Daha İyi Bir İspat Özyineleme Şeması Nasıl Tasarlanır?
zkRollup ve zkEVM parçalarında karşılaşılan sorunların neredeyse tamamı esasen algoritmik sorunlardır. ZK-Proof donanım hızlandırmanın sıklıkla dile getirilmesinin temel nedeni mevcut algoritmaların genel olarak yavaş olmasıdır.
“Algoritma yetmez, donanım makyaj yapmak için kullanılıyor” gibi utanç verici bir duruma düşmemek için sorunu algoritmanın özünden çözmeliyiz. Mükemmel, teslimata dayanıklı bir özyineleme tasarlama şema bu sorunu çözmenin anahtarıdır.
Akıllı sözleşmelerin sürekli gelişmesiyle birlikte giderek daha fazla Web3 uygulaması ortaya çıkıyor ve Ethereum gibi geleneksel Katman 1'in işlem hacmi hızla artıyor ve her an tıkanıklık meydana gelebilir. Layer 1'in sağladığı güvenliği sağlarken daha yüksek verimin nasıl elde edileceği acil çözülmesi gereken bir sorun haline gelmiştir.
Ethereum için zkRollup, başlangıçta Katman 1'de zincir dışı yapılması gereken pahalı hesaplamaları taşımak ve zincire yürütme doğruluğunun kanıtını sağlamak için temel bileşen olarak sıfır bilgi kanıt algoritmasını kullanır. Parça, aşağıdaki gibi projeleri içerir: StarkWare, zkSync, Kaydırma, ve Fox Teknoloji.
Aslında zkRollup'ın tasarımında verimlilik açısından çok yüksek gereksinimler vardır: gönderilen kanıt değerinin yeterince küçük olması, Katman 1'in hesaplama miktarını azaltabileceği umulmaktadır. Yeterince küçük bir kanıt uzunluğu elde etmek için her biri zkRollup projesi algoritmayı ve mimari tasarımı geliştiriyor. Örneğin Fox, en uygun kanıt süresini ve kanıt uzunluğunu elde etmek için en yeni sıfır bilgi kanıt algoritmasıyla birlikte FOAKS kanıt algoritmasını geliştirdi.
Ayrıca ispatların doğrulanması aşamasında en önemsiz yol, delillerin doğrusal olarak üretilmesi ve sıralı olarak doğrulanmasıdır. Verimliliği artırmak için herkesin aklına gelen ilk şey, birden fazla kanıtı tek bir kanıtta toplamaktır; buna genellikle Kanıt Toplama denir.
Sezgisel olarak konuşursak, zkEVM tarafından oluşturulan kanıtların doğrulanması doğrusal bir süreçtir ve Doğrulayıcının, oluşturulan her kanıt değerini sırayla doğrulaması gerekir. Ancak bu doğrulama yönteminin verimliliği nispeten düşüktür ve iletişim yükü de nispeten büyüktür. zkRollup senaryosu için, doğrulayıcı tarafının daha yüksek ek yükü, daha fazla Katman 1 hesaplaması anlamına gelir ve bu da daha yüksek Gas ücretlerine yol açacaktır.
Önce bir örneğe bakalım: Alice bu ayın 1'inden 7'sine kadar Fox Park'a gittiğini dünyaya kanıtlamak istiyor. Bu nedenle 1'inden 7'sine kadar her gün parkta günün gazetesiyle fotoğraf çekebilir ve bu yedi fotoğraf kanıt olacaktır.
Yukarıdaki örnekte yedi fotoğrafı doğrudan bir zarfa koymak, sezgisel anlamda kanıt toplamadır; bu, farklı kanıtları birbirine bağlamaya ve bunları doğrusal olarak sırayla doğrulamaya, yani önce ilk kanıtı doğrulamaya ve ardından ikinci kanıtı doğrulamaya karşılık gelir.
İki kanıt ve sonraki kanıtlar. Sorun şu ki, bu yaklaşım ne ispatın boyutunu ne de ispatın zamanını değiştirmeyecek, bu da tek tek ispatlamak ve doğrulamakla aynı şey. Logaritmik uzay sıkıştırması elde etmek istiyorsanız aşağıda belirtilen İspat Özyinelemesini kullanmanız gerekir.
Halo2 ve STARK tarafından kullanılan kanıt özyineleme şeması
Özyinelemeli ispatın ne olduğunu daha iyi açıklayabilmek için yukarıdaki örneğe geri dönelim.
