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LKY 林可爱/ Linkey
$0.45 ≈¥3.18 0.0%
全球市值排名: 暂无排名
2023-07-11 12:09更新
24H最高
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¥3.18
24H成交额
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¥1.20
总市值
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¥1.59亿
换手率
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24H最低
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¥3.18
24H成交量
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流通市值
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1.59亿
市值占比
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历史最高
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¥34.34
7D最高
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¥5.18
流通率
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25.64%
发行日期
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历史最低
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¥0.11
7D最低
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¥2.12
流通总量
:
5000.00万
发行总量
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1.95亿
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#排名 交易所名称 平台价格¥ 24H涨幅 24H成交额¥ 24H最高价 24H最低价
基本信息
中文名称 林可爱 币种简称 LKY
英文名称 Linkey 核心算法 Ethash
共识机制 基础链 Ethereum
众筹价格 $0.068000 发行价格 --
区块时间 区块奖励
挖矿方式 上架交易所
31家
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币种介绍

林可爱(简称LKY,英文名Linkeye)是一个基于区块链不可篡改且去中心化技术特性打造的个人征信数据平台,其目的是希望通过整合、共享如P2P、现金贷等各类金融机构的征信信息,降低各平台征信成本、提高平台征信准确率,从而实现降低坏账、构筑良好运营环境的目的。

LKY项目介绍

LinkEye是一套基于区块链技术的自主研发的征信共享联盟链解决方案。LinkEye立足中国、东南亚和欧洲市场,通过区块链技术和信贷经济模型的深度整合,在联盟成员间共享失信人名单,将各个征信数据孤岛串联起来,形成真实可靠、覆盖面广的全社会征信数据库,有效促进和完善社会信用体系,最终实现信用面前人人平等。

LinkEye团队拥有丰富的信贷行业及区块链领域的从业经验,可以精准地找到征信联盟的核心切入点,设计并开发了目前高效的区块链征信数据共享平台,通过黑名单机制(掩码+签名)、联盟成员入驻机制、成员信用机制、仲裁机制、信息共享机制、智能定价机制、数据安全防火墙机制、开放全网查询接口等方式确保联盟平台高效有序发展。同时,LinkEye已经与众多中国一线信贷平台达成战略合作,开放及共享核心失信人名单,也将陆续与东南亚、欧洲等地区其他的金融机构展开深度合作,共同打造区块链行业的征信联盟。

LKY项目亮点

1、基于区块链技术

传统数据中心,通常是将数据储存在一个中心节点上。这个中心节点完全由数据中心控制,数据中心可以随意的修改,删除这些数据。这就造成了数据中心出于利益原因,出售假数据,篡改或者删除数据的风险。当前的数据联盟的模式一般是多个小型数据中心依附于一个大型数据中心,小型数据中心和大型数据中心进行数据互换。这种模式小型数据中心之间无法互相信任,所有的数据经过大型数据中心交换。最终结果是,大型数据中心将所有数据据为己有。

区块链是一种去中心化的分布式数据存储技术。它的核心价值是创造一个安全可信的体系,可以让互相不信任的机构或者个人,在没有权威中心机构统筹下,还能彼此信任地进行信息和数据的交互。同时区块链通过密码学、分布式一致性协议、共识协议、点对点网络通讯等技术手段,实现了数据不可篡改性和不可删除。

LinkEye使用区块链技术,一旦征信信息被公布于链上,那么它将永远不能被删除和修改。同时各个数据中心可以互相信任的共享数据。

2、行业深刻洞察

LinkEye团队是由一批专业的金融人士组成,对传统金融行业有深厚的经验,同时还是近些年发展的互联网金融行业的先驱,因此对征信数据对产生和在移动互联社会的应用都有很好的理解,对于项目对可操作性、落地、发展都有科学、清晰的认识。

3、成功经验

LinkEye团队拥有超过3年的项目经历,具备一流的风控、运营、商务、产品、开发能力。合作第三方金融公司超过1000家,成功运营月交易量过50亿的支付平台,成功运营百万级用户的信贷平台,具有这个领域非常专业的项目能力。

