Ich habe über Newtons zkPermissions gelesen, und etwas Spezielles hat mich überrascht: Bedingungen wie „nur handeln, wenn die Volatilität X überschreitet“, direkt in einen Zero-Knowledge- (ZK-)Zircuits codiert. Das ist kein Standard-Berechtigungssystem. Die Autorisierung selbst wird dynamisch – sie reagiert in Echtzeit auf Marktbedingungen, statt als statisches Flag zu funktionieren.
Interessant ist hier vor allem die Privatsphäre-Dimension. ZK-Zircuits ermöglichen es einem Agenten, zu beweisen, dass er innerhalb der autorisierten Bedingungen gehandelt hat, ohne offenzulegen, was diese Bedingungen tatsächlich waren. Manchmal frage ich mich, ob das in vollem Umfang verstanden wird: proprietäre Trading-Logik, die direkt in die Permission-Ebene eingebettet ist und für jeden, der die Kette beobachtet, unsichtbar bleibt.
Die Frage, die mir dabei in den Sinn kommt, ist die Berechnungskomponente. Das Erzeugen von ZK-Proofs über Live-Marktdaten verursacht spürbaren Overhead. Wenn eine Bedingung in dem exakten Moment der Autorisierung Echtzeit-Preisfeeds auswertet, bin ich nicht ganz sicher, wie gut die Latenz bei der Proof-Generierung mit den Geschwindigkeitsanforderungen echter, marktgetriebener Entscheidungen zusammenpasst.
Von außen betrachtet scheinen zkPermissions ein echtes und bisher nicht ausreichend gelöstes Problem zu adressieren – programmierbare, private, verifizierbare Bedingungen für autonome Agenten. Ob die Geschwindigkeit der Proof-Generierung auch für die latenzkritischsten Anwendungsfälle standhält, wird der Mainnet-Beta-Test erst zeigen – jedenfalls, die Zeit wird es verraten👍
@NewtonProtocol #newt $NEWT
Interessant ist hier vor allem die Privatsphäre-Dimension. ZK-Zircuits ermöglichen es einem Agenten, zu beweisen, dass er innerhalb der autorisierten Bedingungen gehandelt hat, ohne offenzulegen, was diese Bedingungen tatsächlich waren. Manchmal frage ich mich, ob das in vollem Umfang verstanden wird: proprietäre Trading-Logik, die direkt in die Permission-Ebene eingebettet ist und für jeden, der die Kette beobachtet, unsichtbar bleibt.
Die Frage, die mir dabei in den Sinn kommt, ist die Berechnungskomponente. Das Erzeugen von ZK-Proofs über Live-Marktdaten verursacht spürbaren Overhead. Wenn eine Bedingung in dem exakten Moment der Autorisierung Echtzeit-Preisfeeds auswertet, bin ich nicht ganz sicher, wie gut die Latenz bei der Proof-Generierung mit den Geschwindigkeitsanforderungen echter, marktgetriebener Entscheidungen zusammenpasst.
Von außen betrachtet scheinen zkPermissions ein echtes und bisher nicht ausreichend gelöstes Problem zu adressieren – programmierbare, private, verifizierbare Bedingungen für autonome Agenten. Ob die Geschwindigkeit der Proof-Generierung auch für die latenzkritischsten Anwendungsfälle standhält, wird der Mainnet-Beta-Test erst zeigen – jedenfalls, die Zeit wird es verraten👍
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