Polyswarm是通過以太坊智能合約和區塊鏈技術實現的去中心化威脅情報市場。它定義了威脅情報的來源，以及如何以消化糟糕的（不準確的）威脅情報來獲得良好的威脅情報。 PolySwarm利用精確的經濟方法促進每年85億美元的網絡威脅情報領域的快速創新，為全球安全專家社區提供及時、準確的惡意軟件識別。 ...
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發行日期2018-04-11
初始價格--
最大發行量1,885,913,076 NCT
總發行量1,885,913,076 NCT
流通供應量1,546,457,130 NCT
核心算法--
上架交易所--
激勵機制--
大事件
PolySwarm的未來發布將會依照威脅市場的態勢變化和實際網絡使用情況作為開發方向。基於觀察到的PolySwarm使用情況，我們認為以下的功能都是對這個網絡有利的機會：彈性的“工件”保密性；基本: “工件”有選擇性的公佈給特定的專家和SaaS服務提供者；進階: “工件”決不對在完全同態引擎的SGX enclaves之外的任何人公開；新型工具（例如：訂閱現成的威脅動態消息）；對端點的工作引擎集裝箱提供部屬支援，可取代現今的端點防護套件。
PolySwarm第二個穩定版有兩個主要目標：（1）拓展“出價”和“懸賞”來處理更多更廣種類的“工件“（例如：URLs 及網路串流）（2）緩解企業和個人用戶的PolySwarm使用率。未來新發布的 PolySwarm 版本應能處理更多種的”工件”，像是藉由直接向URLs和網站內容提出“懸賞”和“出價”等自動偵測網路仿冒。擴展對最終用戶的保護將會是 PolySwarm 完成穩定版開發後的優先任務。我們期待開發端點防護套件的開源參考實例，藉由 PolySwarm 智能來自動阻擋惡意”工件”的攻擊，我們認為此公開代理框架是被廣泛採用重要的關鍵。
在從PolySwarm測試網絡（測試令牌）搬移到真正 PolySwarm 市場之前，PolySwarm1.0穩定版的重點在清除PolySwarm Gamma版中的程序錯誤。如果時間/資金的允許，PolySwarm1.0穩定版更大的目標是推出高等的“工件“保密技術，只對有限制的參與者發布“懸賞“。
PolySwarm Gamma版會著重在交付媒合功能，促進”代表”、”專家”、”仲裁者”間的合作，”專家”將能夠把專業知識封裝到針對特定類型”工件”的”工作引擎”中。我們期望他們能夠在PolySwarm註冊系統中宣傳這些”工作引擎”，此”工作引擎註冊系統”應能允許 ”代表”在PolySwarm1.0發布之前以無風險的方式使用”工作引擎”（Gamma 版將繼續使用PolySwarm測試網）。此外，Gamma版將考慮根據Alpha和Beta版的反饋和經驗來增強和擴展”懸賞”工具。舉例來說，我們預期這點對”懸賞”制度是有益的：能夠徵求斷言不讓其他”專家”知道（保密性），並且只在”斷言”截止日之後才能揭示。我們預計PolySwarm Gamma版將完成以下目標：描述工件分析能力及歸屬專家著作權（對於信譽）的工作引擎描述語言 (Worker Description Language, WDL)；分佈式、可搜索的工作引擎註冊系統及其相關功能；“懸賞斷言”在期限之前的保密性；完成遴選“仲裁者 (Arbiter)”、響應、和端對端的“懸賞”反饋循環；我們預期Gamma版將有完整市場功能。
PolySwarm Beta版會著重在交付透過雷電網絡通道支持“PolySwarm出價”。相對於“懸賞”，“出價”被設計為促進更高量的工件評估，為此也需要更高效地在區塊鏈上結算每筆交易。 PolySwarm Beta版會提供智能合約，我們預計將這功能作為建立在“代表”和“專家”之間，以直接、對等式 (peer to peer)的雷電網絡通道來實現（使用測試網絡）。我們預計PolySwarm Beta版將完成以下目標：出價通道；建立分佈式“通道”；“通道關閉時”結算NCT；參考生成和響應“出價”的執行實例；收取“費用”和分派智能合約；研究並量化特定“工件”量所需的信任（以NCT計算）；出價/懸賞開發工具包：“專家”和“代表”自動提出“懸賞”和“出價”的測試包和實施框架。
在令牌銷售成功之後，PolySwarm Alpha版會著重在交付”懸賞”端到端工作流程的原型，此初始版本將啟動 PolySwarm 團隊積極開發進程，“代表”與“專家”將能夠通過PolySwarm測試網絡（“testnet”）進行交易。 PolySwarm測試網上將有基本的“懸賞”智能合約，讓“代表”可以發布“懸賞”、“專家”提出“斷言”、“代表”作出“裁決”。我們預計 PolySwarm Alpha版將完成以下目標：“懸賞管理者”智能合約能保存“懸賞金額”和“費用”、接受“斷言”、發表“裁決”、獎勵正確的“專家”；用於“工件”發布和提取的非PolySwarm存儲（例如S3和/或IPFS）；在“懸賞”截止時，用於選擇“仲裁者”的原型算法；參考公告“懸賞”、響應“斷言”、和“仲裁者”決定真正事實等執行實例。
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