스크린샷은 왜 못 믿을까 잔고 인증샷, 포토샵 몇 번이면 만들 수 있죠 📸 @primus_labs 의 zkTLS가 왜 필요한지 쉽게 풀어볼게요. 은행 사이트에 들어가면 주소창에 자물쇠가 뜹니다. 이건 내 기기와 사이트 사이에 TLS라는 암호화 연결이 만들어졌다는 뜻이에요. 중간에서 엿보는 사람은 뒤죽박죽 암호문만 보게 되죠. 그런데 여기에 함정이 하나 있습니다. TLS는 "이 통신이 안전하다"는 건 보장하지만, 제3자에게 "이 사이트가 나한테 실제로 이렇게 말했다"를 증명해 주지는 못해요. 사이트가 그 데이터에 다른 사람이 검증할 수 있는 서명을 해주지 않거든요. 그래서 스크린샷은 아무리 그럴듯해도 증거가 아닙니다. zkTLS는 평범한 TLS 세션을 증거로 바꿔주는 기술입니다. 세 가지가 합쳐져요. 🔹 TLS: 우리가 이미 쓰고 있는 보안 연결 🔹 증인(attestor): 세션에 참여하거나 지켜보는 제3자. 혼자서는 조작할 수 없게 만들어 줘요 🔹 영지식 증명: "내 잔고는 1만 달러 이상입니다"를 증명하면서 "12,450달러"라는 실제 숫자는 보여주지 않는 수학 결과는 "이 데이터는 진짜 이 웹사이트에서, 진짜 연결로 나왔다"는 증명입니다. 로그인 정보나 전체 데이터는 공개하지 않고요. 스크린샷을 믿어달라고 하는 시대에서, 증명을 건네주는 시대로 넘어가는 거죠 🔍

📢primus_labs #5 | 제가 실제로 거래한 사람이라는 걸 증명하려면, 거래소 계정을 전부 보여줘야 할까요? 최근 @primus_labs의 기술을 공부하면서 흥미로운 실제 적용 사례를 발견했습니다. 바로 @KaitoAI의 Kaito Pulse입니다. 이번에는 가상의 금융 시나리오가 아닙니다. Kaito Pulse의 공식 GitHub에는 Primus zkTLS를 활용한 계정 검증 기능이 공개되어 있습니다. 그런데 저는 여기서 단순한 기술 통합보다 더 중요한 변화를 발견했습니다. 온라인에서의 주장을 실제 데이터에 기반한 증명으로 바꿀 수 있다는 점입니다. 🔆 예를 들면 두 사용자가 자신의 거래 경험을 이야기합니다. A: 저는 거래 경험이 많은 투자자입니다! B: 저는 특정 기간에 일정 수준 이상의 거래량을 기록했습니다. 누구의 말을 더 신뢰할 수 있을까요? 사실 말만으로는 둘 다 확인하기 어렵습니다. 거래소 화면을 캡처할 수도 있지만, 캡처 이미지 자체만으로는 데이터의 출처와 무결성을 충분히 검증하기 어렵습니다. 그렇다고 거래소 계정 전체를 공개하는 것도 바람직하지 않습니다. 🔔 여기서 Primus zkTLS가 등장합니다. Kaito Pulse의 공식 기술 자료에 따르면, Primus zkTLS를 활용해 외부 계정의 특정 사실을 검증할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 조건입니다. ✅ 계정 잔액이 특정 기준 이상인가? ✅ 거래량이 정해진 조건을 충족하는가? 핵심은 원본 계정 내용 전체를 Kaito에 전달하지 않고도 특정 사실에 대한 암호학적 증명을 제공하도록 설계되었다는 점입니다. 물론 증명 과정에서 필요한 정보가 전혀 공개되지 않는다는 뜻은 아닙니다. 실제 공개 범위는 검증 조건과 구현 방식에 따라 달라질 수 있습니다. 🔐 Privacy 계정 전체를 공개하지 않고 필요한 사실을 검증하는 방향입니다. 🔎 Verification 사용자의 주장에 외부 서비스에서 제공된 데이터에 기반한 증명을 더할 수 있습니다. 🌐 Reputation 검증 가능한 외부 활동을 온라인 평판의 추가적인 판단 근거로 활용할 가능성을 보여줍니다. 그런데 여기서 한 가지 더 생각해 봤습니다. 