El hermano mayor Maqi aumenta en 225 ETH, y abre simultáneamente una pequeña posición larga en VVV

La blockchain resistente a la cuántica de Naoris Protocol se pone en marcha cuando Bitcoin y Ethereum enfrentan amenazas de «Q-Day»

El Protocolo Naoris lanzó una blockchain resistente a la computación cuántica, diseñada para asegurar las transacciones frente a amenazas cuánticas futuras. Utiliza criptografía poscuántica y ha validado más de 100 millones de transacciones, preparándose para proteger los activos digitales a pesar de las vulnerabilidades en sistemas existentes como Bitcoin y Ethereum.

Tras el lanzamiento de Naoris, la blockchain cuántica ofrece garantías de seguridad cuántica para los activos de Bitcoin y Ethereum.

Naoris Protocol, después de su lanzamiento en la red principal de blockchain de la cadena cuántica, utiliza tecnologías de criptografía poscuántica aprobadas por el NIST para garantizar que los ordenadores cuánticos no puedan descifrar las cadenas de bloques principales. Los usuarios necesitan migrar sus activos para obtener protección de seguridad cuántica, mientras que los desarrolladores de Bitcoin y Ethereum también están explorando planes para resistir ataques poscuánticos.

La Fundación Ethereum vuelve a apostar 46,64 millones de dólares en ETH, con un total de 96,59 millones de dólares en apuestas acumuladas.

Noticias de Gate News: el 3 de abril, según el monitoreo de la plataforma de análisis de datos en blockchain Arkham, la Ethereum Foundation ha vuelto a hacer staking por un valor aproximado de 46,64 millones de dólares en ETH. A la fecha, el importe total acumulado en staking por la Ethereum Foundation ha alcanzado los 96,59 millones de dólares.

Vitalik Buterin advierte: OpenClaw podría convertirse en una puerta de entrada a filtraciones de datos, con riesgos de seguridad para los agentes de IA expuestos

El cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, emitió una advertencia de seguridad sobre la herramienta de desarrollo de IA OpenClaw, señalando que tiene vulnerabilidades al manejar datos externos, lo que podría provocar la filtración de los datos de los usuarios o que el sistema sea controlado. La investigación indica que aproximadamente el 15% de los módulos de funciones podrían contener lógica maliciosa, destacando las preocupaciones de seguridad generalizadas en la industria de la IA. Recomienda a los usuarios y desarrolladores que tomen medidas de seguridad más estrictas para reducir el riesgo.