DDD es el símbolo del token digital del proyecto Scry.info. Scry.info es una plataforma de comercio y provisión de datos cuantitativos basada en blockchain, el objetivo es proporcionar un motor de contrato digital para una sociedad blockchain inteligente, de modo que los desarrolladores y las personas puedan encontrar información de deportes, entretenimiento, transporte, meteorología, finanzas, agricultura , modelos genéticos y otras fuentes de datos, y alentar a más desarrolladores comunitarios, organizaciones multinacionales, empresas e individuos de todo el mundo a escribir fuentes de datos para participar en la certificación inteligente de clúster de nodos de datos de blockchain.

Visión del proyecto

SCRY.INFO espera proporcionar un motor de contrato digital para una sociedad blockchain inteligente, para que los desarrolladores y las personas puedan encontrar información sobre deportes, entretenimiento, transporte, clima, finanzas, agricultura, modelos genéticos, etc. Fuentes de datos y animar a más desarrolladores de la comunidad, organizaciones multinacionales, empresas e individuos de todo el mundo a escribir fuentes de datos para participar en la Autenticación inteligente de clúster (Uso de la autenticación en el acuerdo de certificación basado en la inteligencia de enjambre) de los nodos de datos de la cadena de bloques.

Escenario de aplicación

1. Servicios de datos reales compartidos para todas las aplicaciones del mercado de predicción
En todo el ecosistema blockchain actual, las aplicaciones de predicción son un mercado enorme, pero muchas aplicaciones de predicción a menudo necesitan introducir datos del mundo real en la cadena de bloques por sí mismos, y debido a que la intención original de estos desarrolladores es centrarse en la aplicación, es difícil para otras aplicaciones compartir los datos introducidos en una determinada aplicación de mercado de predicción. Esto no solo causó un desperdicio de recursos de blockchain, sino que también provocó una autenticidad insuficiente de los resultados de la votación porque la base de usuarios de cierta aplicación de predicción era demasiado pequeña.
SCRY.INFO propone el concepto de un servicio público unificado de datos, con el objetivo de romper las barreras de datos entre cada aplicación de pronóstico.Por ejemplo, los datos de una aplicación de pronóstico también pueden ser proporcionados a B por la aplicación, y la tarifa se liquida uniformemente utilizando SCRYCOIN. Sobre esta base, los datos utilizados para predecir el mercado también se pueden utilizar para informes comerciales, encuestas de opinión pública y otro tipo de aplicaciones.Las diversas tarifas de transferencia estipuladas en el acuerdo garantizan los derechos e intereses de todos los participantes.
2. Mercado de información para proveedores y consumidores de datos
¿Cómo hacer que los datos sean interoperables y maximizar el valor de los datos?
SCRY.INFO proporciona un conjunto de mecanismos flexibles para los proveedores de datos: además de proporcionar datos específicos para los demandantes de datos, también pueden publicar datos de forma independiente y enviar estos datos a todo el mercado a través de SCRY.INFO: cualquier necesidad Demandantes de datos puede obtener datos y verificar servicios pagando una tarifa de consulta única a los proveedores de datos y notarios de datos. Esto garantiza la independencia de los proveedores de datos y reduce su dependencia de los demandantes de datos existentes.
Los consumidores de datos aquí son en realidad un grupo relativamente amplio. Por ejemplo, los proveedores de informes comerciales son un consumidor de datos típico, porque los informes comerciales generales a menudo necesitan citar una gran cantidad de datos revisables, y SCRY.INFO El modelo de transacción de datos simplemente cumple este requisito.
Por ejemplo: supongamos que un proveedor de datos A crea un contrato de suministro Y y pasa el proceso de certificación notarial. En este momento, el proveedor de informes B necesita los datos en Y en su propio contrato de informe Z. En este momento, B paga la tarifa de consulta y consulta los datos en Y y guarda los datos en su propio contrato Z, y se asegura de que en el Función de verificación Z Contiene el código que llama a la API de autenticación en Y. En el futuro, si B necesita probar la fuente de estos datos en el contrato Z, el probador solo necesita llamar al código de verificación proporcionado por Z.
3. Herramienta de marketing de punto de acceso de votación de inteligencia empresarial
La votación de inteligencia de negocio y la encuesta de marketing de punto de acceso de mercado también son una industria que depende en gran medida de los datos. Por ejemplo, una entidad comercial quiere investigar las opiniones de las personas sobre los colores de la ropa de invierno de sus marcas en años anteriores, a fin de proporcionar una referencia para el diseño de los colores de la ropa de invierno de este año. Según la experiencia pasada, habrá las siguientes prácticas: distribución de folletos, pero el costo de la mano de obra es alto e ineficiente; lanzamiento de una votación en el sitio web oficial y entrega de obsequios, pero el sitio web oficial es de bajo perfil y pocos participantes; comprará datos de una organización centralizada de terceros. Sin embargo, la tarifa no es baja y no se puede garantizar la autenticidad.
