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Bittensor (TAO) subit une perte mensuelle de 37 % après qu'une attaque ait forcé la chaîne en mode sans échec

王林
Libérer: 2024-07-12 15:08:20
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Bittensor (TAO) a perdu jusqu'à 16 % au cours de la semaine dernière et 37 % au cours du mois dernier, le récent piratage ayant contribué de manière significative au dernier ralentissement.

Bittensor (TAO) Suffers 37% Monthly Loss After Attack Forces Chain Into Safe-Mode

Bittensor (TAO) a connu une baisse de prix significative ces derniers temps, avec des pertes allant jusqu'à 16% la semaine dernière et 37% le mois dernier. Ce ralentissement est en grande partie dû à une récente attaque sur le réseau, qui a impacté plusieurs membres de la communauté Bittensor.

L'attaque impliquait que l'attaquant transférait des fonds du portefeuille des utilisateurs vers leur propre portefeuille, ce qui a incité la Fondation Opentensor (OTF) à détecter rapidement l'anomalie et à prendre des mesures pour arrêter toutes les transactions.

Un utilisateur aurait été affecté par l'attaque avec une perte de 32 000 TAO, évaluée à environ 7,5 millions de dollars américains (11,6 millions de dollars australiens).

Suite à l'attaque, la chaîne a été placée en mode sans échec et derrière un pare-feu, de nouveaux blocs étant produits mais aucune transaction n'étant traitée.

L'OTF a déclaré que la chaîne fera l'objet d'une révision du code et d'une reprise progressive des opérations normales, avec des mises à jour qui seront fournies à la communauté dès qu'elles seront disponibles.

Malgré les récentes attaques et luttes sur les prix, Bittensor, avec sa forte communauté et ses atouts fondamentaux, fonctionne comme un réseau décentralisé où les mineurs apportent des modèles d'apprentissage automatique à l'effort collectif, semblable à une ville peuplée de résidents qualifiés.

Le réseau attribue des tâches sur plusieurs machines, récompensant les meilleures réponses de l'IA avec des jetons TAO. Contrairement à Bitcoin, qui se concentre sur les transactions financières, Bittensor utilise TAO pour gérer la puissance de calcul des tâches d'IA, dans le but de normaliser les transactions d'IA transparentes et équitables à l'échelle mondiale.

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source:kdj.com
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