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币圈的朋友都知道备份助记词有多重要。在使用钱包之前，我们都会被要求记录下12个单词的助记词。
在备份助记词时，我们不能截图，而且要特别强调这12个单词的重要性。最好使用纸笔进行备份，并且确保在备份时周围没有别人。
但是，对于一般用户来说，仅仅告诉他们助记词的重要性是不够的。如果不解释背后的原因，很难让人真正重视助记词。
助记词实际上就是私钥的另一种表现形式，它们由一系列单词组成，用于保护您的数字资产。下面我们来解释一下助记词的来历和作用。
什么是助记词？
在说助记词之前，我们先来了解一下私钥。私钥就像您数字资产的钥匙，只有持有私钥的人才能掌控相应的资产。通常，私钥是由一串64位十六进制字符组成的随机数，这使得它难以理解、难以记忆，甚至在抄录时容易出错。私钥丢失就意味着您的数字资产可能永远无法找回，甚至被他人获取。
为了解决私钥复杂且难以记忆的问题，助记词应运而生。助记词是通过某种算法将私钥转换成一系列容易记忆的单词，这些单词可以是英文、法文、中文等。助记词的长度一般为12、15、18或24个单词，这些单词来自一个固定的词库，并且按照特定的算法生成。
助记词有多重要
助记词就像您的加密货币钱包的解锁密码，如果别人获取了您的助记词，他们就可以轻易访问和转移您的资产，就像打开您的钱包一样。因此，在备份助记词时务必小心谨慎，确保只有您自己知道并能够安全存储。
备份助记词需注意以下几点
1.选择安全备份方式：最好将助记词手写在纸上，放在安全且只有自己知道的地方。避免将其存储在数字设备或上传到互联网，以免受到黑客攻击。同时，不要使用易损坏或易受病毒感染的存储介质，如U盘。
2.妥善保管助记词备份：确保助记词备份处于安全状态，防止被盗或丢失。采取必要的安全措施，例如使用安全的保险箱或密封袋。
3.多次验证备份准确性：在备份助记词时，务必多次核对确保没有错误。即使有一个单词错误，也会导致后续找回助记词变得异常困难。
4.重视助记词重要性：助记词是保障钱包安全和资产的关键。将其视为银行卡密码一样重要，并且采取适当的措施确保其安全存储，以便在需要时可靠地找回。
为什么需要助记词？
1.易于记忆： 助记词通常由一组简单好记的单词组成，用户更容易记住。备份时也更加便捷，因为只需记住助记词，而不需记住复杂的密码或私钥。
2.方便恢复： 若用户遗失了钱包或在不同设备上需要恢复钱包，助记词可用于恢复相关的私钥和地址。用户只需输入助记词，而不需记住或找回复杂的私钥。
3.安全性： 使用助记词的方式，用户无需频繁处理私钥，降低了私钥泄露的风险。同时，助记词生成算法通常包含校验和，以协助检测用户是否正确输入了助记词。
4.便于备份： 助记词是一种人类可读的备份方式，用户可以将这组单词写下或记录下来并妥善保存。相较于备份私钥或钱包文件，这种方式更加直观且用户友好。
5.标准化和互操作性： 采用 BIP-0039 等标准助记词列表确保了不同钱包实现之间的兼容性。用户可以在一个钱包中生成助记词，然后在另一个钱包中使用这些助记词进行恢复，提高了用户在不同钱包之间切换的灵活性。
#安全隐私 $BTC
在备份助记词时，我们不能截图，而且要特别强调这12个单词的重要性。最好使用纸笔进行备份，并且确保在备份时周围没有别人。
但是，对于一般用户来说，仅仅告诉他们助记词的重要性是不够的。如果不解释背后的原因，很难让人真正重视助记词。
助记词实际上就是私钥的另一种表现形式，它们由一系列单词组成，用于保护您的数字资产。下面我们来解释一下助记词的来历和作用。
什么是助记词？
在说助记词之前，我们先来了解一下私钥。私钥就像您数字资产的钥匙，只有持有私钥的人才能掌控相应的资产。通常，私钥是由一串64位十六进制字符组成的随机数，这使得它难以理解、难以记忆，甚至在抄录时容易出错。私钥丢失就意味着您的数字资产可能永远无法找回，甚至被他人获取。
