DSC数据盾:数据安全共享存储网络【ONE.TOP评级】

【ONE.TOP评级】DSC数据盾:数据安全共享存储网络

原创 ONETOP评级

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声明:本测评内容仅供参考,任何依本测评内容作出的投资行为,与本测评内容无关。项目有风险,投资须谨慎。

目前,区块链市场投资持续升温,众多创业团队纷纷投身其中,众多传统公司也纷纷包装自己,挤入行列。在这种形势下,各路投资者亦摩拳擦掌,纷纷跑步入场。然而,作为新生事物,海内外区块链项目良莠不齐、鱼龙混杂,国内更是缺乏辨别和判断项目的相关资料,这让很多投资者眼花缭乱,难以入手。为了帮助投资者全面、系统、客观地分析区块链项目,更好地进行投资决策,同时也把海外优质项目引进国内,ONE.TOP评级团队结合专业数学模型和经济学模型,研发了区块链项目Market评级模型萌芽1.0版,供广大投资者参考。

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Market评级模型从市场分析(Market analysis)、活跃程度(Activity level)、风险评估(Risk assessment)、关键技术(Key technology)、执行状况(Execution status)、团队评价(Team evaluation)六个纬度对目标项目进行深入测评,以借势为出发点,以赌人为归宿,聚合热度、风险、技术、执行四大因素全面剖析目标项目,为投资者提供深入、详尽的评价报告。

本文是依据本模型对DSC数据盾项目所做的评级报告。

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项目概述

DSC数据盾是由阿里、华为、赛门铁克、网秦、乌云等安全企业的一群资深从业者所创造,基于数据安全性和隐私保护所搭建的共享存储网络。

数据盾整合了“去中心化”+“粉碎式分布式存储”+“密码学”+“区块链”的安全技术,从本质上改变了现如今数据存储的方式,解决了目前数据安全领域所采用的“筑墙防守”防护措施所带来的诸多安全隐患,同时采用了基于零知识证明机制的创新技术,解决了传统加密技术的“秘钥保存命题”,从源头有效的保护了个人以及企业隐私、机密数据。最后引入数据盾代币共享经济模型,从而实现数据安全的共享存储网络。

项目测评

1、市场分析(Market analysis)权重30% 

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01、市场空间

据中国电子信息产业发展研究院发布的《中国大数据产业发展评估报告(2017年)》显示,十二五以来,中国的大数据产业从无到有,全国各地对大数据产业发展积极性极高,行业应用得到快速推广,市场规模增速极为明显。2015年中国包括大数据核心软硬件产品和大数据服务在内的市场规模为1692亿元,占全球市场大数据总规模的20.30%,2016年中国这一数据达到3100亿元,与2015年相比,几乎是上一年的两倍。2017年工信部发布了《大数据产业发展规划2016-2020年》,预计2017年中国大数据市场规模有望达到239亿元,并且未来2-3年市场增长率保持在35%左右,预计2020年,中国大数据市场规模将超过580亿元。

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 来源:赛智时代

大数据产业是以数据为核心资源,将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示,最终实现数据的价值。整个大数据产业分为大数据采集与存储、大数据分析计算、大数据交易和大数据应用。大数据采集与存储作为大数据产业生态链的底部支撑,在整个生态产业中的地位凸显重要。

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来源:赛智时代

据国际市场研究机构Markets and Markets的预测,全球大数据云存储市场规模将从2017年的307亿美元增长到2022年的889.1亿美元,预测期间的年复合增长率达23.7%。预估2020年,全球联网设备的数量将超过200亿台,与之而来会产生海量的数据需要进行安全的存储管理,与此同时伴随着全球大数据应用爆发式的增长,数据存储产业将会很快达到一个新的层级,由此可预估,未来大数据存储产业将会达到千亿级的产业规模。

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02、市场痛点

数据安全形势

现有的数据安全保护措施,通常是在服务器之前构建安全网关例如 NGFW (Next Generation Firewall)、WAF(Web Application Firewall)、 IPS(Intrusion Prevention System)、 数 据 库 审 计 系 统(Database Audit System)。但随着云计算和移动互联网时代的不断发展,数据越来越庞大以及“无边界网络”概念的出现,使得这一套系统的边界越来越模糊甚至消失,从而导致这些外部网关的“筑墙防守”方式很难对数据进行有效的安全的保护。

