我們每週的加密貨幣衍生品分析報告將深入研究宏觀事件、加密貨幣現狀和現貨交易量產生的交易信號，以及期貨、期權和永續合約。

12 月的年終期權到期導致意外下跌，因爲已實現波動率跌至當月最低水平。永續掉期未平倉利息保持穩定，表明這些市場並未大量用於對衝到期期權，可能導致波動性減弱。 

雖然比特幣 （BTC） 和以太坊 （ETH） 的未平倉權益大部分到期尚未再投資，但看漲期權和看跌期權的餘額保持不變。值得注意的是，與 BTC 相比，ETH 期權的隱含波動性更高，尤其是到期時間更短，導致 ETH 的期限結構持平，而 BTC 的期權敞口更低。

在永續市場中，低波動性和最低現貨波動率導致幾乎所有代幣的資金率反映整個假期期間更廣泛的市場情緒。在期權方面，BTC 的期限結構明顯低於 ETH，且陡峭程度更高，已實現波動率現已低於隱含波動率水平，凸顯了市場動態的有趣變化。

年終期權到期時未平倉利息穩定

儘管 BTC 和 ETH 永續掉期的未平倉利息尚未恢復至 2024 年 12 月初的高點，但在整個重大的年終期權到期事件中，BTC 和 ETH 永續掉期的未平倉利息仍保持穩健。這表明，這些市場並未大量用於

，這可能會導致在此期間出現波動。相反，冬季假日期間交易量大幅下降，同時已實現波動率回落至 2024 年 12 月的最低水平。

BTC 期權曲線在看跌平價期間保持平穩

12 月底期權的到期並未觸發預期的波動性飆升；相反，實際波動性已飆升至近期範圍的下限。與近期行爲和 ETH 相比，隱含波動率的期限結構仍然陡峭，長期隱含波動率約爲 57%，1 週的現貨期權交易價格低約 5 個百分點。大部分到期未平倉利息尚未推入新倉位，看跌期權和看漲期權之間保持中立平衡。因此，BTC 的期權市場定位相對中立，缺乏 2024 年 12 月初的槓桿。

12 月下旬已實現波動率的飆升並未延續到新的一年，ETH 的現貨價格目前波動率低於短期隱含波動率。有趣的是，隱含波動率期限結構在過去一週經歷了陡峭和重新扁平化，這與 BTC 略陡峭的情況形成鮮明對比。這表明，ETH 的期權市場預計現貨價格波動將出現較高的短期波動。 

儘管 2024 年 12 月底期權未平倉利息大幅到期，並未導致後期到期，但看漲期權繼續佔據市場主導地位，並在 2025 年初有所增加。

高級

Bybit X Block Scholes 加密貨幣衍生品分析報告（2025 年 1 月 2 日）：BTC 期權繼續看漲看跌平價，預計短期波動率會降低

FLock 是一個去中心化平台，徹底改變了 AI 模型的開發、訓練和部署方式。

人工智能 （AI） 有望改變無數行業，但其發展通常會引發隱私、控制和包容性問題。

是一個獨特的去中心化平台，使 AI 訓練、微調和推理民主化。FLock 採用區塊鏈基礎架構，確保透明度、安全性和社區驅動型決策，爲符合既定社會價值的 AI 模型鋪平道路。

在本文中，我們將探討 FLock 如何去中心化 AI 訓練、其主要功能及其對開發者、社區和用戶的潛在影響。

平台，徹底改變了 AI 模型的開發、訓練和部署方式。FLock 利用區塊鏈技術和一種稱爲聯合學習的新方法

，解決了 AI 開發中的關鍵問題，例如集中控制、缺乏透明度和隱私問題。

FLock 的核心使命是讓社區直接參與 AI 模型的創建和優化，實現 AI 民主化。透過聯合學習，FLock 跨多個去中心化設備或服務器訓練 AI 模型。該方法可確保數據保持本地化，無需進行原始數據交換，同時仍支持穩健的模型訓練。透過去中心化培訓流程，FLock 不僅保護個人隱私，還打造了一個更具包容性的生態系統，讓多元化貢獻者能夠相互協作。

FLock的獨特之處在於其區塊鏈技術的整合

這樣可以確保所有貢獻，無論是數據、計算能力還是反饋，都能透明地記錄並得到公平的獎勵。區塊鏈技術的不可變賬本增強了參與者的信任，並保護了流程免受操縱。此外，該平台的鏈上激勵機制鼓勵廣大貢獻者參與，確保獎勵公平分配。