거래량이 많다는 사실을 증명하면, 그 사람이 훌륭한 투자자라는 뜻일까요? 반드시 그렇지는 않습니다. 거래량이 많아도 손실을 기록했을 수 있습니다. 잔액이 많다고 해서 투자 판단이 뛰어나다는 뜻도 아닙니다. 또한 특정 시점의 계정 정보가 현재 상태까지 보장하는 것은 아닙니다. 결국 암호학적 증명이 보장하려는 것은 정해진 검증 조건이지, 사람의 모든 능력이나 신뢰성이 아닙니다. 🔆 저는 이 차이가 굉장히 중요하다고 생각합니다. 지금까지 온라인에서는 누가 더 크게 말하는지, 얼마나 많은 반응을 얻는지가 주목받기 쉬웠습니다. 하지만 검증 가능한 외부 데이터가 추가된다면 새로운 질문을 던질 수 있습니다. 이 사람이 무엇을 주장하는가? 그리고 그 주장 중 무엇을 실제로 증명할 수 있는가? Kaito Pulse와 Primus의 협력은 이러한 방향을 실제 소프트웨어에 연결한 사례라는 점에서 의미가 있습니다. 앞으로 중요한 것은 단순히 증명의 수를 늘리는 것이 아니라, 어떤 데이터를 어떤 기준으로 검증하고 그것을 어떻게 공정하게 평가하느냐일 것입니다. 저는 Primus가 만드는 데이터 검증 인프라가 온라인 평판과 금융 서비스의 신뢰 구조를 어떻게 바꿔 나갈지 계속 지켜보고 싶습니다. 여러분은 어떤 평판 시스템을 더 신뢰하시겠나요? ① 게시물과 팔로워 반응만 평가하는 시스템 ② 공개 활동에 검증 가능한 외부 데이터를 함께 활용하는 시스템 저는 두 번째 방식의 가능성에 주목하고 있습니다. ^^;; 📚 공식 기술 자료 github.com/OpenKaito/KaitoPu… #Primus #KaitoPulse #zkTLS #InfoFi

오늘 @RialoHQ 퀴즈는 11등으로 마무리했습니다. 지난번 4등보다는 아쉽지만 그래도 꾸준히 상위권을 노려보는 재미가 있네요. 오늘 퀴즈의 주제는 MovitOn이었습니다. MovitOn은 글로벌 P2P 배송을 목표로 하는 플랫폼으로 기존 물류 시스템처럼 대형 창고나 여러 중간 사업자를 거치는 방식이 아니라 검증된 여행자를 연결하는 peer to peer hand to hand delivery 모델을 지향합니다. 퀴즈 내용을 빌더 관점에서 보면 단순히 사람과 사람을 연결하는 배송 앱이라기보다 여러 기능을 하나의 물류 흐름 안에 결합한 구조라는 점이 더 흥미로웠습니다. 먼저 핵심 네트워크를 구성하는 것은 verified travelers입니다. 물건을 보내려는 사용자와 이동 경로가 맞는 검증된 여행자를 연결하면서 기존 배송 서비스에서 발생할 수 있는 높은 비용과 지연, 지역적 제약, 그리고 투명성 문제를 줄이려는 방식입니다. 여기에 AI powered compliance가 추가됩니다. AI는 운송에 필요한 요구사항을 확인하고 관련 가이드를 제공하는 역할을 합니다. 즉 단순히 배송 상대를 매칭하는 것에서 끝나는 것이 아니라 실제 운송 과정에서 확인해야 할 조건까지 하나의 서비스 흐름 안에서 다루려는 구조입니다. 스마트 컨트랙트의 역할도 중요합니다. 퀴즈에서는 스마트 컨트랙트가 배송 조건을 보호하고 compliance 과정을 자동화하는 데 사용된다고 설명했습니다. 빌더 관점에서 보면 배송 조건을 코드로 관리하고 필요한 절차를 자동화할 수 있는 실행 레이어를 추가한 것으로 볼 수 있습니다. 또 smart contract escrow deposit을 통해 고가 물품이나 marketplace 거래에 필요한 security deposit을 제공하는 구조도 포함되어 있습니다. 