中心化的架构

由于目前数据存储行业中心化的架构,导致数据存储过于集中,防护措施即使不断更新升级,一旦黑客攻破“中心化”的存储节点,或“中心化”存储节点的运营企业出现内部问题,都会造成大量的数据泄露,带来无法预估的严重后果。

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03、商业模式

契合度

以近期引起轩然大波的facebook泄密门露事件为例,据外媒报导facebook的裙带机构剑桥分析公司(Cambridge Analytica)在未经用户同意的情况下,利用在 Facebook 上获得的5000万用户的个人资料数据,来创建档案、并在2016总统大选期间针对这些人进行定向宣传,而剑桥分析公司正是大选期间特朗普团队的合作伙伴,甚至有报道指出此次事件,俄罗斯也使用了宣传手段、社交媒体和其他形式干预美国大选,目前此次事件仍在调查中。

这是一起典型的中心化架构造成的数据泄露事件,纵使外部防护措施再严密,但中心化内部的“窃取”还是无法进行防护。此次事件不禁令人毛骨悚然,数据的泄露被居心叵测的使用甚至会影响到一个国家的总统选举,由此可见在飞速发展的大数据时代下,数据的安全存储极其重要。

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区块链技术的“去中心化加密分布式存储”很好的解决了目前大数据存储所面临的安全问题,去中心化的分布式存储使得所有用户数据分布的存储在各个区块链节点中,整个网络没有中心,黑客想窃取信息时无从下手;加密存储的运用,使得各节点内的数据信息均已被加密处理过,即使攻破部分节点,也无法破译数据信息。

传统的数据安全保护措施,已经无法应对未来大数据时代的发展,并且安全形势也越来越严峻,只有从数据存储本质上进行改变才能有效的进行数据保护,从而推动行业生态更进一步的发展,区块链技术的应用是未来数据存储行业最佳选择。

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应用场景

(1)数据的安全存储、使用

数据盾通过独创的DIF技术(数据智能粉碎技术),将个人或企业需要存储的数据进行智能粉碎后,分布式的加密存储在数据盾网络的各个节点中,用户在调取数据时,使用基于零知识证明机制的创新技术,无需保存秘钥,即可安全的调取碎片化的数据并进行重组,从而使得整个存储、使用过程达到极高的安全级别。

(2)共享云存储网络

区块链不但为信息化的发展带来技术上的革新,同时也颠覆了传统商业经济结构。数据盾的愿景是利用区块链技术提高用户数据安全保障级别,同时实现“共享”“共赢”的云存储网络经济模式。

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运行在数据盾网络上的代币DSC是数据盾共享经济模式的核心,DSC是通过安全存储空间的工作量证明机制(Pow)产生的,用于激励提供“共享安全存储”空间的参与者,挖矿便是共享自己的存储空间(基于数据盾DIF技术安全性极高),让企业和个人可以低成本、高安全级别的使用自己所需存储空间,同时作为回报,矿工将得到数据盾网络的代币DSC奖励,从而形成一个良性的生态发展循环,促成数据盾共享经济的发展。

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代币机制

DSC总量1000亿枚权证,分配形式如下:

40%的挖矿预留以及10%的团队激励储备,确保了在初期代币市场流通量较小的情况下可以很好的稳定住币值;20%的社区与30%的市场分配,会随着项目推进逐渐稀释进市场,同时也可以有效的壮大社区推动项目进展,因而整体分配方案既可以有效维护币值也有利于项目发展,代币分配机制极为合理。

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市场分析(Market analysis)维度整体得分:8*10%+9*10%+10*2.5%+9*2.5%+9*5%=2.625分

2、活跃程度(Activity level)权重10%  

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官网:http://datashield.info/

媒体报道:全网数据盾媒体报道数量较多,质量较高;

Telegram:t.me/DataShield(用户量29.9K)社区用户较大,活跃度较高;

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Twitter:https://twitter.com/DataShieldCorp (关注:500)一般

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Facebook:https://www.facebook.com/Data-Shield-196149097803494/(关注:1072)一般