最終，FLock 使社區能夠根據自己的特定需求開發定製 AI 模型。透過去中心化流程，優先考慮透明度和協作，FLock 打破了大型企業的壟斷地位，打造了一個符合公共道德和社會價值觀的 AI 生態系統。

，後者是牛津大學的校友，在AI和區塊鏈技術方面有着深厚的背景。

Sun 是 FLock 的 CEO，擁有令人印象深刻的職業軌跡，曾擔任加拿大皇家銀行 AI 總監和倫敦帝國學院 AI 研究員。他對 FLock 的願景源於對 AI 開發技術和道德挑戰的深刻理解。

創始團隊還包括其他牛津校友，在 AI 研究和加密貨幣行業積累了十多年的豐富經驗。該團隊將學術卓越與實踐專業知識相結合，助力 FLock 引領去中心化 AI 運動。

FLock 在兩輪融資中成功籌集了 1，100 萬美元資金，反映了投資者對其願景的強烈信心。2024 年 5 月，FLock 獲得了 Lightspeed Faction 和 Tagus Capital 共同牽頭的 600 萬美元種子輪，另外還有 Digital Currency Group （DCG）、Volt Capital、OKX Ventures 和 Inception Capital 的支持。

隨後，2024 年 12 月，FLock 宣佈由 DCG 主導的 300 萬美元成功融資輪次，其中包括 Animoca Brands、Fenbushi Capital、GnosisVC 和 GSR 等知名品牌。這些投資正在推動平台的測試網和聯合學習客戶端的增強，加速 FLock 實現安全協作 AI 開發的使命。

憑藉這筆資金以及 Numerai 和 Kaggle 平台的 1，500 多個節點，FLock 正在迅速擴大其對去中心化 AI 訓練的影響。

FLock AI 透過其去中心化訓練框架徹底改變了 AI 的發展。透過這種方法，參與者無需分享自己的個人數據，即可參與 AI 模型培訓。相反，模型使用聯合學習在本地跨設備進行訓練，確保數據保留在所有者手中，同時仍然提高模型的整體準確性。 

FLock 的獎勵體系旨在激勵用戶積極參與。提供數據、計算能力和/或反饋的貢獻者將獲得 FLOCK 代幣補償，確保獎勵公平分配。 

FLock 透過強大的治理框架爲社區賦能。關於 AI 模型開發、部署和道德考量的決策由社區決定，確保與既定的社會價值觀保持一致。透過基於區塊鏈的投票機制，貢獻者可以影響 AI 項目的方向，促進透明度和公衆問責制。 

FLock 的模塊化架構使貢獻者能夠參與 AI 模型開發的特定方面。無論是提供原始數據還是計算能力，還是優化算法，該平台都能實現協作和可擴展的開發流程。 

FLock 理念的核心在於對隱私和安全的承諾。平台利用區塊鏈技術， 平台 確保 AI 開發過程不受單個實體的控制。數據仍爲本地數據，並受到加密措施的保護，而區塊鏈的不變性確保了每筆交易和模型更新的透明度。 

區塊鏈層是 FLock 激勵和安全機制的基礎。

AI 層利用集中式和聯合式方法，促進模型訓練、優化和部署。

下面我們來瞭解一下 FLOCK 代幣的供需情況。

FLock 在團隊/投資者 （33.3%） 和社區 （66.7%） 之間採用 1：2 比例模型，優先考慮社區驅動的增長和生態系統擴張。大部分代幣用於激勵用戶參與和長期生態系統成功。

FLock 旨在透過去中心化培訓流程，確保透明度、隱私性和包容性，來改善 AI 發展的未來。透過利用區塊鏈和聯合學習，FLock 使社區能夠在不影響隱私的前提下爲 AI 創作做出貢獻。其創新的獎勵體系和社區驅動的治理，促進了公平協作的生態系統。 

憑藉強大的支持和不斷增長的貢獻者網絡，FLock 將自己定位爲去中心化 AI 領域的領導者，爲傳統 AI 開發模式提供了一種更符合道德、更安全的替代方案。隨着規模不斷擴大，FLock 將改變 AI 模型的構建和部署方式。