为了解决私钥复杂且难以记忆的问题，助记词应运而生。助记词是通过某种算法将私钥转换成一系列容易记忆的单词，这些单词可以是英文、法文、中文等。助记词的长度一般为12、15、18或24个单词，这些单词来自一个固定的词库，并且按照特定的算法生成。
助记词有多重要
助记词就像您的加密货币钱包的解锁密码，如果别人获取了您的助记词，他们就可以轻易访问和转移您的资产，就像打开您的钱包一样。因此，在备份助记词时务必小心谨慎，确保只有您自己知道并能够安全存储。
备份助记词需注意以下几点
1.选择安全备份方式：最好将助记词手写在纸上，放在安全且只有自己知道的地方。避免将其存储在数字设备或上传到互联网，以免受到黑客攻击。同时，不要使用易损坏或易受病毒感染的存储介质，如U盘。
2.妥善保管助记词备份：确保助记词备份处于安全状态，防止被盗或丢失。采取必要的安全措施，例如使用安全的保险箱或密封袋。
3.多次验证备份准确性：在备份助记词时，务必多次核对确保没有错误。即使有一个单词错误，也会导致后续找回助记词变得异常困难。
4.重视助记词重要性：助记词是保障钱包安全和资产的关键。将其视为银行卡密码一样重要，并且采取适当的措施确保其安全存储，以便在需要时可靠地找回。
为什么需要助记词？
1.易于记忆： 助记词通常由一组简单好记的单词组成，用户更容易记住。备份时也更加便捷，因为只需记住助记词，而不需记住复杂的密码或私钥。
2.方便恢复： 若用户遗失了钱包或在不同设备上需要恢复钱包，助记词可用于恢复相关的私钥和地址。用户只需输入助记词，而不需记住或找回复杂的私钥。
3.安全性： 使用助记词的方式，用户无需频繁处理私钥，降低了私钥泄露的风险。同时，助记词生成算法通常包含校验和，以协助检测用户是否正确输入了助记词。
4.便于备份： 助记词是一种人类可读的备份方式，用户可以将这组单词写下或记录下来并妥善保存。相较于备份私钥或钱包文件，这种方式更加直观且用户友好。
5.标准化和互操作性： 采用 BIP-0039 等标准助记词列表确保了不同钱包实现之间的兼容性。用户可以在一个钱包中生成助记词，然后在另一个钱包中使用这些助记词进行恢复，提高了用户在不同钱包之间切换的灵活性。
#安全隐私 $BTC
揭秘被盗数字资产几个重点，学习是你资产更安全！
揭秘盗U诈骗产业链，50万美元，存进银行需要五分钟，但你点击盗U链接只需不到1秒就没了。
现在国内的骗子正在从传统的电信诈骗升级为虚拟币诈骗。大家好，今天我为你揭秘完整的盗U诈骗产业链。
首先我们要知道什么是盗U，简单来说就是利用各种手段从他人的数字钱包中窃取或者是转移USDT的行为。那么骗子为什么要定向盗U诈骗？原因也很简单，虚拟币在中国不受法律保护，受害者去国内报案，很多帽子叔叔都不知道USDT是什么玩意儿，有的帽子叔叔直接告诉你不受法律保护，更不会立案调查，往往受害者只能自认倒霉。
那我现在就为大家揭秘目前上当人数最多的3种盗U骗局，分别是二维码盗U，剪切版病毒和假钱包。如果还有更多骗局，也欢迎大家在底下评论区分享揭秘。
我们先说第一种，二维码合约授权盗U，常见的就是骗子在跟你交易时，发你一个二维码让你扫码，这其实不是转账，而是一个控制你的钱包的智能合约。而且所有的二维码转账提示你要转到第三方才能交易的，全是诈骗。我们在解析这个盗U二维码解析出来则是一个第三方的跳转链接,正常的二维码解析出来就是一个转账地址，而这种骗局往往出现在小白身上，往往这些小白以为虚拟币就是高回报无风险的，被骗子两句话忽悠的团团转。往往被骗以后呢，还给骗子说了一声谢谢。#钱包 #资产安全 #美联储何时降息？ #安全隐私 #数字资产找回
现在国内的骗子正在从传统的电信诈骗升级为虚拟币诈骗。大家好，今天我为你揭秘完整的盗U诈骗产业链。