Alice'in yedi resmi yedi kanıttır. Şimdi bunları birleştirmeyi düşünün, böylece Alice 1. fotoğrafta bir fotoğraf çekebilir, 2. fotoğrafta bu fotoğrafı, 2. fotoğrafta gazeteyi çekebilir ve 2. fotoğrafta fotoğrafı, 3. fotoğrafta da gazeteyi çekebilir. Benzetme yapmak gerekirse, Alice son fotoğrafı 7'sinde, 6'nın fotoğrafıyla ve gazetenin 7'sinde çekmiştir ve diğer arkadaşlar da 1'ncinin son fotoğrafını gördüklerinde 7'den 7'ye kadar olduklarını doğrulayabilirler.
Alice'in hepsi parka gitti. Önceki yedi prova fotoğrafın tek bir fotoğrafta sıkıştırıldığı görülüyor. Ve bu süreçteki temel beceri, "fotoğraf içeren fotoğraflar"dır; bu, önceki fotoğrafları yinelemeli olarak sonraki fotoğraflara yerleştirmeye eşdeğerdir. Bir sürü fotoğrafı bir araya getirip tek fotoğraf çekmekten farklı.
zkRollup'ın özyinelemeli kanıt numarası, kanıt boyutunu büyük ölçüde sıkıştırabilir. Spesifik olarak, her işlem kanıt üretecektir. Orijinal işlem hesaplama devresini C0, C0'ın doğruluğunun kanıtı olarak P0, P0'ın doğrulanması hesaplama işlemi olarak da V0 olarak ayarladık.
Kanıtlayıcı ayrıca V0'ı C0' olarak gösterilen ilgili devreye dönüştürür. Şu anda başka bir işlemin C1 ispat hesaplama işlemi için C0' ve C1 devreleri birleştirilebilir. Bu şekilde birleştirilmiş devrenin P1 doğruluk kanıtı doğrulandıktan sonra, yukarıdaki iki devrenin aynı anda doğrulanmasıyla eşdeğerdir. İşlemin doğruluğu yani sıkıştırma sağlanır.
Yukarıdaki sürece bakıldığında, sıkıştırma prensibinin doğrulama ve ispat sürecini bir devreye dönüştürmek ve ardından “kanıt için kanıt” üretmek olduğu, bu açıdan bakıldığında sürekli tekrarlanabilen bir işlem olduğu görülebilir. aşağı doğru, yani yinelemeli kanıt olarak da bilinir.
Halo2 ve STARK tarafından benimsenen Kanıt Özyineleme şeması paralel olarak kanıt üretebilir ve birden fazla kanıtı birleştirebilir, böylece bir kanıt değeri doğrulanırken çoklu işlem yürütmelerinin doğruluğu doğrulanabilir, bu da hesaplama yükünü sıkıştırabilir ve böylece verimliliği büyük ölçüde artırabilir. sistem.
Bununla birlikte, bu tür bir optimizasyon hala belirli sıfır bilgi kanıt algoritmasının üzerindeki seviyede kalmaktadır. Verimliliği daha da artırmak için daha düşük düzeyde optimizasyona ve yeniliğe ihtiyacımız var. Fox tarafından tasarlanan FOAKS algoritması bunu, bir ispatın içindeki özyinelemeli fikirleri bu noktaya uygulayarak yapıyor.
FOAKS tarafından kullanılan kanıt özyineleme şeması
Fox Tech, zkEVM tabanlı bir zkRollup projesidir. Kanıt sisteminde özyinelemeli ispat tekniği de kullanılmaktadır ancak çağrışımı yukarıda bahsedilen yinelemeli yöntemden farklıdır. Temel fark Fox'un bir ispatın içinde Özyineleme fikrini kullanmasıdır. Fox'un, indirgenmiş problem yeterince basit hale gelinceye kadar ispatlanacak problemi sürekli olarak azaltmak için kullandığı özyinelemeli ispatın temel fikrini ifade etmek için başka bir örnek vermemiz gerekiyor.
Yukarıdaki örnekte Alice belirli bir günde Fox Park'a gittiğini fotoğraf çekerek kanıtlıyor, dolayısıyla Bob farklı bir öneri ortaya koyuyor. Alice'in parka gittiğini kanıtlama sorununun Alice'in cep telefonunun parka gittiğini kanıtlamaya indirgenebileceğini düşünüyor. Bu konunun kanıtlanması ise Alice'in cep telefonunun bulunduğu yerin park kapsamında olduğunun kanıtlanmasına indirgenebilir.
