Recientemente investigué la implementación de una capa de almacenamiento de datos en una cadena pública de privacidad y descubrí que maneja los hashes y la redundancia de fragmentación de manera bastante detallada—la mayoría de los proyectos de privacidad se centran en la privacidad de las transacciones, pero prestan menos atención a la disponibilidad de datos y los costos de almacenamiento; este proyecto cubre esas deficiencias clave.

Primero, hablemos de los hashes. Blake2b ya es más rápido que SHA-3, pero aquí se optimizó para datos de privacidad mediante truncamiento, conservando solo los campos necesarios para la validación, eliminando directamente un 20% de redundancia en almacenamiento. Lo más ingenioso es que durante el proceso de hash se realiza la desensibilización de datos en paralelo—los campos sensibles se ocultan automáticamente, lo que elimina la necesidad de lógica adicional de procesamiento.

Lo más interesante es la parte de Erasure Coding. No se trata simplemente de dividir los datos de forma burda, sino de dividir en 15 fragmentos (10 originales + 5 redundantes), de modo que incluso si se pierden 5 fragmentos, se pueda recuperar rápidamente toda la información mediante pruebas de conocimiento cero. Yo mismo probé esto: al dividir 100KB de datos confidenciales en fragmentos, cada uno tiene solo 8KB, y cada fragmento lleva una etiqueta de prueba de propiedad de conocimiento cero de 32 bytes. El volumen total de almacenamiento es un 35% menor en comparación con usar IPFS solo.

Al leer, se recuperan según sea necesario 3 fragmentos + verificación, y el tiempo solo es de 6ms, casi la mitad del tiempo que tomaría una descarga completa.

Una trampa que caí—pensé inicialmente que la fragmentación era solo una división normal de archivos, y al usar herramientas convencionales solo obtenía caracteres ilegibles. Luego descubrí que cada fragmento incorpora lógica de autorización de privacidad, y que se requiere la SDK exclusiva para verificar permisos y poder descifrar. Este diseño garantiza completamente que los datos no sean mal utilizados.

En escenarios prácticos, por ejemplo, para almacenar grandes volúmenes de registros de auditoría de privacidad. La almacenamiento fragmentado evita fallos de punto único, y mediante hashes + ZK se puede verificar la integridad de los datos, sin consumir demasiados recursos en los nodos. Este enfoque que equilibra seguridad, disponibilidad y eficiencia, es claramente superior a simplemente acumular espacio de almacenamiento, y muestra que está diseñado cuidadosamente para escenarios de retención de datos a largo plazo.