Ikke alle kvantetrusler er like: Zcash vs Monero på HNDL De fleste overser dette: Selv om begge kjedene står overfor «Harvest Now, Decrypt Later»-risiko på krypterte data, forhindrer Zcashs arkitektur den totale grafkollapsen som Monero står overfor. Forskjellen ligger i lenkingen: - Monero: Bruker "nøkkelbilder" avledet fra kurvepunkter (DL-basert). En kvantedatamaskin løser for den private nøkkelen og kobler tilbakevirkende til hver transaksjon. Hele den historiske grafen blir doxet. - Zcash: Bruker nullifikatorer avledet fra nøkkelbaserte PRF-er (hasher). Disse er post-kvantesikre. Selv med en kvantedatamaskin gjelder anonymitetssettet på kjeden. Den eneste reelle HNDL-sårbarheten for Zcash er den hemmelige distribusjonen (notater) i båndet. Project Tachyon fikser dette eksplisitt ved å fjerne disse hemmelighetene helt fra kjeden. Men hva med tyveri? Zcash-ingeniører utvikler "Quantum Recoverability" for Orchard. Selv om en kvantedatamaskin dukker opp over natten, gjør denne mekanismen det mulig for brukerne å trygt hente tilbake midler uten at de blir stjålet. (Og selv om det mislykkes, forhindrer verdibalanse-sperrer at falske mynter flommer inn i resten av økosystemet). Strategien: 1. Fiks personvernet NÅ (fordi det er retroaktivt – data som samles inn i dag kan ødelegges i morgen). 2. Fiks holdbarheten SENERE (fordi det ikke er retroaktivt – tyveri har bare betydning når kvalitetskontroller faktisk eksisterer). Denne timingen er bevisst. Nåværende post-kvantesignaturer er massive og umodne. Å presse dem inn i protokollen betyr oppblåste transaksjoner, låst ineffektiv teknologi og eksponering for lite utforskede kryptografiske antakelser. Zcash «overlever» ikke bare kvanteovergangen – de timet den for å unngå for tidlig adopsjon av banebrytende krypto som sannsynligvis vil være utdatert om noen år. Tidslinjen er fortsatt et tiår+, men arkitektoniske valg i dag avgjør hvem som overlever overgangen.

Modellsubstitusjon i LLM-API-er er et dokumentert problem. Forskning: «Får du det du betaler for? Revisjon av modellsubstitusjon i LLM-API-er" Funn: Leverandører har økonomiske insentiver til stille å bytte ut dyre modeller med billigere. Brukere har ingen måte å verifisere hva som faktisk kjører. Brave har nettopp løst dette med kryptografisk verifiserbar AI. Implementeringen: @brave Leo bruker nå @near_ai @nvidia Trusted Execution Environments for bevisbar personvern og modelltransparens. Dette er maskinvarehåndhevede kryptografiske garantier. ARKITEKTUREN: TEE-aktiverte Nvidia-GPUer lager maskinvareisolerte sikre enklaver med full kryptering av data og kode under inferensen. Kryptografiske attestasjonsrapporter inneholder modell-hasher og utførelseskode-hasher. Fjernattestering verifiserer ekte Nvidia TEE som kjører uendret åpen kildekode. GARANTIENE: - Konfidensialitet: Selv et fullstendig kompromittert operativsystem kan ikke få tilgang til TEE-minne (maskinvareisolasjon) - Integritet: Kryptografisk bevis på eksakt modell og kode som kjører - Verifiserbarhet: Åpen kildekode-kjede fra kode til maskinvareattestering VERIFISERINGSKJEDEN: Bruker velger modell → @brave validerer @near_ai kryptografisk attestasjon → bekrefter TEE-maskinvaren @nvidia → beviser at DeepSeek V3.1 kjører uendret → grønt ✅ merke som vises Dette eliminerer tre kritiske problemer: (1) Privacy-washing: Matematikk fremfor markedsføring. Kryptografiske bevis erstatter personvernregler. (2) Modellbytte: Maskinvarehåndhevet bevis på at du får modellen du valgte/betalte for. (3) Tillitskrav: Maskinvaregarantier erstatter juridiske avtaler. SAMMENLIGNING MED APPLE PRIVATE CLOUD COMPUTE: Lignende TEE-tilnærming, annen filosofi: - Apple: Lukket økosystem, proprietær verifisering, begrenset auditerbarhet -Modig: Åpen kildekode, brukerverifiserbare attestasjoner, full åpenhet TEKNISKE IMPLIKASJONER: Dette endrer sikkerhetsmodellen fra: - Trust-basert (politikk, avtaler, løfter) -> Verifiseringsbasert (kryptografi, maskinvare, matematikk) Fra programvarekontroller som kan omgås til maskinvarehåndhevelser som ikke kan. Nvidia Hopper-arkitekturen muliggjør dette med minimal ytelsesbelastning (benchmarks viser ofte nær null). Kombinasjon av CPU-TEE-er (@intel TDX) med GPU-TEE-er skaper ende-til-ende konfidensiell databehandling for LLM-inferens. PERSPEKTIV PÅ PERSONVERNFORSKNING: Dette er den designfrie arkitekturen vi bør kreve: - Kryptografisk verifiserbar (ikke bare reviderbar) - Maskinvarehåndhevet (ikke policyhåndhevet) - Uavhengig verifiserbar (ikke trust-us-verifisering) - Tar for seg reelle økonomiske insentiver (modellsubstitusjon, datamonetisering)

Agentiske nettlesere er en sikkerhetskatastrofe som venter på å skje. I løpet av de siste månedene har tre uavhengige sikkerhetsforskningsteam oppdaget kritiske sårbarheter i AI-nettlesere som fundamentalt bryter nettsikkerheten slik vi kjenner den. Funnene er verre enn du tror. Og en stor leverandør avfeide en fungerende utnyttelse som «Ikke aktuelt».