Dolayısıyla Alice'in parka gittiğini kanıtlamak için parktayken cep telefonuyla konum göndermesi yeterli. Bu şekilde, ispatın boyutu fotoğraftan (çok yüksek boyutlu veri) 3 boyutlu veriye (enlem, boylam ve zaman) dönüştürülerek maliyetten etkili bir şekilde tasarruf sağlanır.
Bu örnek pek uygun değil çünkü bazı insanlar Alice'in cep telefonunun Fox Park'a gitmiş olması Alice'in orada olduğu anlamına gelmediğini sorgulayabilir ancak gerçek durumlarda bu indirgeme süreci kesinlikle matematikseldir.
Spesifik olarak, Fox'un özyinelemeli ispatının kullanımı devre düzeyinde özyinelemedir. Sıfır bilgi ispatı yaparken ispatlanacak problemi bir devreye yazacağız ve daha sonra devre üzerinden sağlanması gereken bazı denklemleri hesaplayacağız. Ve bu denklemlerin sağlandığını göstermek yerine, bu denklemleri tekrar devreler halinde yazarız ve bu böyle devam eder, ta ki sonunda tatmini kanıtlayacak denklemler onu doğrudan kolayca kanıtlayabileceğimiz kadar basit hale gelinceye kadar.
Bu süreçten bunun “özyineleme” anlamına daha yakın olduğunu görebiliriz. Her yinelemenin O(n) karmaşıklığının kanıtını O(f(n))'nin kanıtına ve özyinelemeli sürecin kendisinin hesaplanmasına değiştireceğini varsayarak, tüm algoritmaların bu özyinelemeli tekniği kullanamayacağını belirtmekte fayda var.
Karmaşıklık O(g(n)) ise, toplam hesaplama karmaşıklığı bir yinelemeden sonra O1(n)=O(f(n))+O(g(n)) olur ve iki yinelemeden sonra O2(n) olur ) =O(f(f(n)))+O(g(n))+O(g(f(n))), üç kereden sonra O3(n)=O(f(f(f(n) ) )))+O(g(n))+O(g(f(n)))+O(g(f(f(n))))), …, vb.
Bu nedenle, böyle bir özyinelemeli teknik, yalnızca algoritmanın özelliklerine karşılık gelen f ve g'nin iki fonksiyonu Ok(n)'yi sağladığında etkili bir şekilde çalışabilir.
Sonuç
İspatın karmaşıklığı, sıfır bilgi ispatlarının uygulanmasında her zaman en önemli anahtarlardan biri olmuştur. Özellikle zkEVM gibi dev ZK uygulamalarında, kanıtlanacak şeyler giderek daha karmaşık hale geldikçe, kanıt karmaşıklığının doğası da giderek daha önemli hale gelecektir.
Senaryoda kanıtın karmaşıklığı, ürün performansı ve kullanıcı deneyimi üzerinde belirleyici bir etkiye sahip olacaktır. Nihai kanıtın karmaşıklığını azaltmanın birçok yolu arasında çekirdek algoritmanın optimizasyonu en önemlisidir.
Fox, en ileri algoritmayı temel alan mükemmel bir teslimat kanıtı şeması tasarladı ve bu teknolojiyi en uygun zkEVM'yi oluşturmak için kullanıyor. ZK-FOAKS algoritmasının zkRollup endüstrisinde performans lideri olması bekleniyor.
YASAL UYARI: Bu web sitesindeki bilgiler genel piyasa yorumu olarak verilmektedir ve yatırım tavsiyesi niteliği taşımamaktadır. Yatırım yapmadan önce kendi araştırmanızı yapmanızı öneririz.
Haberleri takip etmek için bize katılın: https://linktr.ee/coincu
Harold
Coincu Haberler
Yazar
bilgi
Daha İyi Bir İspat Özyineleme Şeması Nasıl Tasarlanır?
zkRollup ve zkEVM parçalarında karşılaşılan sorunların neredeyse tamamı esasen algoritmik sorunlardır. ZK-Proof donanım hızlandırmanın sıklıkla dile getirilmesinin temel nedeni mevcut algoritmaların genel olarak yavaş olmasıdır.
“Algoritma yetmez, donanım makyaj yapmak için kullanılıyor” gibi utanç verici bir duruma düşmemek için sorunu algoritmanın özünden çözmeliyiz. Mükemmel, teslimata dayanıklı bir özyineleme tasarlama şema bu sorunu çözmenin anahtarıdır.
