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Scry简介

DDD是Scry.info项目的数字代币符号。Scry.info是一个基于区块链的量化数据提供和交易平台，目标是提供一个智能化区块链社会的数字合约引擎，让开发者和个人都可以在里面寻找到来自体育、娱乐、交通、气象、金融、农业、基因模型等数据源，并且鼓励全球更多的社区开发者、跨国组织、公司和个人写入数据源参与到区块链数据节点的集群智能认证中。

项目愿景

SCRY.INFO希望提供一个智能化区块链社会的数字合约引擎，让开发者和个人都可以在里面寻找到来自体育、娱乐、交通、气象、金融、农业、基因模型等数据源，并且鼓励全球更多的社区开发者、跨国组织、公司和个人写入数据源参与到区块链数据节点的集群智能认证（Using AuthenticationinCertification agreement Based Swarm Intelligence）中。

应用场景

1、面向所有预测市场应用的共享真实数据服务

在当前整个区块链生态中预测类应用是一个相当庞大的市场，然而很多预测类应用往往需要自行将现实数据引入区块链，而且由于这些开发商开发的初衷聚焦于应用之上，所以其他应用很难共享某一个预测市场应用中引入的数据。这样既造成了区块链资源的浪费也因为某个预测应用的用户基数过小导致表决结果真实度的不足。

Layer2解决方案Scroll现已集成OKX Web3钱包:6月20日消息，据Scroll官方，Scroll现已集成OKX Web3钱包，用户可连接OKX Web3钱包在Scroll Alpha测试网体验跨链交易等。此外，OKX Web3钱包的插件端也已支持Scroll Alpha测试网，用户可以通过自定义网络接入Scroll Alpha测试网进行转账等。Scroll是一个EVM等效的zkRollup以太坊扩容方案Scroll，其Alpha测试网已经在Goerli上线。[2023/6/20 21:50:02]

SCRY.INFO提出统一的公共数据服务的概念，旨在打破每个预测应用之间的数据壁垒，例如A预测应用的数据在B预测应用缴纳了足够的费用的前提下也可以提供给B应用使用，费用统一使用SCRYCOIN进行结算。在这个基础之上，用于预测市场的数据也可以提供给商业报告，民意调查等类型应用使用，协议之中规定的各项流转费用，保证了各方参与者的权益。

2、数据提供者以及数据消费者的信息市场

Aave V3 MVP版本部署至Scroll主网”的提案已通过温度检查投票:6月19日消息，Snapshot投票页面显示，AAVE社区以99.97%的支持率通过了“在Scroll主网部署Aave V3最小可行产品(MVP)版本”提案的温度检查投票。根据该提案，Scroll主网将于今年8月初上线，并计划将Aave V3作为其主网上首批DeFi DApp之一。最初部署的版本将支持WETH、USDC和wstETH三种抵押资产和USDC一种可借入资产。

该提案将进入ARFC阶段进行进一步讨论、风险参数评估网络分析以及最终定稿提案。如果ARFC阶段投票成功，则将提案作为AIP提交以进行投票和链上治理批准。[2023/6/19 21:46:57]

如何让数据互通起来，发挥数据更大的价值呢？

SCRY.INFO为数据提供者提供了一套灵活的机制：除去为数据需求者提供其指定的数据，也可以独立发布数据，通过SCRY.INFO将这种数据推向整个市场：任何需要数据的数据需求者都可以通过向数据提供者以及数据公证人缴纳一次性查询费，来获取数据以及验证服务。这样就保证了数据提供者的独立性，降低了其对现有数据需求者的依赖。

以太坊扩容网络Scroll完成3000万美元A轮融资，Polychain Capital领投:4月21日消息，以太坊扩容网络Scroll完成3000万美元A轮融资，本轮融资由Polychain Capital领投，BainCapital Crypto、Robot Ventures和Geometry DAO等参投。此外，来自以太坊基金会的YingTong和CarlosAria、以及Anthony Sassal、Ryan Adams和Santiago Santos等以太坊社区成员也加入了此轮融资。

Scroll是一个使用zk-rollup技术的以太坊扩容网络，计划于今年下半年推出测试网，本轮融资资金将用于扩充工程和运营团队成员。（TheBlock）[2022/4/21 14:39:00]

这里数据消费者实际上是一个比较广泛的群体，如商业报告提供者就是一种典型的数据消费者，因为一般的商业报告中往往需要引用大量的可审查的数据，而SCRY.INFO的数据交易模型正好满足了这方面的需求。

例如：假设有一个数据提供者A创建了一份供应协议合约Y，并且通过了公证环节。这时报告提供者B在自己的报告合约Z中需要Y中的数据，这时，B支付查询费并查询Y中的数据并将数据保存在自己的Z合约中，并且确保在Z验证函数中含有对Y中验证API调用的代码。将来如果因为需要B出示Z合约中证明这份数据的来源时，求证者只需调用Z提供的验证代码即可。