SCRY.INFO espera brindarles servicios eficientes, por ejemplo:
Las organizaciones de marca pueden iniciar un contrato de acuerdo de referéndum (naturaleza de recompensa) en SCRY.INFO y completar las opciones relevantes, descripción, límite de número de referéndum, legal Relación de referéndum y otros parámetros, y luego lanzado. Los participantes en el ecosistema SCRY.INFO notan este orden de recompensa e ingresan directamente al proceso de certificación notarial para votar sobre las opciones establecidas. Una vez que la votación finaliza con éxito, los participantes retiran la recompensa (SCRYCOIN) y la ONG obtiene los datos de muestra, una situación en la que todos ganan. Y los propietarios de marcas pueden verificar los resultados el próximo año y el año siguiente, de modo que a través de la acumulación continua, los MSP de SCRY (una plataforma multifacética que promueve la interacción y las transacciones de los participantes) pueden formar una tabla de tendencias de intención de usuario anual para atenderlos en el futuro. Las políticas de mercado brindan una guía de datos verdadera y confiable.
4. Servicios de depósito de pruebas para particulares y empresas
Al mismo tiempo, después de configuraciones especiales, el protocolo de datos proporcionado por SCRY.INFO también puede proporcionar servicios de la vida real, como la certificación notarial de la propiedad. y notarización como servicios de depósito. Este tipo de servicio no solo tiene las funciones en el sentido tradicional, sino que también tiene algunas ventajas únicas. En primer lugar, estos acuerdos electrónicos tienen las características de descentralización e inmutabilidad de blockchain, que son especialmente importantes para el depósito de pruebas, en segundo lugar, los protocolos proporcionados por SCRY. Una lógica formal clara, comprobable y revisable para usar directamente estos certificados de depósito, lo cual es difícil. para los servicios tradicionales de depósito de certificados.
El método específico de uso es: primero construya un contrato de acuerdo de suministro comisionado, configure el escritor de datos y el notario de datos en el modo de lista blanca, y especifique la identidad del escritor de datos y el notario de datos al mismo tiempo, y luego los datos escritor Y cuando el notario de datos escribe los datos y certifica los datos, adjunta sus propios datos de firma para este contrato.Después de enviar el contrato, se genera un certificado de depósito de datos certificado por múltiples firmas.
En términos de tecnología, dado que la cadena de bloques se basa en el almacenamiento de datos, cómo almacenar datos se ha convertido en la dificultad técnica que más necesitan superar.
SDBC es una nueva cadena de bloques descentralizada de almacenamiento de datos. Actualmente, los datos pequeños se colocan en ETH y los datos más grandes se colocan en IPFS en forma de índices, pero estos almacenamientos de terceros son más o menos No está muy satisfecho con Comportamiento de consulta y almacenamiento de datos de SCRY.INFO. Planean desarrollar una cadena de bloques para el almacenamiento y la consulta que esté más en línea con el negocio de consultas de SCRY.INFO, que puede proporcionar a SCRY.INFO servicios básicos con mayor capacidad de almacenamiento, datos más seguros y una velocidad de consulta más rápida.
Para satisfacer sus necesidades de almacenamiento de datos, existen varios objetivos importantes en desarrollo:
1) Garantizar la integridad de los datos almacenados: al almacenar datos en bloques, estos bloques de datos existen en una determinada posición de toda la red. nodo Use MerkleTree para verificar su integridad, pero también optimice el almacenamiento para consultas y utilícelo con consultas.
2) La seguridad del almacenamiento de datos: establezca diferentes niveles de seguridad para firmar los datos almacenados (DSA, RSA, ECDSA, etc.), y la forma de firma multiparte.Utilice MerkelTree para verificar la legitimidad del nodo. Utilice un generador de números pseudoaleatorios criptográficamente seguro (CSPRNG) para generar una clave privada y obtenga la clave pública correspondiente a través de un algoritmo de curva elíptica. Está previsto utilizar la dirección tras la transformación de la clave pública como identificación de cada nodo, es decir, la clave pública se transforma en una dirección tras la operación SHA: Base58 (identificación + clave pública + cabeza4 (SHA256 (SHA256 (public key))), etc.
3) Puede proporcionar comandos de operación simples similares a SQL para completar consultas comerciales más complejas: proporciona un almacenamiento y procesamiento de datos relacionales distribuidos livianos similar a la base de datos en la nube de Azure. Está previsto adoptar el algoritmo de consulta SCRYO-Top basado en la tabla de filtro Bloom (TF) de agrupamiento tridimensional. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo puede evitar el acceso repetido a objetos de datos y puede lograr un procesamiento eficiente de consultas de datos a gran escala con una baja tasa de falsos positivos. En comparación con NRA y BPA, cuando la lista de atributos supera los 4, la sobrecarga se reduce significativamente y es adecuado para aplicaciones de procesamiento de consultas que enfrentan datos a gran escala.

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