웹 3.0,해시 글로벌 창립자: 웹3.0 비즈니스 애플리케이션 구축 골드 파이낸스,사용자 데이터 자산은 웹3.0 애플리케이션의 핵심입니다.

새로운 기술 트렌드로 떠오르고 있는 분산형 AI는 데이터 프라이버시, 보안, 비용 효율성 측면에서 점차 그 장점을 입증하고 있습니다.

골든 파이낸스는 게임, DeFi, DAO, NFT 및 메타버스 산업에 대한 최신의 가장 빠른 뉴스를 제공하는 골든 웹 3.0 데일리를 선보입니다.

VBE(투표 블록 엔트로피)는 클러스터링과 엔트로피 계산을 통해 DAO의 중앙화 정도를 정량적으로 평가하고 거버넌스의 함정을 드러내는 혁신적인 지표로 사용됩니다.

스테이블코인은 안정성과 탈중앙화 특성이 주요 경쟁 포인트가 되는 암호화폐 공간의 중요한 구성 요소입니다.

컨셉 주식에서 NVIDIA의 위치를 추적하는 것은 중요한 참조 가치가 있으며, 투자자는 NVIDIA의 보유 지분 증가, AI 상용화 진행 상황, 매출 성장 및 총 마진 변화, 신제품/서비스 출시, 업계 경쟁 환경의 변화 등 관련 컨셉 주식에 지속적으로 관심을 기울일 수 있습니다.

옵티미즘은 다시 한번 유니스왑과 협력하여 ERC-7802 크로스체인 자산 표준을 출시하여 크로스체인 거래의 효율성을 개선할 수 있는 새로운 전망을 제시했습니다.

XAn의 비트코인 생태계 지원과 개발은 이미 다른 여러 거래소보다 뒤처져 있으므로 이번 사안이 미네르바에 미치는 영향은 제한적일 것입니다.

그러나 AI 기술의 급속한 발전으로 가짜 콘텐츠 생성의 문턱이 크게 낮아졌고, 더 많은 잠재적 위험이 발생하고 있습니다.

페레나는 각 스테이블코인에 대해 별도의 풀을 보유하는 대신 하나의 큰 스테이블코인 풀을 생성하여 더 쉽고 저렴하게 거래할 수 있도록 합니다.

최근 연구에 따르면 해커가 Mac 사용자의 암호화 개인 키를 검색할 수 있는 Apple의 M 시리즈 칩에서 취약점이 발견되었습니다. 이 취약점은 사이드 채널로 작동하여 Apple 칩이 일반적으로 사용되는 암호화 프로토콜의 구현을 실행할 때 엔드투엔드 키를 추출할 수 있게 해줍니다. 이 취약점은 실리콘의 마이크로 아키텍처 구조에서 비롯되었기 때문에 기존의 취약점과 달리 직접 패치를 적용할 수 없습니다. 대신 이 보고서는 타사 암호화 소프트웨어에 방어 기능을 통합하는 수정 방법을 제안합니다. 그러나 이 접근 방식은 특히 M1 및 M2와 같은 이전 세대의 경우 암호화 작업 중 M 시리즈 칩의 성능을 크게 저하시킬 수 있습니다. 연구진은 이 취약점의 악용은 표적이 되는 암호화 작업과 표준 사용자 시스템 권한으로 작동하는 악성 애플리케이션이 모두 동일한 CPU 클러스터에서 처리될 때 발생한다고 설명했습니다. 최신 연구는 Apple 실리콘 내의 DMP와 관련하여 간과된 현상을 조명합니다. 특정 경우, 이러한 DMP는 중요한 키 자료를 포함한 메모리 콘텐츠를 다른 데이터를 로드하는 데 사용되는 포인터 값으로 잘못 해석합니다. 그 결과 DMP는 이 데이터를 주소로 자주 액세스하고 해석하여 메모리 액세스 시도를 하게 됩니다. '포인터'의 '역참조'로 알려진 이 프로세스는 데이터를 읽고 부수적으로 사이드 채널을 통해 데이터를 유출하는 것으로, 이는 상수 시간 패러다임의 명백한 위반을 나타냅니다. 연구원들은 이 해킹을 'GoFetch' 익스플로잇으로 확인했으며, 대부분의 타사 애플리케이션과 동일한 사용자 권한으로 작동하며 M 시리즈 칩 클러스터의 취약점을 악용한다고 설명했습니다. 기존 및 양자 내성 암호화 알고리즘에 모두 영향을 미치며, 키 크기에 따라 추출 시간이 몇 분에서 몇 시간까지 다양합니다. 연구원들은 유사한 위협에 대한 이전 지식에도 불구하고 GoFetch가 Apple의 칩에서 더 공격적인 동작을 보여 심각한 보안 위험을 초래한다고 말했습니다.