결국 MovitOn을 구조적으로 보면 사람을 연결하는 P2P 네트워크 AI 기반 compliance 레이어 스마트 컨트랙트 기반 조건 집행 레이어 escrow 기반 보증 레이어 이 요소들을 하나의 글로벌 배송 흐름으로 연결하려는 프로젝트라고 볼 수 있습니다. 개인적으로 가장 흥미로웠던 부분도 바로 이 지점이었습니다. 단순히 배송을 온체인으로 옮기는 것이 아니라 실제 배송 과정에서 필요한 매칭과 조건 확인, 거래 보증, 자동화를 각각의 기능으로 나누고 다시 하나의 워크플로우로 연결하고 있다는 점입니다. Rialo Builders Hub에서 여러 프로젝트를 보다 보면 결국 중요한 것은 블록체인을 어디에 쓰느냐보다 기존 서비스의 어떤 과정을 더 자동화하고 신뢰할 수 있게 만들 것인가라는 생각이 듭니다. 오늘 MovitOn 퀴즈도 그런 관점에서 꽤 재미있었습니다. 오늘은 11등 다음에는 다시 TOP 10 안으로 들어가보겠습니다. @RialoHQ @RialoKorea @silverwave1000 #Rialo

[웹2 데이터를 온체인에서 신뢰할 수 있게 만드는 방법] @primus_labs를 살펴보면서 흥미로웠던 부분은 단순히 개인정보를 숨기는 기술이 아니라, 데이터를 공개하지 않고도 필요한 사실을 검증할 수 있도록 만든다는 점입니다. 웹3에서는 지갑 주소와 온체인 거래 내역을 직접 확인할 수 있지만, 웹2 서비스에서 발생한 데이터까지 같은 방식으로 검증하기는 쉽지 않습니다. 예를 들어 특정 거래소에서 일정 수준 이상의 거래 이력이 있다는 사실이나, 특정 조건을 충족하는 사용자라는 점을 증명해야 한다고 가정해 보겠습니다. 기존 방식에서는 스크린샷이나 자료를 직접 제출하거나, 서비스 운영자가 제공한 정보를 신뢰해야 할 수 있습니다. 이 과정에서 불필요한 개인정보까지 노출될 가능성도 있습니다. 여기서 Primus가 접근하는 방식이 흥미롭습니다. zkTLS는 TLS로 보호되는 웹 통신에서 얻은 정보를 바탕으로 특정 데이터가 사실이라는 점을 검증 가능한 증명으로 연결하는 기술입니다. 핵심은 원본 데이터를 전부 공개하지 않고도 필요한 조건을 증명할 수 있도록 하는 것입니다. 이런 구조가 제대로 활용된다면 활용처도 다양해질 수 있습니다. DeFi에서는 사용자의 자격이나 특정 조건 충족 여부를 확인하는 데 활용할 수 있고, 온체인 평판 시스템에서는 외부 서비스의 활동 이력을 참고할 수 있습니다. AI 에이전트 역시 외부 데이터를 무조건 신뢰하는 대신, 검증 가능한 정보를 바탕으로 판단하는 방향으로 발전할 수 있습니다. 물론 모든 웹 데이터가 자동으로 진실이 되는 것은 아닙니다. 어떤 정보를 증명하는지, 증명 과정이 안전한지, 데이터 출처를 얼마나 신뢰할 수 있는지까지 함께 고려해야 합니다. Primus가 흥미로운 이유도 여기에 있습니다. 웹2에 쌓여 있는 방대한 데이터를 웹3에서 활용하려면 단순한 데이터 연결을 넘어, 그 데이터가 어디에서 왔고 어떤 사실을 뒷받침하는지 확인할 수 있어야 하기 때문입니다. 여기에 FHE(완전동형암호)처럼 암호화된 상태에서 연산할 수 있도록 하는 기술까지 결합된다면, 개인정보 보호와 데이터 활용 사이의 간극을 좁힐 가능성도 있습니다. 다만 zkTLS와 FHE는 해결하려는 문제가 서로 다른 기술이며, 실제 적용 범위는 구현 방식에 따라 달라집니다. 결국 온체인 생태계가 확장될수록 중요한 것은 데이터를 얼마나 많이 가져오느냐만이 아닐 겁니다. 필요한 정보만 공개하면서도 신뢰할 수 있는 근거를 제시할 수 있는지가 핵심 경쟁력 중 하나가 될 수 있습니다. Primus가 이런 데이터 검증 인프라를 실제 서비스와 어떻게 연결해 나갈지 계속 살펴보겠습니다.

