COTI는 프라이빗 토큰 전송을 위해 MetaMask를 통합했습니다

이 게시글 내용:

• COTI는 사용자가 MetaMask를 통해 직접 프라이빗 토큰을 연결, 조회, 전송, 수신 및 관리할 수 있도록 지원합니다.
• 회사 측은 이번 통합을 통해 COTI Snap이 MetaMask에 비공개 거래 및 토큰 잔액 관리 기능을 제공할 수 있게 되었다고 밝혔습니다.
• COTI는 또한 1,000 COTI 이상을 보유한 모든 COTI 보유자를 대상으로 LOOT 토큰을 증정하는 이벤트를 진행할 예정입니다.

COTI는 월요일, 자사 사용자들이 MetaMask를 통해 프라이빗 토큰을 직접 연결, 조회, 전송, 수신 및 관리할 수 있게 되었다고 발표했습니다. COTI는 프라이빗 토큰이 개인과 기업이 웹3 환경에서 안전하게 운영하는 데 필요한 개인정보 보호를 제공한다고 주장했습니다.

이 계획은 선택적 정보 공개와 허가 기반 개인정보 보호에 중점을 두어dent결제를 제공하는 것을 목표로 합니다. COTI는dent결제가 프라이빗 스테이블코인, 프라이빗 DeFi 전략, DAO 거버넌스 투표, 공급망 결제 및dentdent에 포함될 것이라고 밝혔습니다.

COTI는 사용자 개인정보 보호를 위해 노력합니다 

해당 핀테크 기업은 인정했습니다 . COTI의 최근 계획은 개인정보 보호 및 프라이빗 토큰을 주류로 끌어들이려는 지속적인 노력의 일환입니다. 이 회사는 웹3에서 가장 널리 사용되는 지갑인 MetaMask를 통해 사용자와 개발자가 프라이빗 토큰에 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다고 밝혔습니다.

COTI는 개인정보 보호 기능 통합이 MetaMask Snap을 통해 이루어질 것이라고 밝혔습니다. MetaMask Snap은 사용자의 지갑에 새로운 기능을 추가하는 안전한 MetaMask 확장 프로그램입니다. COTI는 이번 통합을 통해 COTI Snap이 MetaMask에서 비공개 거래 및 토큰 잔액을 관리할 수 있게 된다고 설명했습니다.

사용자는 metamask.coti.io의 COTI Snap 통합 페이지에서 "MetaMask에 연결"을 클릭하여 COTI Snap에 연결할 수 있습니다. 그런 다음 메시지가 표시되면 Snap 설치를 승인하고 원하는 지갑 주소를 추가하여 프라이빗 토큰을 송수신할 수 있습니다.

COTI는 비공개 LOOT 토큰을 증정하는 이벤트를 진행한다고 밝혔습니다. 이번 이벤트는 COTI 잔액이 1,000개 이상인 모든 COTI 보유자를 대상으로 합니다. 또한, 새로운 MetaMask Snap을 사용하여 LOOT 토큰을 0x0bf9c로 전송하는 선착순 100명에게는 각각 500개의 COTI 토큰을 지급할 예정입니다.

COTI는 MetaMask와의 협력 계획이 상용화 가능하고 사용자 접근성이 뛰어난 온체인 개인정보 보호 생태계의 기반을 마련한다고 주장했습니다. 이 핀테크 기업은 이번 협력을 통해 사용자들이 개인정보 보호 토큰과 원활하게 상호 작용할 수 있고, 개인정보 보호에 중점을 둔 dApp을 개발하는 개발자에게는 더욱 향상된 지갑 사용자 경험(UX)을 제공할 수 있을 것이라고 밝혔습니다. 또한, 이번 계획은 사용 편의성을 저해하지 않으면서 Web3 환경에서 더욱 안전하고 개인정보가 보호되는 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.

COTI가 메인넷을 업그레이드합니다 

이번 계획은 COTI가 지난주matic 네트워크 업그레이드를 진행한 직후에 발표되었습니다. COTI는 이번 업그레이드에 중요한 프로토콜 수준 개선 사항이 포함되었으며, COTI 네트워크의 첫 번째 공식 하드 포크인 Hydrogen도 도입되었다고 밝혔습니다. 이 하드 포크는 안정성, 암호화 보안 및 장기적인 유지 관리에 중점을 둔 다양한 백엔드 개선 사항을 담고 있습니다.

COTI는 적용했다고 올해 초 실시된 종합 감사 후 MPC(다자간 컴퓨팅) 및 gcEVM 구성 요소 모두에 중요한 개선 사항을

COTI는 더욱 안전한 파일 처리 메커니즘을 도입하고, 암호화 작업에 사용되는 난수성을 강화하며, 메모리 정리 시 민감한 데이터를 제거하여 메모리 위생을 개선함으로써 MPC를 업그레이드했습니다. 또한, 프로토콜 유효성 검사를 강화하고, 연산 코드 실행 중 오류 처리를 개선하며, 블록 처리를 간소화하여 gcEVM을 업그레이드했습니다.