SDOG-NFT 将推出开放型去中心化NFT安全存储引擎

SDOG-NFT 是首个开放型、去中心化的NFT资产安全存储引擎，也是第一个采用包括太空存储机制在内的多元存储方式来保护用户 NFT 资产安全的平台。

SDOG-NFT 安全存储的多元化体现在用户数字资产可以采用多种存储途径来保障资产的安全性。SDOG-NFT 将采用多种不同安全存储方式，包括云存储，分布式存储，以及通过太空节点在卫星和空间站中进行数字资产的存储和管理。

为了实现上述设想，SDOG-NFT 将发布自己的太空节点计划，在太空部署节点，并将用户的NFT 文件储存在太空节点中，不管地球上的节点发生什么情况，用户都可以通过太空节点找回自己的 NFT 文件。

下面我们将重点介绍 SDOG-NFT 为打造 NFT 永久保存和流传而设计的独特存储方案。

引言

云存储和分布式存储都有着非常广泛的应用。作为信息技术的一次重要革新，云计算向用户提供可配置的、共享基础资源的计算和存储模型, 它使得用户能够实时地低成本的访问（接近无限的）计算和存储等资源。这些优点也使得云存储成为改变全球信息产业竞争格局的重要手段，蕴藏着巨大的战略价值和产业机遇。

SDOG-NFT 将采用多种存储方式。其中包括由阿里云、亚马逊提供的安全存储解决方案（采用 Aliyun OSS、Amazon S3 服务）。只要没有不可抗拒因素存在，不会存在数字 NFT 资产的丢失，它还保证全世界何时何地访问 NFT 资产都能快速访问。另一种为去中心化存储方案。我们同样采用两种方案，包括星际文件系统 (InterPlanetary File System) IPFS 和基于以太坊的 Swarm 存储方案。

Swarm 从一开始就被认为是与以太坊和 Whisper 一起, 定义了 Web 3.0 组件的三大支柱之一。Swarm 团队试图创建一个不停机、零故障和防审查的点对点存储和服务解决方案。IPFS、Swarm 存储方案目前市场最安全稳定的去中心化存储方案，它们的存储节点分布在全世界各个角落，只要有一个节点存在 NFT 资产不会丢失。另外，SDOG-NFT 还将采用太空存储方案来保障数据的完整性和安全性。我们将在下一节重点介绍太空存储方案。

在云存储服务中，用户需要信任服务提供商来保证其系统完整性和安全性。

例如，当我们使用阿里云或者 Amazon S3 进行云存储时，我们需要相信这些服务提供商可以保证他们服务的真实性、可靠性、及安全性。然而，云存储给云用户的数据安全威胁不容忽视。一方面，无论云服务提供商采取何种服务措施，数据丢失损坏的情况仍可能发生。另一方面，当数据损坏发生时，服务提供商可能会隐瞒此类事件，这就带来了潜在的信任危机。在分布式存储网络上，世界上任何人都可以提供存储空间。星际文件系统 IPFS是最突出的分布式存储和共享文件的网络传输协议。

IPFS 是一个全球的、点对点分布式文件存储协议，可以将所有具备相同文件系统的计算机连接起来。它的出现，能让互联网的速度便捷、更安全、更开放。在 2014 年，区块链系统结合了同样具有分布式系统特征的 IPFS 来存储不可更改的数据，移除网络上的重复文件，以及获取存储节点的地址信息。Filecoin 便是在区块链上应用 IPFS 存储协议的佼佼者。相对云存储服务而言，在分布式存储网络上建立信任则更难实现。

即便云存储和分布式存储都有着不同的不可取代的优势，在缺乏足够的信任机制的情况下，如何为用户提供一个媒介使其相信存储服务提供者（无论是云存储还是分布式存储）完整地保存了其数据至关重要。