首先我们要知道什么是盗U，简单来说就是利用各种手段从他人的数字钱包中窃取或者是转移USDT的行为。那么骗子为什么要定向盗U诈骗？原因也很简单，虚拟币在中国不受法律保护，受害者去国内报案，很多帽子叔叔都不知道USDT是什么玩意儿，有的帽子叔叔直接告诉你不受法律保护，更不会立案调查，往往受害者只能自认倒霉。
那我现在就为大家揭秘目前上当人数最多的3种盗U骗局，分别是二维码盗U，剪切版病毒和假钱包。如果还有更多骗局，也欢迎大家在底下评论区分享揭秘。
我们先说第一种，二维码合约授权盗U，常见的就是骗子在跟你交易时，发你一个二维码让你扫码，这其实不是转账，而是一个控制你的钱包的智能合约。而且所有的二维码转账提示你要转到第三方才能交易的，全是诈骗。我们在解析这个盗U二维码解析出来则是一个第三方的跳转链接,正常的二维码解析出来就是一个转账地址，而这种骗局往往出现在小白身上，往往这些小白以为虚拟币就是高回报无风险的，被骗子两句话忽悠的团团转。往往被骗以后呢，还给骗子说了一声谢谢。#钱包 #资产安全 #美联储何时降息？ #安全隐私 #数字资产找回
AI 的新世界挑战：安全和隐私怎么了？
生成式AI的快速发展在隐私和安全方面带来了前所未有的挑战，引发了对监管干预的紧迫呼吁。
上周，我有机会在华盛顿特区与一些国会议员及其工作人员讨论AI与安全相关的影响。
今天的生成式AI让我想起了80年代末的互联网，基础研究、潜在潜力和学术用途，但它还没有为公众做好准备。这一次，不受约束的供应商野心，受到小联盟风险资本的推动和Twitter回声室的激励，正在快速推进AI的“美丽新世界”。
所谓的“公共”基础模型是有缺陷的，不适用于消费者和商业用途；隐私抽象，即使存在，也像筛子一样泄漏；安全结构非常是进行中的工作，因为攻击面和威胁向量仍在被理解中；至于虚幻的护栏，说得越少越好。
那么我们是怎么到这里的？安全和隐私怎么了？
“妥协”的基础模型
所谓的“开放”模型一点也不开放。不同的供应商通过开放模型权重、文档或测试的访问来宣传他们的开放程度。尽管如此，没有一全主要供应商提供接近训练数据集或其清单或血统的信息，以便能够复制和重现他们的模型。
对于训练数据集的这种不透明式意味着，如果你希望使用一个或多个这些模型，那么你作为消费者或组织，没有任何能力来验证或确认数据污染的程度，无论是关于知识产权、版权等，还是潜在的非法内容。
关键的是，没有训练数据集的清单，就无法验证或确认不存在的恶意内容。恶意行为者，包括国家资助的行为者，在网络上植入特洛伊木马内容，这些内容如果在模型训练期间被摄取，导致在推理时产生不可预测和潜在的恶意副作用。
记住，一旦模型被妥协，就没有方法让它忘记，唯一的选择是销毁它。
“无孔不入”的安全问题
生成式AI模型是终极安全蜜罐，因为“所有”数据都被摄取到一个容器中。在AI时代出现了出现了新的攻击向量类别；该行业尚未理解这些模型如何从网络威胁中得到保护，以及这些模型如何被网络威胁行为者用作工具的影响。
恶意提示注入技术可能被用来污染索引；数据投毒可能被用来破坏权重；嵌入攻击，包括反转技术，可能被用来从嵌入中提取丰富的数据；成员推断可能被用来确定某些数据是否在训练集中，等等，这只是冰山一角。
威胁行为者可能通过模型反转和程序化查询，来获得机密数据的访问权限；他们可能破坏或以其他方式影响模型的潜在行为；而且，正如前面提到的，大规模失控的数据摄取会导致通过特洛伊木马等方式嵌入国家支持的网络活动威胁。
“泄漏”的隐私
AI模型之所以有用，是因为它们所训练的数据集；不加区别地大规模数据摄取，为个人和公众带来了前所未有的隐私风险。在AI时代，隐私已成为社会关注的问题；主要解决个人数据权利的法规是不够充分的。
除了静态数据之外，动态对话的提示也必须被视为知识产权来保护和维护。如果你是一名消费者，参与与模型共同创造一个工件，你希望你引导这个创造活动的提示，不会被用来训练模型或与其他模型消费者共享。