Akıllı sözleşmelerin sürekli gelişmesiyle birlikte giderek daha fazla Web3 uygulaması ortaya çıkıyor ve Ethereum gibi geleneksel Katman 1'in işlem hacmi hızla artıyor ve her an tıkanıklık meydana gelebilir. Layer 1'in sağladığı güvenliği sağlarken daha yüksek verimin nasıl elde edileceği acil çözülmesi gereken bir sorun haline gelmiştir.
Ethereum için zkRollup, başlangıçta Katman 1'de zincir dışı yapılması gereken pahalı hesaplamaları taşımak ve zincire yürütme doğruluğunun kanıtını sağlamak için temel bileşen olarak sıfır bilgi kanıt algoritmasını kullanır. Parça, aşağıdaki gibi projeleri içerir: StarkWare, zkSync, Kaydırma, ve Fox Teknoloji.
Aslında zkRollup'ın tasarımında verimlilik açısından çok yüksek gereksinimler vardır: gönderilen kanıt değerinin yeterince küçük olması, Katman 1'in hesaplama miktarını azaltabileceği umulmaktadır. Yeterince küçük bir kanıt uzunluğu elde etmek için her biri zkRollup projesi algoritmayı ve mimari tasarımı geliştiriyor. Örneğin Fox, en uygun kanıt süresini ve kanıt uzunluğunu elde etmek için en yeni sıfır bilgi kanıt algoritmasıyla birlikte FOAKS kanıt algoritmasını geliştirdi.
Ayrıca ispatların doğrulanması aşamasında en önemsiz yol, delillerin doğrusal olarak üretilmesi ve sıralı olarak doğrulanmasıdır. Verimliliği artırmak için herkesin aklına gelen ilk şey, birden fazla kanıtı tek bir kanıtta toplamaktır; buna genellikle Kanıt Toplama denir.
Sezgisel olarak konuşursak, zkEVM tarafından oluşturulan kanıtların doğrulanması doğrusal bir süreçtir ve Doğrulayıcının, oluşturulan her kanıt değerini sırayla doğrulaması gerekir. Ancak bu doğrulama yönteminin verimliliği nispeten düşüktür ve iletişim yükü de nispeten büyüktür. zkRollup senaryosu için, doğrulayıcı tarafının daha yüksek ek yükü, daha fazla Katman 1 hesaplaması anlamına gelir ve bu da daha yüksek Gas ücretlerine yol açacaktır.
Önce bir örneğe bakalım: Alice bu ayın 1'inden 7'sine kadar Fox Park'a gittiğini dünyaya kanıtlamak istiyor. Bu nedenle 1'inden 7'sine kadar her gün parkta günün gazetesiyle fotoğraf çekebilir ve bu yedi fotoğraf kanıt olacaktır.
Yukarıdaki örnekte yedi fotoğrafı doğrudan bir zarfa koymak, sezgisel anlamda kanıt toplamadır; bu, farklı kanıtları birbirine bağlamaya ve bunları doğrusal olarak sırayla doğrulamaya, yani önce ilk kanıtı doğrulamaya ve ardından ikinci kanıtı doğrulamaya karşılık gelir.
İki kanıt ve sonraki kanıtlar. Sorun şu ki, bu yaklaşım ne ispatın boyutunu ne de ispatın zamanını değiştirmeyecek, bu da tek tek ispatlamak ve doğrulamakla aynı şey. Logaritmik uzay sıkıştırması elde etmek istiyorsanız aşağıda belirtilen İspat Özyinelemesini kullanmanız gerekir.
Halo2 ve STARK tarafından kullanılan kanıt özyineleme şeması
Özyinelemeli ispatın ne olduğunu daha iyi açıklayabilmek için yukarıdaki örneğe geri dönelim.
Alice'in yedi resmi yedi kanıttır. Şimdi bunları birleştirmeyi düşünün, böylece Alice 1. fotoğrafta bir fotoğraf çekebilir, 2. fotoğrafta bu fotoğrafı, 2. fotoğrafta gazeteyi çekebilir ve 2. fotoğrafta fotoğrafı, 3. fotoğrafta da gazeteyi çekebilir. Benzetme yapmak gerekirse, Alice son fotoğrafı 7'sinde, 6'nın fotoğrafıyla ve gazetenin 7'sinde çekmiştir ve diğer arkadaşlar da 1'ncinin son fotoğrafını gördüklerinde 7'den 7'ye kadar olduklarını doğrulayabilirler.
