。残りは大きく苦戦するかもしれません。

DeFiには、将来の量子攻撃よりも心配すべきことが他にもあります。
量子コンピューティングは現実の脅威ですが、国家主体以外の大規模な利用が広まるのは、まだ数年先である可能性が高いです。私たちは、ポスト量子署名、ウォレットの移行、キーのローテーション、慎重に計画されたプロトコルのアップグレードなどを通じて、準備する時間があります。
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差し迫った脅威は、今まさに起きています。
セキュリティ、監査、開発への資金が不足しているチェーンやDeFiプロトコルが多すぎます。今日では、強力なローカルAIモデルと「a agent」にアクセスできるほぼ誰でも、公開コードを解析し、弱点を特定し、十分なデータを与えるだけで潜在的な攻撃ベクトルを設計できてしまいます。
これはもはや、将来のための攻撃シナリオではありません。
起きているのは今日です。
プロジェクトは、セキュリティを「費用」として扱うのをやめ、基幹インフラとして扱い始めるべきです。
#DeFi #AI

ルナのアップグレードは本当にうまくいきました！🚀
✅ Vegas Node はすでに更新済みです
✅ チェーンは通常どおりブロックを生成しています
✅ チェーン停止時間：ゼロ
スムーズなアップグレードで、関係者全員の素晴らしい仕事です。👏

去年は弁護士だったのに、今年は経済の専門家…ははは、これを一部の人が見てないのが悲しいね 😢 うける（笑）

⟦ŁƲ₦₡Λł⟧ꙮ̧̨̛̖̗̘̙̜̝̞̟̠̤̥̦̩̪̫̬̭̮̯͇͈͉͍͎͓͔͕͖̍̎̄̅̿̑̆̐͒͗͑̇̈̊͂͋͌͐͛̚̕͝͠͡ͅ·ŁƲ₦Λ⸸̧̨̛̖̗̘̙̜̝̞̟̠̤̥̦̩̪̫̬̭̮̯͇͈͉͍͎͓͔͕͖̍̎̄̅̿̑̆̐͒͗͑̇̈̊͂͋͌͐͛̚̕͝͠͡ͅŦЯIX⟧ϟ̧̨̛̖̗̘̙̜̝̞̟̠̤̥̦̩̪̫̬̭̮̯͇͈͉͍͎͓͔͕͖̍̎̄̅̿̑̆̐͒͗͑̇̈̊͂͋͌͐͛̚̕͝͠͡ͅ

ビットコインは、BIP-360やBIP-361といった提案について、将来の量子攻撃からネットワークを守る方法を検討しており、脆弱なウォレットや休眠中のウォレットへの対処方法も含まれています。
マイケル・セイラーはすでに自身の立場を共有しています。
あなたの見解は？ 必要な保護、それとも危険な前例？
#Bitcoin #BTC #QuantumComputing #BitcoinSecurity #Crypto

Cmp170 本物？それとも話題作り？

良い試合だった。

家庭用PCで大規模AIモデルをより利用しやすくする
3か月以上にわたり、非常に大規模なAIモデル――とりわけ GLM-5.2 のようなミクスチャ・オブ・エキスパーツ（MoE）モデル――を動かすのに必要なハードウェア負荷とメモリ負荷を減らす方法を、ひっそりと研究してきました。
この取り組みは私のコンピュータサイエンス修士課程の一部であり、初期結果は有望です。
いま動作するプロトタイプがあり、近いうちにその内容をもっと共有する予定です。
目的は単にモデルを小さくすることでも、何百億ものパラメータが奇跡のようにコンシューマー向けGPUに収まると主張することでもありません。
完全なモデルは引き続き利用可能ですが、システムは推論の現在の段階に必要なコンポーネントだけを読み込み・保持・転送しようとします。
私の研究は、例えば以下のような領域を含みます：
Dynamic expert residency（エキスパートの動的常駐）
Predictive expert prefetching（予測によるエキスパートの事前読み込み）
VRAM、システムRAM、NVMeストレージ間での階層的ロード
Cache-aware routing（キャッシュを考慮したルーティング）
不要なパラメータ移動の削減
利用可能なハードウェアに合わせた実行経路の適応
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