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活跃程度(Activity level)维度整体得分:8*10%=0.8分

3、风险评估(Risk assessment )权重10%  

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01、项目开发难度

(1)技术

开发团队在项目开发过程中基于成熟、开源、安全的区块链技术,采用已经被大量用户使用和长时间稳定运行验证过的架构开发系统,以此来降低开发难度,提升了项目成功的可能性。但由于目前区块链底层公链交易性能较差(比特币每秒可以处理7笔左右的交易,以太坊每秒可以处理20笔左右的交易,区块链技术现如今的通病),同时数据盾的设计为了提高安全级别,在数据的存储与使用过程中需要进行数据智能粉碎以及重组,可能存在影响处理速度,如何兼顾去中心化的安全存储与高效的交易性能,可能会给团队技术开发带来一定的挑战。

(2)运营

据白皮书介绍,数据盾网络与 IMT(星际魔盒)和云搬家项目达成战略合作,在 2018 年之内 NAS 供应量将达到 30 万节点,存储空间达到 300PB,这意味着数据盾网络上线,便有合作用户接入网络,为数据盾网络的发展提供了早期支持。

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02、竞争状况

数据存储一直是区块链的热门概念,目前比较知名的有Siacoin、STORJ等,竞争较为激烈,但数据盾独创的数据智能粉碎技术,以及加入创新的零知识证明机制,能够大幅提高数据的安全级别,以及团队本身在相关领域已经有国内外诸多专利,这些优势有助于数据盾成为数据存储行业的佼佼者。

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03、其它风险

针对法律法规及可能遇到的经营性风险,经与项目方核实,项目团队采取的避险方式为聘请专业律师,在法律框架下设计数字资产发、区块链金融、区块链应用等方面业务。

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风险评估(Risk assessment )维度总体得分:8*4%+8*4%+8*2%=0.8分

4、关键技术(Key technology)权重15%

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01、创新性


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智能粉碎技术(DIF)

相对比现有区块链存储技术,数据盾团队独创的智能粉碎技术(DIF),将源自个人或企业的原始数据基于bit位的填充、粉碎、倒序的处理之后,分布式的加密存储在各个网络节点中,即使黑客攻破部分节点,获取到的也是用户的数据碎片,即便获取到全部数据碎片也无法进行重组,从而更进一步提高数据的安全系数。

假设我们要保护一张面额为 100 元的钞票,现在使用数据智能粉碎技术,我们将这一张钞票,有记忆地但无规律地撕碎成一万个碎片(甚至更多),并将这些碎片散落地存放在不同的房间中,再使用良好的门锁锁上房间的门。同时也存在独特的逆过程的应用,也就是能有效地将这些碎片重新拼凑成为一张可以使用的100元钞票。这样即使有窃贼偷到一些碎片,甚至全部碎片,也不能还原成同一张可使用的钞票。

零知识证明机制

数据盾在数据碎片的重组过程中,运用了零知识证明的安全机制,该机制的使用,确保了数据的宿主才能开启重组算法,以保障数据的安全性。相对比传统加密技术,零知识证明机制可以使用户不再担心秘钥保存的问题。团队使用基于零知识证明机制的创新技术,保障了用户在数据的使用过程中,也能有极高的安全保障。

继续用 100 元的例子,刚刚我们把钞票分成了万分有余,也能够将他重新拼凑起来。但在什么情况下计算机会执行这一项操作,让操作者获得这 100 元呢?只有当我们的零知识证明技术,通过一些常规的认证,如瞳孔、指纹等,和一些非常规认证(也就是零知识证明的创新技术),承认操作发出者是钞票的宿主,才会将千万的碎片从安全房间中取出,按顺序拼接形成钞票。

多副本恢复技术

数据盾自主研发、设计了一套数据碎片副本备份和副本恢复(N-Recover)的技术,包括副本备份(N-Backup)、副本拷贝(N-Copy)等,以确保在任何恶劣的情况下,都可以进行数据恢复。

通常情况下很难在碎片数量如此庞大的情况下确保每一个的安全性。还记得那张钞票的碎片吗,其中某些碎片可能会丢失,盗取甚至篡改,但是多副本恢复技术会在特定危机条件下,执行复制和拷贝流程,重新生成一张新的相同的碎片,存储在另一个随机的安全房间内,保证钞票还原逆过程的正常进行。