Alice'in hepsi parka gitti. Önceki yedi prova fotoğrafın tek bir fotoğrafta sıkıştırıldığı görülüyor. Ve bu süreçteki temel beceri, "fotoğraf içeren fotoğraflar"dır; bu, önceki fotoğrafları yinelemeli olarak sonraki fotoğraflara yerleştirmeye eşdeğerdir. Bir sürü fotoğrafı bir araya getirip tek fotoğraf çekmekten farklı.
zkRollup'ın özyinelemeli kanıt numarası, kanıt boyutunu büyük ölçüde sıkıştırabilir. Spesifik olarak, her işlem kanıt üretecektir. Orijinal işlem hesaplama devresini C0, C0'ın doğruluğunun kanıtı olarak P0, P0'ın doğrulanması hesaplama işlemi olarak da V0 olarak ayarladık.
Kanıtlayıcı ayrıca V0'ı C0' olarak gösterilen ilgili devreye dönüştürür. Şu anda başka bir işlemin C1 ispat hesaplama işlemi için C0' ve C1 devreleri birleştirilebilir. Bu şekilde birleştirilmiş devrenin P1 doğruluk kanıtı doğrulandıktan sonra, yukarıdaki iki devrenin aynı anda doğrulanmasıyla eşdeğerdir. İşlemin doğruluğu yani sıkıştırma sağlanır.
Yukarıdaki sürece bakıldığında, sıkıştırma prensibinin doğrulama ve ispat sürecini bir devreye dönüştürmek ve ardından “kanıt için kanıt” üretmek olduğu, bu açıdan bakıldığında sürekli tekrarlanabilen bir işlem olduğu görülebilir. aşağı doğru, yani yinelemeli kanıt olarak da bilinir.
Halo2 ve STARK tarafından benimsenen Kanıt Özyineleme şeması paralel olarak kanıt üretebilir ve birden fazla kanıtı birleştirebilir, böylece bir kanıt değeri doğrulanırken çoklu işlem yürütmelerinin doğruluğu doğrulanabilir, bu da hesaplama yükünü sıkıştırabilir ve böylece verimliliği büyük ölçüde artırabilir. sistem.
Bununla birlikte, bu tür bir optimizasyon hala belirli sıfır bilgi kanıt algoritmasının üzerindeki seviyede kalmaktadır. Verimliliği daha da artırmak için daha düşük düzeyde optimizasyona ve yeniliğe ihtiyacımız var. Fox tarafından tasarlanan FOAKS algoritması bunu, bir ispatın içindeki özyinelemeli fikirleri bu noktaya uygulayarak yapıyor.
FOAKS tarafından kullanılan kanıt özyineleme şeması
Fox Tech, zkEVM tabanlı bir zkRollup projesidir. Kanıt sisteminde özyinelemeli ispat tekniği de kullanılmaktadır ancak çağrışımı yukarıda bahsedilen yinelemeli yöntemden farklıdır. Temel fark Fox'un bir ispatın içinde Özyineleme fikrini kullanmasıdır. Fox'un, indirgenmiş problem yeterince basit hale gelinceye kadar ispatlanacak problemi sürekli olarak azaltmak için kullandığı özyinelemeli ispatın temel fikrini ifade etmek için başka bir örnek vermemiz gerekiyor.
Yukarıdaki örnekte Alice belirli bir günde Fox Park'a gittiğini fotoğraf çekerek kanıtlıyor, dolayısıyla Bob farklı bir öneri ortaya koyuyor. Alice'in parka gittiğini kanıtlama sorununun Alice'in cep telefonunun parka gittiğini kanıtlamaya indirgenebileceğini düşünüyor. Bu konunun kanıtlanması ise Alice'in cep telefonunun bulunduğu yerin park kapsamında olduğunun kanıtlanmasına indirgenebilir.
Dolayısıyla Alice'in parka gittiğini kanıtlamak için parktayken cep telefonuyla konum göndermesi yeterli. Bu şekilde, ispatın boyutu fotoğraftan (çok yüksek boyutlu veri) 3 boyutlu veriye (enlem, boylam ve zaman) dönüştürülerek maliyetten etkili bir şekilde tasarruf sağlanır.
