Satu peristiwa finansial dapat menghasilkan beberapa pandangan yang sah tentang apa yang terjadi. Bagian yang sulit dimulai ketika pandangan-pandangan tersebut tetap harus menggambarkan realitas yang sama
Seorang investor mungkin memerlukan bukti kepemilikan, sebuah venue mungkin memerlukan data kelayakan, penerbit mungkin memerlukan informasi posisi, sementara seorang supervisor mungkin memerlukan bukti bahwa peraturan telah diikuti. Namun pasar tetap membutuhkan kesimpulan mereka agar tetap konsisten
Proyek AIKYA dari J.P. Morgan menawarkan analogi. Lima organisasi meneliti federated learning tanpa mengumpulkan data transaksi mentah. Itu tidak membuktikan bahwa sekuritas tertokenisasi memerlukan arsitektur yang sama. Yang ditunjukkannya adalah separuh privasi yang hilang: menjaga informasi tetap terpisah bermanfaat hanya jika institusi dapat berkoordinasi berdasarkan fakta yang mereka percayai
Di situlah Dusk terlihat berbeda menurut saya. Phoenix dapat melindungi saldo dan transfer. Bukti zero-knowledge dapat membuktikan bahwa sebuah transaksi memenuhi kondisi yang dipersyaratkan tanpa mengekspos catatan yang mendasarinya, sementara viewing keys dapat mendukung akses yang berwenang
Sekarang telaah sebuah perdagangan yang teregulasi. Penerbit, venue, investor, dan supervisor—masing-masing dapat menerima potongan yang berbeda dari peristiwa yang sama. Pandangan mereka bisa saja tidak lengkap secara desain. Bagian yang tidak nyaman adalah bahwa kesimpulan mereka harus saling sepakat
Itu menyisakan satu ketergantungan yang terus saya pertimbangkan: koordinasi pengungkapan (disclosure). Masalahnya bisa bergeser dari mencegah paparan berlebihan menjadi membuktikan bahwa pengungkapan yang terpisah merujuk pada keadaan finansial yang sama
Ini mengubah cara saya memikirkan programmable privacy. Nilainya mungkin bukan sekadar kerahasiaan maksimal. Nilainya bisa berupa visibilitas yang dikendalikan sehingga verifiabilitas tetap terjaga saat hubungan informasi semakin bertambah
Pembeda itu penting untuk DUSK. Jika aset ter-regulasi bergerak di onchain, privasi tidak selesai sampai di situ. Uji yang lebih sulit adalah apakah institusi dapat melihat fakta yang berbeda, menerapkan aturan yang berbeda, dan tetap menghasilkan bukti yang mengarah pada satu transaksi
Dapatkah programmable privacy melakukan penskalaan bukan hanya untuk kerahasiaan, tetapi juga untuk koordinasi bukti yang diperlukan agar institusi mempercayai peristiwa finansial yang sama?
#dusk $DUSK @Dusk
Seorang investor mungkin memerlukan bukti kepemilikan, sebuah venue mungkin memerlukan data kelayakan, penerbit mungkin memerlukan informasi posisi, sementara seorang supervisor mungkin memerlukan bukti bahwa peraturan telah diikuti. Namun pasar tetap membutuhkan kesimpulan mereka agar tetap konsisten
Proyek AIKYA dari J.P. Morgan menawarkan analogi. Lima organisasi meneliti federated learning tanpa mengumpulkan data transaksi mentah. Itu tidak membuktikan bahwa sekuritas tertokenisasi memerlukan arsitektur yang sama. Yang ditunjukkannya adalah separuh privasi yang hilang: menjaga informasi tetap terpisah bermanfaat hanya jika institusi dapat berkoordinasi berdasarkan fakta yang mereka percayai
Di situlah Dusk terlihat berbeda menurut saya. Phoenix dapat melindungi saldo dan transfer. Bukti zero-knowledge dapat membuktikan bahwa sebuah transaksi memenuhi kondisi yang dipersyaratkan tanpa mengekspos catatan yang mendasarinya, sementara viewing keys dapat mendukung akses yang berwenang
Sekarang telaah sebuah perdagangan yang teregulasi. Penerbit, venue, investor, dan supervisor—masing-masing dapat menerima potongan yang berbeda dari peristiwa yang sama. Pandangan mereka bisa saja tidak lengkap secara desain. Bagian yang tidak nyaman adalah bahwa kesimpulan mereka harus saling sepakat
Itu menyisakan satu ketergantungan yang terus saya pertimbangkan: koordinasi pengungkapan (disclosure). Masalahnya bisa bergeser dari mencegah paparan berlebihan menjadi membuktikan bahwa pengungkapan yang terpisah merujuk pada keadaan finansial yang sama
Ini mengubah cara saya memikirkan programmable privacy. Nilainya mungkin bukan sekadar kerahasiaan maksimal. Nilainya bisa berupa visibilitas yang dikendalikan sehingga verifiabilitas tetap terjaga saat hubungan informasi semakin bertambah
Pembeda itu penting untuk DUSK. Jika aset ter-regulasi bergerak di onchain, privasi tidak selesai sampai di situ. Uji yang lebih sulit adalah apakah institusi dapat melihat fakta yang berbeda, menerapkan aturan yang berbeda, dan tetap menghasilkan bukti yang mengarah pada satu transaksi
Dapatkah programmable privacy melakukan penskalaan bukan hanya untuk kerahasiaan, tetapi juga untuk koordinasi bukti yang diperlukan agar institusi mempercayai peristiwa finansial yang sama?
#dusk $DUSK @Dusk