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中級

FLock AI：去中心化 AI 培訓

在本教程中，我們將探討如何在 Network3 中完成 Bybit Web3 空投街機的一系列任務。

任務 1：註冊 Network3 賬戶並連接 Bybit Wallet 

任務。點擊任務，Galxe 將要求您跳轉至 Network3 報名頁面。

：使用郵箱註冊 Network3 賬戶。如果您有推薦碼，您可以註明

任務 2：下載 Network3 App，運行節點一小時

，選擇操作系統下載 Network3 App。

或 powerbutton，具體取決於您使用的操作系統。爲了便於參考，我們使用了 macOS 和 iOS 作爲示例。

：繼續運行節點，直到計時器達到 

初級

如何完成 Bybit WebNetwork3 空投街機的 Network3 任務 Web3 

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每日表現最佳者 — Ripple （XRP）

週四標普 500 指數下跌 0.22%，連續第 5 次下跌，投資者關注週五的經濟動態。Coindesk Indices是一個衡量加密貨幣市場整體表現的指數，在過去24小時內，比特幣和以太幣分別上漲了2.79%和2.70%。

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Bybit 面向全球大學生推出 $50，000 默希設計挑戰賽

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區塊鏈

您知道區塊鏈容易受到 Sybil 攻擊嗎？ 閱讀本文，瞭解當區塊鏈發生時會發生什麼，以及區塊鏈如何阻止它們。

無疑是金融領域最令人興奮的創新之一。然而，這項新技術存在一些潛在危害。如果您想避免重大問題，您需要注意 Sybil 攻擊等問題。什麼是 Sybil 攻擊？ 本指南將幫助您瞭解它是什麼，並瞭解區塊鏈網絡如何使Sybil更具抗性。

Sybil 攻擊是一種針對點對點 （P2P） 網絡的惡意攻擊。它涉及單個實體同時操作多個身份，以便對網絡行為産生不當影響。

這種攻擊早在區塊鏈網絡之前就已存在。它幾乎可用於任何類型的 

，因此對許多應用程序構成潛在威脅。本次計算機網絡服務攻擊也以許多其他名稱命名，包括“假冒”和“襪子木偶”。

“Sybil攻擊”一詞最初由當時微軟研究員Brian Zill

。他以 Sybil Dorsett （neé Shirley Ardell Mason） 的名字命名瞭這次襲擊事件，後者是一名以分離性身份障礙而聞名的心理患者。讓人想起 Dorsett 的情況，Sybil 攻擊涉及多個身份，全部由網絡中的一個節點控制。雖然身份似乎完全不同，但現實情況是，它們都對應同一個本地實體。

這種攻擊最初用於過度控制 P2P 系統。然而，隨著區塊鏈的齣現，Sybil攻擊變得更加普遍。 

在現代，大規模的 Sybil 攻擊可能是接管 bitTorrent 

等系統的最有效方式之一。Sybil攻擊可用於操縱網絡中的結果，也可能完全破壞網絡的功能。

為瞭更好地瞭解什麼是 Sybil 攻擊，仔細研究這些攻擊的運作方式會有所幫助。Sybil 攻擊通常分為兩大類。

直接攻擊是最直接的。首先，一個或多個節點會欺騙網絡內的其他節點。這些節點稱為 Sybil 節點，模擬網絡中真實節點的身份。 

在直接攻擊中，其他真實節點最終會直接與 Sybil 節點通信。真實節點沒有意識到 Sybil 節點是虛假節點，因此直接與其通信並接受 Sybil 節點的影響。

間接攻擊涉及正常節點和 Sybil 節點。然而，正常節點和假節點不會直接相互交互；相反，Sybil 節點會惡意影響網絡中的中間節點。然後，該節點成為惡意節點，代錶 Sybil 節點與其他節點通信。間接攻擊使 Sybil 節點能夠影響網絡，而無法輕鬆識彆身份。