🌕 @axisrobotics x 불개미 AMA 사전 야핑 짧먹 이벤트! 보니까 Axis 카이토 야핑이 진행중이드라고요? 그래서! AMA 전에 Axis 에 대한 간단 리서치 야핑이벤트를 진행합니다. 일정 : 10월 18일 오후 23시 30분 까지 참여방법 1. 해당 트윗 글 좋아요, 인용하여 Axis 간단 리서치 2. 이벤트리에 제출 : eventree.live/#event/ev_8438… 3. 하면 끝! 보상 : 1만원 상당의 Axis 토큰 x 100명 (ama 보상에서 빼옴) 가주아!!!

Primus Labs(@primus_labs) × Alphaland Trading Carnival 이번 소식은 Primus Labs가 TOKEN2049 기간에 트레이딩 커뮤니티 및 블록체인 생태계와 접점을 넓혔다는 의미로 볼 수 있습니다. Primus Labs는 Alphaland Trading Carnival을 통해 트레이딩 커뮤니티와 연결되고, BNB Chain 생태계와 접점을 넓히며, 데이터 신뢰성과 프라이버시를 기반으로 한 Web3 인프라의 비전을 알렸습니다. 이번 소식의 핵심은 단순한 행사 참여를 넘어, 앞으로 트레이딩과 온체인 서비스에서 중요해질 신뢰할 수 있는 데이터와 개인정보 보호라는 주제를 Primus Labs의 기술적 방향성과 연결해 이해하는 것입니다.

데이터를 숨긴 채 계산한다고요? FHE, 쉽게 알아봤어요 🔐 안녕하세요, 니니입니다 💛지난번에는 @primus_labs의 zkTLS가 웹 데이터의 진위를 어떻게 검증하는지 알아봤는데요! 이번에는 이런 궁금증이 생겼어요. “데이터가 진짜인 건 확인했는데, 계산에 쓰려면 결국 내용을 열어봐야 하는 거 아닐까?” 🤔 이 질문과 연결되는 기술이 FHE, 완전동형암호입니다! 1️⃣ 암호화된 상자 안의 숫자를 계산하려면? 📦 잠긴 상자 안에 숫자 두 개가 들어 있다고 생각해볼게요. 일반적으로는 상자를 열어 숫자를 확인한 뒤 더해야겠죠? 데이터도 암호화해서 보관하거나 전송하더라도, 계산할 때는 복호화해서 사용하는 경우가 많아요. 이 과정에서 계산을 맡은 쪽에 민감한 정보가 드러날 수 있습니다. 2️⃣ FHE는 상자를 열지 않고 계산하는 기술이에요! FHE를 활용하면 암호화된 데이터를 복호화하지 않은 상태로 계산할 수 있어요. 암호화된 숫자 두 개를 더하면, 결과도 암호화된 상태로 나옵니다. 권한을 가진 쪽이 결과를 복호화하면 원래 숫자를 더한 값과 일치하는 구조예요. 계산하는 쪽이 원본 숫자를 직접 보지 않아도 된다는 점이 신기하더라구요 👀 3️⃣ 이걸 송금에 적용하면 어떨까요? 송금을 처리하려면 이런 계산이 필요하잖아요. • 보내는 사람의 잔고가 충분한지 확인 • 보내는 사람의 잔고에서 송금액 차감 • 받는 사람의 잔고에 송금액 추가 FHE는 이런 처리를 암호화된 잔고와 금액으로 수행하는 데 활용할 수 있어요. Primus의 Confidential Finance도 BNB Chain에서 FHE를 활용해 암호화 자산의 보유·송금·수익 활동을 지원하는 사례입니다. 보호한 데이터를 실제 금융 기능에도 활용한다는 부분이 포인트예요 🔐 4️⃣ zkTLS와 FHE, 이렇게 구분하면 쉬워요 지난 편과 연결하면👇 zkTLS: 웹에서 가져온 데이터가 진짜인지 검증 FHE: 암호화된 데이터를 복호화하지 않고 계산 둘 다 프라이버시와 관련 있지만, 맡은 역할은 다르더라구요! 물론 FHE를 쓴다고 모든 정보가 자동으로 익명 처리되는 건 아니에요. 