多项国内外区块链技术专利支持

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02、代码状况

经与项目方沟通,数据盾是基于区块链技术的安全项目,目前处于完善产品架构的第一阶段,不方便进行代码开源,且安全产品的代码开源无异于对黑客城门大开,对于是否进行代码开源,数据盾团队暂时不做承诺。代码虽然未进行开源,但对项目方技术专利以及综合评估,给予代码状况良好评级。

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关键技术(Key technology)维度总体得分:9*10%+7*5%=1.25分

5、执行状况(Execution status)权重15%

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白皮书中公布的进度如下:

第一阶段:(2018.01-2018.09)

1. 构建数据盾产品核心算法

2. 构建应用侧

3. 构建钱包及矿工管理

4. 矿机软件上线

第二阶段:(2018.10-2019.6)

1. 完成所有应用侧开发及上线

2. 第2代矿机软件上线

3. 服务于大型交易所客户

实际执行状况符合进度,但由于总体进度不够详尽,略有不足。

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执行状况(Execution status)维度总体得分:8*15%=1.2分

6、团队评价(Team evaluation)权重20%

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01、团队

金如一

前PPS 策略副总(2012.12-2013.12),早期 P2P 分布式存储在线视频领域参与者,拥有丰富应用市场落地经验。2013年介入区块链领域,研究分布式存储,分布式计算证明,区块链技术实践及应用落地。长期参与区块链社区并研究部分数字证书交易算法。

吕途

有 20 年网络安全从业经验,曾任职于华为、阿里巴巴。主要方向为通讯及网络安全的产品开发、产品设计。擅长领域有数据安全、去中心化应用、分布式存储、密码学。设计的信息安全产品曾获得 FreeBuf WitAwards 年度创新奖产品。

陈杰

工信部标准化研究院特聘资深安全专家,科技部 2013 年科技部 863 项目终端数据安全保护项目项目负责人和中关村科技园区科技移动安全领域带头人。在访问身份安全鉴别方向、敏感数据加密和保护方向、关键数据备份 / 恢复方向、移动系统 / 应用安全领域,共申请和获取国内 24 项 / 国外 4 项相关专利 。

王浩予

技术总监、软件架构师,拥有 15 年的开发经验,精通 VC、VB、C++ Builder、 JAVA、PHP、android、IOS、Objective-C、Hadoop、 Linux、MongoDB、Redis 等,曾担任搜狐促销频道,百事淘宝平台项目技术总监及架构师。

刘泰

数字货币及跨国基金对冲投资人,长期从事股指期货、大宗商品、数字货币对冲、套利、量化交易,拥有极其丰富的对冲及跨国数字货币投资经验,掌握深度计算策略。

02、投资机构(部分)

智汇创投、深创学院、易能链基金会、灵狮投资、云狮基金会、SFM Capital、博奕资本、必赢资本、VVBTC(数字资产交易平台)、云波资本。

团队成员多为技术成员以及区块链行业人员,有利于项目的推动发展;团队、投资机构中有交易所背景,有助于代币上线交易流通;多家知名投资机构的支持也体现出资本对数据盾未来的认可。

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团队评价(Team evaluation)维度总体得分:9*20%=1.8分

项目总结

大数据产业爆发式增长的同时,也为数据安全带来极为严峻的挑战,区块链分布式加密存储能够从本质上解决数据安全行业所面临的问题,因而也造就了“数据存储”成为区块链热门概念之一。面对市场上的同类竞争者,数据盾在数据安全领域的优势尤为明显,创新性的智能粉碎技术、零知识证明机制、多副本恢复技术,以及团队拥有国内外诸多数据安全领域的专利,这些优势使数据盾在众多数据存储项目尤为突出,期待数据盾团队能够在未来的项目推进中带给我们更多惊喜。

经对数据盾的综合评估,各维度得分:

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总分8.475分,投资等级A级,该项目综合能力较强。

附:分值等级对照表

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版权声明:本文为原创内容,版权归“ONETOP评级”所有,转载请标明文章来源“ONETOP评级”,违者将依法追究责任。

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