区块链文档服务公司Transcrypts宣布与无国界医生组织建立合作伙伴关系:11月12日消息，基于区块链的文档安全服务公司Transcrypts宣布与无国界医生组织(DWB)正式建立合作伙伴关系，该合作伙伴关系早前已于10月14日开始。通过合作，他们已将6500份免疫记录上传到区块链，目标是到2022年达到76000份。大多数记录的免疫接种是COVID19疫苗，但该公司表示，最终目标是将所有患者的医疗记录存储在区块链上，可以通过患者的手机访问这些记录。注：无国界医生组织于1971年12月20日在巴黎成立，是一个由各国专业医学人员组成的国际性的医疗人道救援组织，是全球最大的独立人道医疗救援组织之一。（cointelegraph）[2021/11/12 21:45:38]

3、商业智能投票热点营销工具

商业智能投票与市场热点营销调查也是一个高度依赖数据的行业。例如，一个商业主体想要调查到人们对于旗下品牌往年冬季服饰颜色的看法，以便为今年冬季服饰颜色的设计做个参考。按照以往经验，会有以下做法；发传单，然而这样人力成本高昂，效率低下；在官网上发起投票，送礼品，然而官网知名度低，参与人少；会向第三方中心化的机构购买数据，然而收费不低，并且真实性无法保障。

以太坊JavaScript团队发布EthereumJS虚拟机v5版本:11月26日，以太坊官方博客发文宣布，JavaScript团队已正式发布EthereumJS VM v5版本。[2020/11/27 22:19:12]

SCRY.INFO正希望为他们提供高效的服务，例如：

品牌商机构可以在SCRY.INFO发起一个公投协议合约（悬赏性质）并填入相关选项，描述，公投人数上限，合法公投比例等参数，然后发布。SCRY.INFO生态中的参与者注意到这个悬赏令，直接进入到公证环节，来对设定的选项进行投票。投票成功结束后，参与者拿走赏金（SCRYCOIN），NGO得到样本数据，双赢。且品牌商在明年，后年等都能查看此次结果，这样通过不断积累，SCRY MSPs(促进参与者互动和交易的多面平台）可以形成以年为单位的用户意向趋势表，为他们未来迎合市场的政策提供真实可靠的数据指导意见。

4、面向个人以及企业的存证服务

同时，SCRY.INFO提供的数据协议通过特殊设置后，也能够提供现实生活中，诸如财产公证，遗嘱公证之类的存证服务。这类服务不光具备传统意义上的功能，还具有一些独特的优势。首先，这些电子协议具备区块链去中心化以及不可更改的特性，这些特性对于存证来讲尤其重要；其次，SCRY.INFO提供的协议本身具有可引用的特性，由此带来的是以一种明确的形式逻辑可证且可审查的方式对这些存证直接使用，这是传统意义上的存证服务难以做到的。

具体使用方式为：首先构建一个委托供应协议合约，并将数据写入者以及数据公证人设置为白名单模式，同时指定数据写入者以及数据公证人的身份，之后数据写入者以及数据公证人在写入数据以及公证数据时都附带上各自针对这张合约的签名数据，提交合约以后便产生了一份多方签名认定的数据存证。

在技术方面，既然是以数据储存为核心的区块链，那么如何储存数据就成为了他们最需要突破的技术难关。

SDBC是一个新的去中心化的数据存储区块链，目前的小数据放置在ETH上，大点的数据通过索引的形式放在IPFS上，但这些第三方存储或多或少都不太满足SCRY.INFO对数据的存储和查询行为。他们计划开发一个比较符合SCRY.INFO查询业务的用于存储和查询的区块链，能为SCRY.INFO提供存储量更大，数据更安全，查询速度更便捷的基础服务。

为了达到他们的数据储存需求，开发中有几个重要目标：

1）保证存储数据的完整性：通过对数据分块存储，这些数据块存在于全网节点的某一个位置。使用MerkleTree对其进行完整性验证，但也会针对查询做存储的优化处理，配合查询使用。

2）数据存储的安全性：设置不同的安全级别来对存入的数据进行签名（DSA，RSA，ECDSA等），以及多方签名的形式.使用MerkelTree来对节点的合法性进行验证。使用密码学安全的伪随机数生成器（CSPRNG）来生成私钥，并通过椭圆曲线算法来得到对应的公钥。计划使用对公钥变形之后的地址来作为每个节点的标识，即公钥由经过SHA运算之后变为地址的形式：Base58（identification+公钥+head4（SHA256（SHA256（公钥）））等。

3）能提供类似SQL的简易化操作命令来完成对较为复杂的业务查询：提供一个类似Azure云数据库的轻量级的分布式关系型数据存储和处理。计划采用基于三维分档布隆过滤器表（TF）的SCRYO-Top查询算法。试验结果表明，该算法能够避免重复访问数据对象，并能以较低的误判率实现大规模数据的高效查询处理。与NRA和BPA相比，当属性列表超过4个时，开销明显降低，适合面向大规模数据的查询处理应用。

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