SDOG-NFT如何建立信任

SDOG-NFT 采用数据完整性和可回取证明技术 (proof of storage/retrievability)以密码学证明的方式来建立信任，让用户便捷的验证数据的完整性和可取回性。简单来说，数据所有者可以验证他们的数据确实在当下存储于服务提供者的硬盘上，而且这个数据通过多次验证后可以被取回。现有多种密码学算法可以实现数据完整性验证和可取回证明验证。在这里我们给出一个通用的形式化表达定义来阐述我们采用的技术。

可验证外包存储数据完整性是一个高效的密码证明系统。该系统允许请求者在不将大量数据重新下载到本地的情况下对数据的完整性和可取回性进行验证，具有较好的安全性和高效性。而且计算与通信的开销与验证方所输入的数据量无关，算法时间复杂度维持在 O(1) 范围内。这些算法可以与阿里云 AliOS和亚马逊 Amazon S3 服务联合使用。

太空存储方案

航天器在传统的航天工程应用中，其在太空轨道中完成其预先设定的特殊功能，如通信、遥感、导航、试验等。而同时这些航天器又是一个运行在太空中的可以自主运行的电子系统，它可以实现运算、存储、对地通信等功能，因此我们可以将其看作是一个特殊的计算机。这个计算机自主运行于太空轨道上，不会受到任何实际物理接触或破坏，其唯一通信方式即与地面站或特有设备的连接，网络链路简单，网络通信方式利用特殊加密，传输安全。因此，航天器作为一个特殊的计算机，可以在区块链网络中扮演特殊的角色。由于其安全性，可以作为安全节点出现在区块链网络中，可以起到保护交易安全、智能合约独立运行平台（不可触及、不可更改、自主运行）、数据的安全备份等作用。

SDOG-NFT利用航天器的特性，进行 NFT 作品的安全存储。当 NFT航天器需要升级软件时，ISS 国际空间站也可以方便进行维护。SDOG-NFT 计划结合 SpaceX 和 NASA 推出太空存储方案。存储数据主要由以下三个步骤来完成：

1. 初始化

SDOG 首先会基于 SpaceChainOS 部署太空节点和系统引擎。SDOG太空节点将直接部署到卫星平台上（卫星节点）或由 NASA 国际空间站宇航员进行载荷部署（空间站节点）。

2. 投票

NFT 的拥有者如果想将自己拥有的 NFT 发送至太空节点，需要提交申请提案，并交纳一定的审计费用。太空节点见证人将对提案进行投票，投票通过后，NFT 将会被保存至 NFT 太空节点中。

3. 信息传输

选举出的数据将通过 SpaceChain 发送给 NASA。NASA 将管理所有的与空间站和卫星的数据传输通讯。

投票

NFT 的拥有者如果想将自己拥有的 NFT 发送至太空节点，需要提交申请提案，并交纳一定的审计费用。太空节点见证人将对提案进行投票，投票通过后，NFT将会被保存至 NFT 太空节点中。审计费用和太空节点剩余的空间比（K）和时间 (T) 成比例。费用 P 计算模型如下：

其中 x 是系统预定太空节点存储指导价格，λ 为价格浮动参数，K = |F | S , 其 中 |F| 是待存储文件大小，S 是剩余空间并满足 |F| ≤ S.

太空节点见证人通过抵押 SDOG 代币来获得 SpaceD 代币。SpaceD 代币允许太空节点见证人去购买特殊的“数字火箭”来进行投票，每一个“数字火箭”拥有一个名额的投票权。太空节点见证人可以通过 SpaceD 代币来换取“数字推进器”并装载到“数字火箭”上，以此来增加投票权重。装载有数字推进器的火箭可以进行抵押挖矿来获取收益。而未装载推进器的数字火箭则不能进行抵押挖矿操作。

数据传输

如前文所示，这些航天器可以作为一个运行在太空中的具有运算、存储、对地通信等功能的特殊计算机。SDOG-NFT 将使用这些航天器和航天站来部署太空节点。

每次当一轮投票结束时，在投票中所胜出的数字资产将通过点对点的加密通信网络传输到太空节点上。对于卫星节点而言，该数据将有卫星所有公司提供卫星通讯服务，而国际空间站节点则需通过 NASA 来进行数据传输。每一次的数据操作会有相关卫星运营商或 NASA 提供可认证的日志文件作为太空经历的验证信息，包括操作日志文件、数据上传时间及航天器信息 (轨道、空间位置等)、数据存储时长、数据下载时间及航天器信息。