為什麼要擔心 Sybil 攻擊？ 一些虛假身份似乎相對無害，但隨著越來越多地發展，它們可能會嚴重損害網絡。下麵是 Sybil 攻擊如何引發問題的一些常見示例。

Sybil 攻擊可能會阻止用戶進入網絡

Sybil 攻擊的主要問題在於，它可以創建足夠的虛假身份，以完全壓倒所有誠實的網絡節點。 

一旦 Sybil 節點能夠控制網絡，就可以

。Sybil 節點可以拒絕在網絡中傳輸或接收區塊。這最終會阻止其他用戶訪問網絡。 

這些攻擊可能會暫時導致加密貨幣價值下跌，因此可能會産生很大問題。事實上，以太坊的創始人表示，由於最近Sybil攻擊造成的問題，他計畫完全改變加密貨幣的算法。

Sybil 攻擊可能會以 51% 的攻擊率破壞網絡

在現代，Sybil 攻擊通常用於發起 

。此類在綫攻擊涉及確保 51% 或以上的網絡由假節點組成。然後，這些節點可以投票給網絡內的所有誠實節點。這種 Sybil 攻擊往往會在網絡中對運營決策進行投票時引起很多問題。 

攻擊可用於阻止交易被確認、下單新交易，甚至反嚮交易，從而産生雙重支齣。例如，2021 年 8 月，

 遭受瞭 51% 的攻擊，惡意礦工將代幣翻倍。這導致 BSV 值暴跌 4%。

節點負責處理網絡內的信息流，因此任何受損節點都存在隱私風險。Sybil 節點可用於檢索網絡中其他節點的信息。至少，Sybil 攻擊可以進行獲取用戶的 IP 地址等操作，以創建更多假節點。 

 網絡等 P2P 模型上使用時，這種隱私漏洞可能會更加惡意。攻擊者可以使用 Sybil 節點監視數據傳輸並監控網絡流量。2017 - 2020 年，900 颱服務器遭到廣泛攻擊，發現數百名 Tor 用戶的數據。這反過來又擊敗瞭Tor的全部目的，即保證匿名。

所有區塊鏈都容易受到 Sybil 攻擊嗎？

正如您所看到的，Sybil 攻擊可能會導致各種問題。幾乎任何 P2P 系統都可能受到 Sybil 攻擊的傷害。由於區塊鏈是一種去中心化 P2P 網絡，因此 Sybil 攻擊可能會影響區塊鏈。 

然而，這並不一定意味著所有區塊鏈都麵臨Sybil攻擊的風險。有很多方法可以防範這些攻擊，因此隻有某些類型的區塊鏈需要擔心Sybil攻擊。

在某些情況下，Sybil 攻擊可能會造成毀滅性影響。例如，加密貨幣

在2021年遭受瞭大規模的Sybil攻擊。攻擊者成功地進行瞭區塊鏈有

。200 多天的交易被刪除。為此，

此外，Sybil 攻擊也被用於損害區塊鏈隱私。

 等加密貨幣專注於為完成交易提供私密、安全的方式。2020 年，一名身份不明的攻擊者利用 Sybil 攻擊破壞網絡，將交易與 IP 地址關聯起來。盡管 Monero 大多能夠阻止攻擊，但一些私人用戶信息仍被泄露。

盡管Sybil攻擊小型區塊鏈的例子很多，但值得注意的是，大型區塊鏈的易感性較低。例如，沒有任何攻擊者成功地完成瞭 51% 的比特幣攻擊。由於區塊鏈規模如此之大，因此添加如此多假節點的成本將超過攻擊的大多數好處。此外，由於比特幣中的新區塊添加速度如此之快，攻擊者隻有很小的窗口進行修改。

無論區塊鏈規模大小，仍然有很多方法可以防止 Sybil 攻擊。盡管成功的 Sybil 攻擊絕對會令人生畏，但實際上很容易避免。隻要公司采取瞭一些安全措施，他們通常會在攻擊發生前停止攻擊。下麵介紹瞭一些最常見的攻擊處理方式。

阻止攻擊的許多方法實際上並不能使用戶完全無法創建 Sybil 節點。相反，他們的工作原理是使用 Sybil 攻擊效率低下。整個攻擊的重點通常是操縱區塊鏈來賺取經濟收益。如果創建新身份的成本很高，則執行 51% 攻擊的成本可能會超過任何潛在收益。

這是比特幣等區塊鏈很少成為Sybil攻擊目標的主要原因之一。用戶隻有在提供實際挖礦代幣的證明時，纔能創建區塊。這就需要如此強大的處理能力，以至於礦工沒有太多經濟激勵來創建虛假區塊。