어떤 정보가 공개되고, 누가 복호화할 수 있는지는 제품의 설계와 권한 관리도 함께 봐야 합니다. 저는 이번에 “데이터를 보호하면서도 쓸 수 있게 한다”는 FHE의 역할이 조금 더 와닿았어요 💛 다음 편에서는 Primus Confidential Finance에서 자산을 보유하고, 보내고, 수익 활동에 활용하는 흐름을 살펴볼게요! 글로 알아보는 것과 함께 Primus XP 과제도 하나씩 해보면 어떨까요? • Primus Points 페이지 접속 (니니 추천 링크) points.primuslabs.xyz/?ref=0… • 지갑 연결 후 이용 가능한 XP 과제 확인 • Attestation Tasks에서 진행할 과제 선택 • 확장 프로그램이 필요한 과제는 설치 안내 확인 후 진행

로봇 학습 데이터를 모으는 데, 블록체인을 왜 사용할까요? 벌써 @KaitoAI 10번째 글입니다. Axis를 알아보면서 궁금했던 질문입니다. 데이터를 저장하고 모델을 학습시키는 일이라면 일반 서버로도 할 수 있으니까요. @axisrobotics 공식 문서를 읽어보니, 블록체인의 역할은 ‘누가 어떤 데이터를 만들었는지 확인할 수 있는 기록’에 있었습니다. 먼저 구분할 부분이 있습니다. 로봇의 움직임이나 학습 데이터 전체를 블록체인에 올리는 구조는 아닙니다. 용량이 큰 전체 행동 기록과 학습용 데이터는 오프체인에 저장하고, Base에는 데이터의 고유 번호, 기여자 지갑, 과제 번호, 타임스탬프, 품질 점수 같은 정보를 기록합니다. 쉽게 비유하면 원본 자료와 그 자료의 출처를 확인하는 기록을 나눠 관리하는 셈입니다. 참여자 입장에서는 회사 화면에 표시되는 숫자 외에도, 자신의 기여에 연결된 온체인 기록을 직접 확인할 수 있습니다. 함께 일하는 파트너도 과제와 기여자, 품질 관련 정보를 내부 데이터베이스에만 의존하지 않고 확인할 근거가 생깁니다. 다만 여기서 중요한 구분이 하나 더 있습니다. 기록이 블록체인에 남았다고 데이터의 품질까지 자동으로 보장되는 것은 아닙니다. 로봇이 과제를 제대로 수행했는지는 별도의 검증과 평가가 필요합니다. 블록체인은 그 평가 결과와 기여 관계를 확인할 수 있도록 기록하는 역할입니다. 온체인 기록이 생겼다고 데이터 소유권이나 수익 배분 권리가 자동으로 생기는 것도 아닙니다. 관련 권리는 별도 약관과 프로그램 조건을 봐야 합니다. 이 구분을 알고 나니 Axis에서 서명하는 단계도 조금 다르게 보였습니다. 내가 만든 기록과 내 지갑을 연결하고, 그 기여 이력을 공개적으로 확인할 수 있게 남기는 과정이었습니다. 여러 사람이 함께 로봇 데이터를 만드는 환경에서는 학습 성능과 함께 출처를 추적할 수 있는 구조도 살펴볼 필요가 있겠습니다. 앞으로는 이런 기여 기록이 데이터셋과 모델까지 얼마나 명확하게 연결되는지 지켜보려고 합니다. 여러분은 AI 학습 데이터의 출처를 직접 확인할 수 있다면, 어떤 정보를 가장 먼저 보고 싶나요? #AxisRobotics #AXIS #PhysicalAI #Kaito