Researchers have revealed a flaw in Apple M1 chips that allows hackers to steal cryptographic keys via CPU manipulation. source: https://decrypt.co/223062/apple-chip-flaw-hackers-steal-crypto-go-fetch

最近の学術的なブレークスルーとして、研究者はアップルのMシリーズ・チップにある深刻な脆弱性を暴露した。 この欠陥は、権威ある研究機関の学者らによって発表された論文に詳述されており、攻撃者が暗号操作中に秘密鍵にアクセスすることを可能にしている。 MacBookが暗号資産ハッキングに脆弱な理由 この問題は、アップルのM1とM2チップのマイクロアーキテクチャに深く刻み込まれている。そのため、直接パッチを当てることは不可能だ。代わりに、サードパーティの暗号ソフトウェアの調整が必要となり、パフォーマンスを損なう可能性がある。 この脆弱性の核心は、これらのチップに搭載されているデータメモリ依存型プリフェッチャ（DMP）にある。この機能は、データを予測してプリロードすることで、CPUとメモリのレイテンシを最小限に抑えることを目的としている。 source: https://jp.beincrypto.com/44ki44od44ox44or44o744oe44od44kv44ow44od44kv5pqx5y36loh55sj55ux6zuj5qiz55qe/

최근 학계에서는 애플의 M 시리즈 칩에서 주로 암호화 자산의 보안에 영향을 미치는 심각한 취약점을 발견했습니다. 권위 있는 기관의 학자들이 발표한 논문에서 자세히 설명한 이 결함은 공격자가 암호화 작업 중에 비밀 키에 액세스할 수 있게 해줍니다. 맥북이 암호화 해킹에 취약한 이유 이 문제는 Apple의 M1 및 M2 칩의 마이크로아키텍처에 깊이 뿌리박혀 있습니다. 따라서 직접적인 패치는 불가능합니다. 대신 타사 암호화 소프트웨어를 조정하여 완화해야 하므로 잠재적으로 성능이 저하될 수 있습니다. 이 취약점의 핵심은 이러한 칩의 데이터 메모리 의존 프리페처(DMP)입니다. 이 기능은 데이터를 예측하고 미리 로드하여 CPU 및 메모리 지연 시간을 최소화하는 것을... source: https://kr.beincrypto.com/base-news/51206/

포사이트 뉴스에 따르면, Apple의 M 시리즈 칩에서 새로 발견된 취약점으로 인해 지갑 키가 유출될 수 있다고 합니다. 이 결함은 Apple 칩이 암호화된 지갑을 실행할 때 엔드투엔드 키 추출을 허용하는 사이드 채널입니다. 하지만 이 결함은 칩의 마이크로 아키텍처 설계에서 비롯된 것이므로 직접 패치할 수 없습니다. 대신 타사 암호화 소프트웨어에 방어 조치를 구현해야만 이 문제를 완화할 수 있으며, 이는 특히 초기 M1 및 M2 제품에서 M 시리즈의 성능을 크게 저하시킵니다. 이 취약점은 표적 암호화 작업과 일반 사용자 시스템 권한이 있는 악성 애플리케이션이 동일한 CPU 클러스터에서 실행될 때 악용될 수 있습니다.