Bu örnek pek uygun değil çünkü bazı insanlar Alice'in cep telefonunun Fox Park'a gitmiş olması Alice'in orada olduğu anlamına gelmediğini sorgulayabilir ancak gerçek durumlarda bu indirgeme süreci kesinlikle matematikseldir.
Spesifik olarak, Fox'un özyinelemeli ispatının kullanımı devre düzeyinde özyinelemedir. Sıfır bilgi ispatı yaparken ispatlanacak problemi bir devreye yazacağız ve daha sonra devre üzerinden sağlanması gereken bazı denklemleri hesaplayacağız. Ve bu denklemlerin sağlandığını göstermek yerine, bu denklemleri tekrar devreler halinde yazarız ve bu böyle devam eder, ta ki sonunda tatmini kanıtlayacak denklemler onu doğrudan kolayca kanıtlayabileceğimiz kadar basit hale gelinceye kadar.
Bu süreçten bunun “özyineleme” anlamına daha yakın olduğunu görebiliriz. Her yinelemenin O(n) karmaşıklığının kanıtını O(f(n))'nin kanıtına ve özyinelemeli sürecin kendisinin hesaplanmasına değiştireceğini varsayarak, tüm algoritmaların bu özyinelemeli tekniği kullanamayacağını belirtmekte fayda var.
Karmaşıklık O(g(n)) ise, toplam hesaplama karmaşıklığı bir yinelemeden sonra O1(n)=O(f(n))+O(g(n)) olur ve iki yinelemeden sonra O2(n) olur ) =O(f(f(n)))+O(g(n))+O(g(f(n))), üç kereden sonra O3(n)=O(f(f(f(n) ) )))+O(g(n))+O(g(f(n)))+O(g(f(f(n))))), …, vb.
Bu nedenle, böyle bir özyinelemeli teknik, yalnızca algoritmanın özelliklerine karşılık gelen f ve g'nin iki fonksiyonu Ok(n)'yi sağladığında etkili bir şekilde çalışabilir.
Sonuç
İspatın karmaşıklığı, sıfır bilgi ispatlarının uygulanmasında her zaman en önemli anahtarlardan biri olmuştur. Özellikle zkEVM gibi dev ZK uygulamalarında, kanıtlanacak şeyler giderek daha karmaşık hale geldikçe, kanıt karmaşıklığının doğası da giderek daha önemli hale gelecektir.
Senaryoda kanıtın karmaşıklığı, ürün performansı ve kullanıcı deneyimi üzerinde belirleyici bir etkiye sahip olacaktır. Nihai kanıtın karmaşıklığını azaltmanın birçok yolu arasında çekirdek algoritmanın optimizasyonu en önemlisidir.
Fox, en ileri algoritmayı temel alan mükemmel bir teslimat kanıtı şeması tasarladı ve bu teknolojiyi en uygun zkEVM'yi oluşturmak için kullanıyor. ZK-FOAKS algoritmasının zkRollup endüstrisinde performans lideri olması bekleniyor.
YASAL UYARI: Bu web sitesindeki bilgiler genel piyasa yorumu olarak verilmektedir ve yatırım tavsiyesi niteliği taşımamaktadır. Yatırım yapmadan önce kendi araştırmanızı yapmanızı öneririz.
Haberleri takip etmek için bize katılın: https://linktr.ee/coincu
Harold
Coincu Haberler
Diğer Yazılar
İlgili Mesajlar
Haberler
FSOCIETY Büyük Bitfinex Veri Sızıntısını Tehdit Ediyor: 400,000 Kullanıcı Risk Altında
Haberler
LayerZero Sybil Airdrop Çiftçileri Artık Dolandırıcılık Nedeniyle Büyük Bir Şekilde Engelleniyor
Haberler
Heyecan Verici Yeni Özelliklere Rağmen Hayal Kırıklığı Bulutları Friend Tech v2 Lansmanı
Haberler
Protokol Yönetişimini Desteklemek İçin Yeni MakerDAO Tokenları Piyasaya Sürüldü
Haberler
Pantera Capital TON Yatırımı, P2P Ödeme Yeteneklerini Geliştirmeye Yönelik
Haberler
Roger Ver İspanya'da Tutuklandı ve 48 Milyon Dolarlık Vergi Dolandırıcılığı Suçuyla Suçlandı
Haberler
Adres Hatası 68 Milyon Dolarlık WBTC Kaybına Neden Oldu, Kurban Kimlik Avı Dolandırıcılığına Düştü
Haberler
