BIS ब्लॉकचेन शोध में वेरिफायेबल ऑफिशियल स्टैटिस्टिक्स के लिए XRP लेजर का परीक्षण कर रहा है

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BIS ने आधिकारिक सांख्यिकीय डेटा की पुष्टि के लिए XRP Ledger का परीक्षण किया, जो CFT के लक्ष्यों के साथ समानांतर है। इस प्रोजेक्ट में ब्लॉकचेन का उपयोग डिजिटल फिंगरप्रिंट्स को स्टोर करने के लिए किया जाता है, जिससे डेटा की अखंडता सुनिश्चित होती है। XRPL के डेवनेट पर किए गए परीक्षणों में 1–2 सेकंड की पुष्टि गति प्राप्त हुई। शोध दर्शाता है कि XRPL MiCA पालन और वित्तीय और नियामक रिपोर्टिंग सहित व्यापक संस्थागत उपयोग के लिए क्षम है।

अंतर्राष्ट्रीय बैंकिंग स्थापना (BIS) ने औपचारिक आँकड़ों को सत्यापित करने के लिए XRP Ledger (XRPL) का परीक्षण किया है।

शोधकर्ताओं ने एक ऐसा प्रणाली बनाई जो ब्लॉकचेन तकनीक का उपयोग करके सांख्यिकीय डेटा को उस संगठन से जोड़ती है जिसने इसे प्रकाशित किया है। इससे सरकारें, बैंक और स्वचालित प्रणालियाँ सत्यापित कर सकती हैं कि डेटा प्रामाणिक है और इसमें कोई बदलाव नहीं हुआ है। विशेष रूप से, टीम ने परीक्षण किया XRP Ledger के विकास नेटवर्क पर।

यह प्रोजेक्ट आधिकारिक आँकड़ों के साथ विश्वास की समस्या को हल करता है। संगठन आमतौर पर डेटा साझा करने के लिए SDMX का उपयोग करते हैं, लेकिन उपयोगकर्ताओं के पास अक्सर यह स्वतंत्र तरीका नहीं होता कि वे पुष्टि करें कि डेटा दावा किए गए संगठन से आया था या प्रकाशन के बाद अपरिवर्तित रहा।

BIS XRPL का उपयोग करके एक स्थायी डेटा फिंगरप्रिंट बनाता है

BIS प्रणाली प्रत्येक सांख्यिकीय डेटासेट के लिए एक अद्वितीय डिजिटल फिंगरप्रिंट, जिसे हैश कहा जाता है, पहले बनाती है। यह अधिक विस्तृत सत्यापन के लिए व्यक्तिगत डेटा श्रृंखलाओं को भी फिंगरप्रिंट कर सकती है।

फिर हैश को मर्कल ट्री में मिलाया जाता है, जो डेटासेट्स के समूह के लिए एक अंतिम फिंगरप्रिंट उत्पन्न करता है। प्रणाली इस अंतिम फिंगरप्रिंट को एक समय-चिह्न के साथ XRP लेजर पर रिकॉर्ड करती है। एक बार लेजर पर रिकॉर्ड हो जाने के बाद, इसे बदला नहीं जा सकता।

मूल डेटा ब्लॉकचेन पर नहीं रहता। इसके बजाय, प्रकाशित फ़ाइल में इसकी फिंगरप्रिंट की पुष्टि करने और यह तय करने के लिए आवश्यक जानकारी होती है कि इसे किसने प्रकाशित किया है। उपयोगकर्ता फ़ाइल की फिंगरप्रिंट की गणना कर सकते हैं और इसे XRPL पर संग्रहीत फिंगरप्रिंट के साथ तुलना कर सकते हैं।

इससे सिस्टम को साबित करने की अनुमति मिलती है कि डेटा में कोई बदलाव नहीं हुआ है, बिना वास्तविक डेटा को ब्लॉकचेन पर रखे।

टेस्टिंग के दौरान, BIS सिस्टम ने फिंगरप्रिंट प्रकाशित करने में लगभग 3–5 सेकंड और डेटा की पुष्टि करने में 1–2 सेकंड लिए। परिणाम दर्शाते हैं कि ब्लॉकचेन-आधारित पुष्टि इंटरैक्टिव एप्लिकेशन और स्वचालित प्रणालियों के लिए पर्याप्त तेज़ है।

XRPL की भूमिका पर XRP समुदाय का ध्यान आकर्षित हो रहा है

शोध ने XRP और XRPL समुदाय से ध्यान आकर्षित किया है।

XRPL वैलिडेटर वेट ने BIS प्रोटोटाइप के उपयोग को XRP लेजर के मेमो फील्ड के रूप में हाइलाइट किया। उन्होंने कहा कि यह प्रयोग दर्शाता है कि XRPL का सार्वजनिक और अपरिवर्तनीय डिजाइन पारंपरिक भुगतानों से परे उपयोगी है।

वेट ने NFTs का उपयोग डेटा फिंगरप्रिंट्स को अधिक स्थायी रूप से स्टोर करने की भी चर्चा की। NFTs लेजर पर रहते हैं और IPFS या Arweave जैसी बाहरी स्टोरेज सिस्टम से जुड़ सकते हैं।

क्रिप्टो एरी ने प्रयोग को भी उजागर किया, जिसमें स्पष्ट किया कि BIS ने एक आधिकारिक सांख्यिकी फ़ाइल का डिजिटल अंगूठेका निशान XRP लेजर पर रखा है। इससे उपयोगकर्ताओं को यह जांचने का तरीका मिलता है कि प्रकाशन के बाद फ़ाइल में कोई बदलाव हुआ है या नहीं।

अधिकारिक आँकड़ों के अलावा संभावित उपयोग

BIS शोध SDMX डेटासेट्स से परे लागू होता है। प्रणाली डेटा-फॉर्मेट निरपेक्ष है और अन्य संरचित डेटा फॉर्मेट्स, जिनमें XBRL शामिल है, जो वित्तीय और नियामक रिपोर्टिंग के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, का समर्थन करती है।

शोधकर्ताओं ने ब्लॉकचेन का उपयोग करने की लागत का भी विश्लेषण किया। चूंकि एकल XRPL लेनदेन हजारों डेटासेट्स को दर्शा सकता है, इसलिए डेटासेट्स को उपयुक्त आकार के बैच में समूहित करने पर डेटा फिंगरप्रिंट्स को रिकॉर्ड करने की लागत नगण्य हो जाती है। प्रोसेसिंग और स्टोरेज बड़ी लागतें बनी रहती हैं।

प्रणाली अभी भी एक सिद्धांत का प्रमाण है, उत्पादन-तैयार उत्पाद नहीं। हालाँकि, इस प्रयोग से यह दर्शाया गया है कि XRPL संस्थाओं के लिए वित्तीय, सांख्यिकीय और नियामक डेटा की प्रामाणिकता साबित करने का एक व्यावहारिक तरीका प्रदान करता है।

XRP धारकों के लिए, यह विकास XRP लेजर के लिए एक और संस्थागत उपयोग केस है। यदि ब्लॉकचेन-आधारित प्रमाणीकरण प्रणालियाँ अनुसंधान से उत्पादन में स्थानांतरित होती हैं, तो XRPL जैसे सार्वजनिक लेजर वित्तीय, सांख्यिकीय और नियामक डेटा में विश्वास स्थापित करने के लिए उपयोग की जाने वाली बुनियादी ढांचे का हिस्सा बन जाएंगे।

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