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什麼是區塊鏈甲骨文?區塊鏈甲骨文如何工作
區塊鏈Oracles通過現實世界數據橋接智能合約,通過將鏈上系統安全地連接到外部信息源,從而促進DEFI,保險和供應鏈跟踪等應用程序。
2025/06/19 06:57

了解區塊鏈甲骨文的概念
區塊鏈甲骨文充當區塊鍊網絡和外部數據源之間的橋樑。從本質上講,它提供了智能合約,可訪問無法在鏈上本地可用的現實信息。由於區塊鍊是固有的確定性系統(即他們只能處理已經是其網絡的一部分的數據),因此它們依靠Oracles來獲取和驗證鏈脫鏈數據。
智能合約會根據預定義的條件自動執行,但沒有準確可靠的數據輸入,其功能受到嚴重限制。 Oracles通過使合同與外部API,數據庫甚至物理傳感器進行交互來解決此問題,從而解開了各個行業的各種分散應用程序(DAPP)。
示例:天氣保險智能合約可能會使用甲骨文來確認在觸發支出之前,特定地區的降雨是否超過了門檻。
區塊鏈甲骨文的類型
區塊鏈甲骨文有幾種形式,每種形式都提供不同的用例和安全模型:
- 軟件門- 這些連接到在線數據源,例如網站,服務器或API。它們通常用於加密貨幣價格或股票價值等財務數據。
- 硬件門- 這些與傳感器,RFID標籤或物聯網設備等物理設備的接口。它們對於供應鏈管理和物流跟踪至關重要。
- 入站甲骨文- 用於將外部數據帶入區塊鏈以進行智能合約執行。
- 出站甲骨文- 允許智能合約將數據或說明發送給外部系統,例如啟動銀行交易或更新數據庫。
- 基於共識的甲殼- 多個甲殼提供數據,最終值是通過共識機制,提高可靠性並降低操縱風險來確定的。
每種類型都起著至關重要的作用,具體取決於應用程序的要求和信任假設。
區塊鏈甲骨文的功能
區塊鏈甲骨文的操作涉及多個階段,以確保數據完整性和可信度:
- 請求啟動- 智能合約散發出一個事件,要求從Oracle中索取特定數據。此請求通常在區塊鏈上的交易中編碼。
- Oracle監視- 鏈外甲骨節點為此類事件監視區塊鏈。檢測到後,Oracle處理請求。
- 數據檢索- Oracle從API,數據庫或傳感器網絡等外部來源獲取所需的數據。
- 數據驗證- 在返回數據之前,Oracle可以執行驗證檢查。在分散的甲骨文網絡中,多個節點檢索相同的數據,並且共識機制可確保准確性。
- 鏈上提交- 然後通過事務將驗證的數據提交給區塊鏈。智能合約讀取此輸入並相應執行。
這個多步驟過程可確保智能合約獲得可靠且防篡改的數據,這對於像DEFI,保險和遊戲等高風險應用程序至關重要。
信任和安全考慮
與區塊鏈甲骨文相關的主要挑戰之一是“甲骨文問題”。由於智能合約取決於外部數據,如果甲骨文被妥協或供給數據不正確,則整個合同變得不可靠。
為了減輕這些風險,開發人員實施了各種策略:
- 權力下放- 使用多個神話而不是單個源可降低對任何一個提供商的依賴性。通過投票或平均機制來匯總和驗證數據。
- 聲譽系統- 某些Oracle網絡為節點運算符分配信譽分數。始終提供準確數據獲得信任和獎勵的節點,而惡意演員會失去信譽和股份。
- 加密證明- 先進的Oracles採用零知識證明或其他加密技術來驗證數據的真實性,而無需透露其來源。
- 經濟激勵措施- 基於令牌的激勵措施鼓勵甲骨文提供者誠實的行為。例如,藏匿機制通過削減令牌來懲罰不誠實的報導。
這些措施有助於維持進食區塊鏈生態系統的完整性。
區塊鏈甲骨文的用例
區塊鏈甲骨文通過將智能合約與外部數據聯繫起來,從而啟用各種現實應用程序。一些值得注意的用例包括:
- 分散融資(DEFI) - Oracles為ETH,BTC或USD等資產提供價格提要,允許協議管理抵押品,計算利率並執行交易。
- 保險- 參數保險合同可以根據經過驗證的數據(例如飛行延誤或天氣狀況)自動觸發支出。
- 遊戲和NFT-由Oracles支持的隨機發電機可用於確定遊戲或Mint唯一NFT屬性中的結果。
- 供應鏈管理- 傳感器和硬件甲殼實時跟踪商品,確保透明度並驗證交付里程碑。
- 預測市場- 諸如Augur或Polmoarket之類的平台依靠Oracles報告現實世界中的事件結果,以便市場可以正確解決。
這些示例強調了Oracles如何將區塊鏈的功能擴展到簡單交易之外,以使數據驅動的自動化。
常見問題
問:區塊鏈甲骨文可以被黑客入侵嗎?
雖然可以將甲骨文的目標定向,但許多現代的甲骨文網絡採用權力下放,加密和經濟激勵措施來防止操縱。但是,集中式甲殼仍然是脆弱的故障點。
問:集中化和分散的甲骨文有什麼區別?
集中式甲殼由單個實體控制,並帶來更高的信任和失敗風險。分散的甲環跨多個節點運行,增強可靠性並減少操縱的可能性。
問:所有智能合約都取決於甲殼嗎?
否。不需要外部數據的簡單智能合約,例如令牌傳輸或基本訪問控制,可以在沒有神話的情況下起作用。涉及現實數據的複雜合同通常依賴於它們。
問:牙齒如何確保數據真實性?
Oracles使用加密驗證,多源聚集和共識算法來驗證數據。有些還集成了受信任的執行環境(TEE),以增強數據完整性保證。
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