미국 산호세에서 열린 GTC 컨퍼런스에서 엔비디아의 창립자 젠슨 황이 개막 연설을 했습니다. 이 연설에서 NVIDIA는 차세대 칩 아키텍처인 블랙웰을 공개했습니다. 수학자 데이비드 해롤드 블랙웰의 이름을 따서 명명된 블랙웰 GPU는 엔비디아가 이전에 선보인 호퍼 아키텍처를 따르며, 2080억 개의 트랜지스터를 포함하고 최대 10조 개의 파라미터를 가진 AI 모델을 지원할 수 있습니다. 이 아키텍처는 칩 자체 외에도 5세대 NV링크 고속 인터커넥트 및 2세대 트랜스포머 엔진을 채택하여 다양한 측면에서 종합적인 업그레이드를 이루었습니다. 젠선 황에 따르면 이 새로운 칩은 2024년 후반에 출시될 예정입니다. 젠슨 황은 엔비디아가 향후 블랙웰과 함께 전 세계 모든 OEM, 지역 클라우드, 국가 주권 AI, 통신사 등과 협력해 전 세계 AI 기업들과 접촉할 계획이라고 말했습니다. 현재 아마존, 델, 구글, 메타, 마이크로소프트, 오픈AI, 테슬라 등이 블랙웰 GPU를 사용할 계획이며, 기대를 모았던 B100이 등장하지 않고 대신 엔비디아가 그레이스 CPU와 블랙웰 GPU 2개를 조합한 슈퍼칩인 GB200을 출시한 것도 주목할 만하다. 젠슨 황은 다음과 같이 말했다. 젠슨 황에 따르면 GB200은 H100의 6배, 멀티모달 특정 도메인을 처리하는 데 30배의 성능을 발휘합니다. 또한, 엔비디아는 36개의 그레이스 CPU와 72개의 블랙웰 GPU를 조합한 서버 GB200 NVL72도 발표했습니다. 이번에 엔비디아는 로봇용 범용 기본 모델인 GR00T를 소개할 예정입니다. 또한, 엔비디아는 성능, 전력 소비 및 크기를 최적화한 새로운 로봇용 컴퓨터인 토르(Thor)도 소개했습니다. 또한, 엔비디아는 누구나 이 포맷으로 AI 모델과 애플리케이션을 커스터마이징할 수 있는 새로운 AI 추론 서버인 NIM(NVIDIA INFERENCE MICROSERVICE)을 소개했습니다. (36 크립톤)

PANews에 따르면, 엔비디아는 새로운 컴퓨팅 시대를 뒷받침하는 엔비디아 블랙웰 플랫폼을 출시했다고 발표했습니다. 이 플랫폼을 통해 전 세계 기관은 수조 개의 파라미터가 포함된 대규모 언어 모델(LLM)에서 실시간 생성 AI를 구축하고 실행하여 이전 세대 대비 비용과 에너지 소비를 최대 25배까지 절감할 수 있습니다. 블랙웰 GPU 아키텍처는 데이터 처리, 엔지니어링 시뮬레이션, 전자 설계 자동화, 컴퓨터 지원 신약 설계, 양자 컴퓨팅, 제너레이티브 AI 분야에서 혁신을 주도할 6가지 혁신적인 가속 기술을 갖추고 있습니다. 엔비디아 GB200 그레이스 블랙웰 슈퍼칩은 900GB/s 초저전력 인터커넥트를 통해 두 개의 엔비디아 B200 텐서 코어 GPU와 엔비디아 그레이스 CPU를 연결합니다. GB200 슈퍼칩은 NVIDIA H100 텐서 코어 GPU에 비해 LLM 추론 워크로드에서 최대 30배의 성능 향상을 달성하고 비용 및 에너지 소비는 최대 25배까지 절감합니다. 또한, 엔비디아는 미국 산호세에서 열린 GTC 컨퍼런스에서 로보틱스 분야를 위한 범용 대형 모델인 GR00T도 소개했습니다. 또한, 엔비디아는 성능, 전력 소비, 크기 면에서 로봇 공학에 최적화된 새로운 컴퓨터 '토르(Thor)'를 출시했습니다. 엔비디아는 이 이니셔티브를 통해 로봇에 더 똑똑한 두뇌를 부여하여 로봇이 인간의 행동을 관찰함으로써 자연스럽게 모방하고, 행동의 조정력과 유연성을 크게 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

