加密至上：Zcash 與規模時代的隱私

需要知道的事項：

• 機器學習正日益能夠僅依靠鏈上資料有效地對比特幣交易模式進行分類。TRAP 攻擊在未經法律程序的情況下，將 IP 位址與以太坊、比特幣和索拉納上的假名進行連結，成功率達 95% 以上。隨著訓練資料量增加，基於混淆的隱私會在結構層面劣化。
• 2026 年 2 月，Zcash 的隱蔽交易（shielded transaction）佔比達到 59.3%，高於 2025 年初約 30%。原因在於產品預設值：Zodl 錢包開始透過 Unified Addresses（統一位址）自動將使用者導入加密池。
• 累計有 1.5B 美元的 ZEC 透過 NEAR Intents 網路在未經 KYC 的情況下進行流轉，同時還有 600M 美元透過 Zodl Swaps 進行。分散式流動性通道正在大規模繞過集中式身分認證的瓶頸點。
• Zcash 的後量子路線圖包含 Project Tachyon 的 Oblivious Synchronisation（隱匿同步），可將密文完全從區塊鏈移除，以及對已由 NIST 最終定稿的格基標準（ML-KEM 和 ML-DSA）的積極測試。
• 2026 年第 1 季，Zcash 生態系重組為五個彼此獨立的組織。ZODL 在私人投資中募集到 25M 美元，而 Cypherpunk Technologies（Nasdaq: CYPH）收購了超過 90M 美元的 ZEC。