Rialo Builders Hub | Drawbook & RIALO Wallet 블록체인에서 중요한 것은 단순히 기능을 구현하는 것만이 아닙니다. 그 기능을 신뢰할 수 있는지, 그리고 누구나 쉽게 사용할 수 있는지도 중요합니다. 이번 @RialoHQ Builders Hub에서 소개된 Drawbook과 RIALO Wallet은 서로 다른 방식으로 이 두 가지 문제에 접근하고 있었습니다. 1. Drawbook Drawbook은 추첨 결과를 온체인에서 검증할 수 있도록 설계된 래플 플랫폼입니다. 기존 커뮤니티 추첨에서는 당첨자가 발표되더라도 어떤 과정으로 선정됐는지 참가자가 직접 확인하기 어려운 경우가 많습니다. Drawbook은 Commit Reveal 방식과 검증 가능한 온체인 추첨 구조를 통해 참가자가 결과를 확인할 수 있도록 설계됐습니다. 또한 Rialo의 Scheduled Triggers를 활용해 정해진 시간에 추첨을 자동 실행하는 방식도 소개됐습니다. 여기서 흥미로웠던 점은 단순히 추첨을 자동화하는 것이 아니라, 결과를 신뢰해야 하는 구조에서 결과를 직접 검증할 수 있는 구조로 바꾸려는 시도였습니다. 이러한 접근은 래플뿐 아니라 커뮤니티 이벤트나 온체인 보상 분배처럼 공정성과 투명성이 중요한 서비스에도 참고할 만하다고 생각합니다. 2. RIALO Wallet RIALO Wallet은 블록체인에서 자주 사용하는 기능들을 하나의 인터페이스에 통합한 지갑 프로젝트입니다. 새로운 블록체인을 사용하다 보면 테스트 토큰을 받고, 자산을 전송하고, 스왑을 실행하고, 거래 내역을 확인하기 위해 여러 도구를 오가야 하는 경우가 있습니다. RIALO Wallet은 테스트 토큰 수령, 자산 송수신, 스왑, 거래 내역 확인 등의 기능을 한곳에서 제공하는 것을 목표로 합니다. 특히 자산 현황과 거래 활동을 하나의 화면에서 확인할 수 있다는 점이 눈에 들어왔습니다. 새로운 기능을 계속 추가하는 것도 중요하지만, 이미 존재하는 기능들을 사용자가 얼마나 편리하게 이용할 수 있도록 연결하느냐 역시 중요한 개발 과제라고 생각합니다. 이번 Builders Hub에서 인상적이었던 부분은 두 프로젝트가 서로 다른 문제를 해결하려 한다는 점입니다. Drawbook은 결과의 검증 가능성에 집중했고, RIALO Wallet은 사용 과정의 편의성에 집중했습니다. 블록체인 인프라가 아무리 발전하더라도 사용자가 결과를 신뢰하기 어렵거나 서비스를 이용하기 복잡하다면 실제 활용에는 한계가 있을 수 있습니다. Rialo 생태계에서 이러한 문제를 해결하려는 프로젝트들이 하나씩 등장하고 있다는 점이 흥미롭습니다. 앞으로 두 프로젝트가 실제 사용 환경에서 어떻게 발전해 나갈지 기대됩니다. @RialoHQ @RialoKorea @silverwave1000 #Rialo

[SurfBoard: 주식 보상을 쌓아가는 Surf의 첫 NFT] Surf의 공식 NFT 컬렉션 SurfBoard가 출시되었습니다. SurfBoard는 단순히 보유하는 NFT가 아닙니다. SurfBoard를 오픈하면 생태계 내 거래 활동에서 발생하는 수익을 기반으로 NVDA, SPY, META, GOOGL, SPCX 등 실제 토큰화 주식 보상이 쌓이기 시작합니다. 왜 Surf가 SurfBoard를 만들었는지, 누가 받을 수 있는지, 그리고 주식 보상은 어디에서 나오는지 하나씩 설명드리겠습니다. [왜 SurfBoard를 만들었나요?] 블록체인이 가장 잘하는 것은 크게 두 가지입니다. 새로운 자산을 만들고, 그 자산을 자유롭게 이동시키는 것입니다. Surf는 앞으로 더 많은 전통 금융 자산이 블록체인 위로 이동하고, 장기적으로는 크립토가 사람들이 굳이 의식하지 않아도 되는 금융의 기반 인프라가 될 것이라고 보고 있습니다. 토큰화 주식은 이런 변화가 이미 시작되고 있다는 대표적인 사례입니다. SurfBoard는 이러한 흐름을 단순히 이야기하는 데서 끝나는 것이 아니라, 유저가 직접 토큰화 주식을 보유하고 경험할 수 있도록 만들었습니다.