최근 웹3 인프라 레이어에서 앤트체인의 두 가지 기술이 각각 "SIGMOD 2024"와 "DAC 2024"에 선정되었습니다. 이 두 기술은 "웹3 스토리지 레투스"와 "zk 하드웨어 가속"으로, 전자는 데이터 흐름과 웹3 인프라를 위한 고성능 스토리지를 제공할 수 있으며, 레이어1과 레이어2의 검증 가능한 스토리지 레이어로도 사용할 수 있습니다. 전자는 데이터 스트리밍 및 Web3 인프라를 위한 고성능 스토리지를 제공할 수 있으며, Layer1 및 Layer2의 검증 가능한 스토리지 계층으로도 사용할 수 있어 성능, 확장성, 비용을 크게 개선할 수 있습니다. 후자는 영지식 증명의 핵심 알고리즘 구성 요소에서 단일 코어 CPU의 328배에 달하는 성능을 달성하는 검증 가능한 계산의 효율성을 효과적으로 개선하여 신뢰할 수 있는 AI 추론, Layer2 증명 및 기타 기술 분야에 적용될 수 있습니다.

암호화폐 지갑 복구 서비스 업체 키체인X(KeychainX) 최고경영자(CEO) 로버트 로딘(Robert Rhodin)이 크립토슬레이트 기고문을 통해 "인공지능(AI) 기반 모델, 컴퓨팅 하드웨어 발전, 혁신적인 알고리즘, 사이드채널 공격 등 기술은 암호화폐 복구 서비스의 기능을 고도화시키고 있다. 이러한 기술적 혁신은 유실된 암호화폐 자산을 복구할 수 있는 새로운 희망을 제시한다"고 진단했다. 이와 관련 그는 "최근 인공지능(AI) 발전을 탄생한 GPT 기반 'PASS-GPT'는 비밀번호 추측 능력이 기존 모델보다 20% 강화됐으며, GPU 및 CPU 등 하드웨어의 성능 개선도 보다 공격적인 암호화폐 컴퓨팅 및 무작위 대입을 가능하게 만들고 있다"고 설명했다. 한편 현재까지 비밀번호 분실, 하드웨어 고장, 자산 소유자의 변고 등으로 수천억 달러 규모의 디지털 자산(암호화폐)가 유실된 것으로 알려졌다.

칭화대 야오즈즈(Yao Zhizhi) 학자가 이끌고 칭화대 교차정보연구소가 인큐베이팅하는 스타트업이 세계 최초의 영지식 증명 SOC 칩 개발에 성공했으며, 이 칩은 완전히 독립적인 지적재산권을 가지고 있으며, 12나노미터 첨단 공정을 기반으로 복잡한 멀티스칼라 곱셈(MSM) 및 수 이론 변환(NTT) 연산을 수행할 수 있고 포스트 양자 암호화 및 다자간 보안 컴퓨팅과 연합 학습 가속 연산을 위한 프로그래밍 가능한 설계를 지원합니다. 포스트 양자 암호화, 다자간 보안 컴퓨팅 및 연합 학습을 위한 프로그래밍 가능한 설계와 가속 컴퓨팅을 지원합니다. 이 칩의 성능은 기존 CPU보다 천 배 이상 빠르며 비용은 10배까지 절감할 수 있습니다.