如果你是一名员工，使用模型来实现业务成果，你的雇主期望你的提示保密；此外，提示和响应需要一个安全的审计跟踪，以防任何一方出现责任问题。这主要是由于这些模型的随机式以及其响应随时间的变化。
接下来会发生什么？
我们正在处理一种前所未有的技术，这种技术在我们的计算机历史中是独一无二的，它展现出了规模化的涌现式和潜在行为；过去用于安全、隐私和保密的方法已经不再适用。
行业领导者将谨慎抛在了脑后，监管者和政策制定者别无选择，只能选择介入。
#AI #安全隐私
上周，我有机会在华盛顿特区与一些国会议员及其工作人员讨论AI与安全相关的影响。
今天的生成式AI让我想起了80年代末的互联网，基础研究、潜在潜力和学术用途，但它还没有为公众做好准备。这一次，不受约束的供应商野心，受到小联盟风险资本的推动和Twitter回声室的激励，正在快速推进AI的“美丽新世界”。
所谓的“公共”基础模型是有缺陷的，不适用于消费者和商业用途；隐私抽象，即使存在，也像筛子一样泄漏；安全结构非常是进行中的工作，因为攻击面和威胁向量仍在被理解中；至于虚幻的护栏，说得越少越好。
那么我们是怎么到这里的？安全和隐私怎么了？
“妥协”的基础模型
所谓的“开放”模型一点也不开放。不同的供应商通过开放模型权重、文档或测试的访问来宣传他们的开放程度。尽管如此，没有一全主要供应商提供接近训练数据集或其清单或血统的信息，以便能够复制和重现他们的模型。
对于训练数据集的这种不透明式意味着，如果你希望使用一个或多个这些模型，那么你作为消费者或组织，没有任何能力来验证或确认数据污染的程度，无论是关于知识产权、版权等，还是潜在的非法内容。
关键的是，没有训练数据集的清单，就无法验证或确认不存在的恶意内容。恶意行为者，包括国家资助的行为者，在网络上植入特洛伊木马内容，这些内容如果在模型训练期间被摄取，导致在推理时产生不可预测和潜在的恶意副作用。
记住，一旦模型被妥协，就没有方法让它忘记，唯一的选择是销毁它。
“无孔不入”的安全问题
生成式AI模型是终极安全蜜罐，因为“所有”数据都被摄取到一个容器中。在AI时代出现了出现了新的攻击向量类别；该行业尚未理解这些模型如何从网络威胁中得到保护，以及这些模型如何被网络威胁行为者用作工具的影响。
恶意提示注入技术可能被用来污染索引；数据投毒可能被用来破坏权重；嵌入攻击，包括反转技术，可能被用来从嵌入中提取丰富的数据；成员推断可能被用来确定某些数据是否在训练集中，等等，这只是冰山一角。
威胁行为者可能通过模型反转和程序化查询，来获得机密数据的访问权限；他们可能破坏或以其他方式影响模型的潜在行为；而且，正如前面提到的，大规模失控的数据摄取会导致通过特洛伊木马等方式嵌入国家支持的网络活动威胁。
“泄漏”的隐私
AI模型之所以有用，是因为它们所训练的数据集；不加区别地大规模数据摄取，为个人和公众带来了前所未有的隐私风险。在AI时代，隐私已成为社会关注的问题；主要解决个人数据权利的法规是不够充分的。
除了静态数据之外，动态对话的提示也必须被视为知识产权来保护和维护。如果你是一名消费者，参与与模型共同创造一个工件，你希望你引导这个创造活动的提示，不会被用来训练模型或与其他模型消费者共享。
如果你是一名员工，使用模型来实现业务成果，你的雇主期望你的提示保密；此外，提示和响应需要一个安全的审计跟踪，以防任何一方出现责任问题。这主要是由于这些模型的随机式以及其响应随时间的变化。
接下来会发生什么？
我们正在处理一种前所未有的技术，这种技术在我们的计算机历史中是独一无二的，它展现出了规模化的涌现式和潜在行为；过去用于安全、隐私和保密的方法已经不再适用。
行业领导者将谨慎抛在了脑后，监管者和政策制定者别无选择，只能选择介入。
#AI #安全隐私