由於此類攻擊通常由大量新身份進行，因此減少攻擊的一種選擇是創建一個聲譽系統，使不同成員具有不同的權力等級。通常，在系統中工作較長時間的用戶能夠進行更多互動。

這種系統實施起來可能會更加復雜。它通常將許多責任交到個人用戶手中。然而，它可能相當有效。由於被證明是誠實節點的老成員具有更大的功能，因此他們通常可以覆蓋更新的Sybil節點。此外，它不鼓勵攻擊 - 因為大多數攻擊者會轉嚮更簡單的目標，而不是花時間進行賬戶並等待他們獲得足夠的能力來執行操作。

如果擔心隱私問題，僅僅阻止攻擊是不夠的。相反，預防方法通常依賴於實際驗證每個新身份。 

身份認證涉及多種技術。一些區塊鏈使用直接驗證，中心機構會驗證每個新身份。其他人使用間接驗證，其中已接受的身份為新身份提供擔保。

每種風格都有自己的優勢。直接驗證通常需要新用戶提交電話號碼、IP 地址甚至信用卡等信息。這既簡單又可靠，但很容易受到 IP 地址欺騙等攻擊。 

與此同時，間接驗證對身份代理的抵抗力可能會更高一些，但更耗時。需要記住的是，這些方法通常要求用戶為瞭安全而犧牲匿名性。

社交信任圖透過仔細分析節點之間的連接數據來發揮作用。這些工具密切考慮區塊鏈內的活動，因此可以識彆和停止異常節點。 

社交信任圖采用多種不同技術。有些機製使用基於稀疏度的指標，而其他機製則分析拓撲結構內的用戶屬性。然後，圖會嘗試使用 Sybil 節點劃分網絡部分，避免更改誠實節點。SybilRank、SybilLimit 和 SybilGuard 等多種工具可用於執行這些操作。

社會信任圖技術在限製攻擊影響方麵非常有效。然而，它們並不能完全阻止攻擊的發生。相反，這些技術旨在快速識彆和阻止特定的 Sybil 攻擊者。它們是防止重大問題的有效方法，同時保持區塊鏈相對匿名，並為真實用戶提供負擔得起的價格。 

請記住，這些工具在更復雜的 P2P 網絡上運行效果最好。如果攻擊者能夠設計齣像普通節點一樣的 Sybil 節點，那麼社交信任圖就更難捕捉到它們。

這種 Sybil 預防技術旨在確保每個節點隻有一個身份能夠得到控制。它依賴於對每個創建身份的嚴格驗證。用戶無需提供姓名或信用卡號等信息。相反，他們必須透過一項測試，確保自己是真正的人類，無法控制其他節點。 

有多種方式可以做到這一點，例如透過 CAPTCHA 測試或與其他用戶聊天。熱門選項是化名派對，要求用戶在指定時間和網站上網。

人格認證是一種高效的身份認證方式，無需用戶分享真實身份。對於以隱私為中心的區塊鏈來說，這是確保所有用戶都由個人控制的有用方式。 

人格認證對於無許可區塊鏈網絡特彆有用，但請記住，實施可能需要一些時間。仔細設計一種有效的驗證方法需要時間，但不會過於嚴格，以至於會讓真實用戶感到沮喪。此外，由於機器人大多會淘汰機器人，因此可能無法透過小規模 Sybil 攻擊捕捉到真實用戶。

有效的 Sybil 攻擊通常依賴於為網絡添加大量節點。因此，一個有效的障礙可能是讓每一項新行動都付齣高昂的代價。這不僅可以讓新用戶支付申請費。一些區塊鏈網絡要求用戶投入資源，或齣示挖礦工作證明。

在區塊鏈上增加經濟成本既有利弊，也有利弊。例如，過去的攻擊錶明，攻擊網絡過於昂貴，是使網絡抗 Sybil 的有效方式。 

然而，這一策略可能有點風險。在某一時刻，成本可能會變得如此之高，以至於會阻止閤法用戶。如果您成為擁有大量資金的實體的目標，他們可能隻需在成功攻擊您的網絡之前投入資金。

最終，Sybil攻擊是現代區塊鏈技術的主要威脅之一。這些網絡攻擊可能會損害加密貨幣價值、竊取資金並影響用戶隱私。大多數預防策略都依賴於使攻擊成本過高，但這些方法並不能保證安全性。為瞭真正避免 Sybil 攻擊的負麵結果，區塊鏈網絡需要仔細設計自己的系統，並實施額外的用戶驗證安全性。

Sybil 攻擊：什麼是區塊鏈及其對區塊鏈造成的威脅

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