数据压缩

由于太空节点的存储空间有限，数据压缩技术在太空存储方案中尤为重要。由于数字资产的特殊性，数据经过压缩后，数据本身不受破坏并仍可以完全恢复到压缩前状态是硬性的需求。在此需求下，无损压缩是唯一的技术途径。

压缩原理就是找出重复冗余的信息，然后将其用更短的符号代替，从而达到数据压缩目的。比如，如果一篇文章大量使用“SDOG 太空节点”这个词语，则本地可以将该词语使用某一个特殊符号代替，并以此建立一个字典来记录匹配。此方法将大量节省数据空间。

按本质而言，压缩即找出数据的概率分布，并将多次出现（出现概率较高）的部分替换为特殊短表达。当数据重复率越高（比如大量的文字重复，大量的颜色重复等），可压缩空间则越大。而更加随机的数据分布则很难压缩。比如一个数据的字符串服从均匀分布，则很难压缩。其中一个例子是无理数 Π。

1948 年美国数学家克劳德·香农（Claude Shannon）在经典论文《通信的数学理论》中首先提出了信息熵（information entropy）理论。该理论指出，信息熵只反映内容的随机性，与内容本身无关。即不管是什么样内容的文件，只要服从同样的概率分布，就会计算得到同样的信息熵。其次，信息熵越大，表示占用的二进制位越长，因此表示信息量越大。当一段信息的数据大小超过其熵值时，该数据就具备可进行无损压缩的空间。例如，如果一个文件大小为 1GB 的数据只拥有大小为 0.1GB 的熵，则该文件在理论上可以被压缩至多 10 倍。目前压缩技术远远没有达到香农熵压缩极限。统计模型可以用来为特定的字符或者短语生成代码，基于它们出现的频率，配置最短的代码给最常用的数据。这些技术包括熵编码 (entropy encoding)，游程编码 (run-length encoding)，以及字典压缩。而这些算法也可以互相结合产生更好的效果。其中几例经典压缩算法如下。

游程编码 Run-Length Encoding (RLE) 是一个非常经典的压缩技术，其将重复出现的多个字符替换为重复次数外加字符。单个字符次数为 1。RLE 非常适合数据重复度比较高的数据。比如一幅拥有大量重复颜色的图片（黑白图片为例），则每一行有很多像素颜色是大量重复的。下面是 RLE 的一个简单例子。

输入: AAAAAABBBBCDDDDEEEEEECCCCCCCCCCCC

输出: 6A4B1C4D6E12C

DEFLATE 于 1993 年由 Phil Katz 发明，并写入 RFC1951 标准 。它先对数据进行 LZSS 预处理 （该算法常用语 RAR 压缩技术），然后采用 Huffman编码 （产生自上而下构建的最优编码二叉树）来得到快速有效的无损数据压缩。DEFLATE 也是现在使用最多的算法，比如 UNIX 社区开发的 gzip 和 PNG图片所用的压缩技术均基于 DEFLATE 算法。Facebook 开发的 Zstandard 是效率最高的 DEFLATE 算法实现之一。

PAQ 系列算法 历经多年，从 2002 年被首次提出至今已经经历了多次

算法升级。该系列算法是目前无损压缩率最高的算法之一。然而其压缩和解压缩算法运行速度非常缓慢。

结论

随着以比特币为代表的数字货币的强势崛起, 新兴的区块链行业细分领域，特别是非同质化代币（NFT），蓬勃发展并逐渐引领新一轮的技术发展和应用落地。本项目意在结合 SDOG 的火星计划，提供第一个推出独特的 NFT 太空节点计划来将有价值的 NFT 储存在太空节点中，确保NFT 资产可以永久保存和流传。