团队有丰富的经验积累。团队中有第一批区块链项目参与者,也有第一批互联网金融项目的参与式,拥有丰富的行业经验,针对区块链及征信领域理解深刻,可以准确把握行业关键点。用区块链解决金融征信领域的实际问题,团队拥有独特的积累。

4、资源优势

建立基于区块链的征信联盟的核心在于扩大联盟的优质成员数量及优质数据数量,而LinkEye团队曾在信贷领域深耕多年,结合LinkEye项目本身的理念及技术优势,在项目启动伊始,已经与中国和东南亚一些一线信贷机构建立战略合作,初始数据积累已达到百万级,并继续快速扩充联盟数据库,可以在项目初期及达到千万级数据量。

LKY优势

当前区块链项目多为公有链或联盟链。公有链相对成熟,通过经济模型刺激,获得大量参与者维护,天然具备良好的社区支持。但往往性能较差,缺乏权限管理,信息完全公开。联盟链则更多应用在商业联盟场景下,联盟链往往在架构设计上对去中心化、可访问性做出一定妥协,来换取性能和安全性上的提升。

LinkEye所面向的跨地域的征信服务十分复杂,要考虑法律、文化、地域、可扩展、安全、稳定性等多个非技术和技术指标,核心需求包括:

法律、监管及文化的地域性差异;

多中心协作的优化治理机制;

吞吐量、延迟等性能需求;

可接入性和可访问性;

安全性和隐私性;

系统调整和修复机制。

基于上述问题,当前区块链成熟的解决方案无法满足linkeye的业务和技术需求,必须根据支持业务场景需求设计一套全新的解决方案。

LinkEye提出了“面向地域的主权征信联盟链”的概念,它本质上是一个运行在特定主权范围内的联盟链,这使得应对来自不同法律框架、不同监管政策的问题,变得容易。同时,“面向地域的主权征信联盟链”,它不是一个局部、简单、孤立的方案设计,它是LinkEye整体系统、全面构思的解决方案的一部分,连同“基于Achain的文化资产交易平台、及相应的Token和经济体系”,“LinkEye中间件”和“LinkEye跨链交互协议”共同组成一个完整的解决方案。

LinkEye主权联盟链

LinkEye主权联盟链,是一套自主研发的高性能联盟链解决方案,其底层技术框架依托于Hyperledger项目的规范与标准,并针对征信应用场景进行了一系列自主改造和增强。

LinkEye联盟链同样采用业界推荐的数字证书机制来实现身份鉴别和权限控制。CA节点实现了PKI服务,可以提前签发身份证书,发送给对应的成员实体,控制实体对网络中各项资源的访问权限。同时,LinkEye联盟链可以通过权限策略(policy)来对数据的各种操作权限进行管理,解决“谁在某个场景下是否允许采取某个操作”的问题。

Fabric中链码提供的基础能力是对状态的读和写,由endorser模拟执行交易并返回读写集(read-writeset)作为结果,由committer对排序后的批量交易进行MVCC验证。如果一个交易在验证环节进行了状态写操作,则对应读集合中所有状态的当前版本必须要跟执行背书时一致。否则,该交易会被标记为不合法。这是可用性向一致性的妥协,一个典型的影响是,对于基本的转账操作,一个账户在同一个区块中只能被操作一次(无论转入或转出)。

对于上述问题,LinkEye联盟链为支持了在同一批次交易中,同一个账户的多笔转入。在链码容器侧,也为ChaincodeStubInterface新增了若干接口,使得链码开发者能够灵活使用上述能力。

LinkEye联盟链中间件

现有底层框架存在交易丢失,性能一般,全故障无法修复,扩展性不高等问题,不能直接应用于征信领域。LinkEye基于以上问题提出联盟链中间件解决方案。

交易丢失

针对队列满的情况,采取限制区块链写入TPS,交易先,交易先存储在中间件的措施。

性能问题

当前底层框架的处理能力处于1000tps左右,但是当外部请求远高于处理能力的时候系统将无法及时响应,并可能出现不可预知的问题,LinkEye联盟链中间件通过令牌桶算法限制区块链写入tps,提高系统可用性。

该算法设计思想来源于生活中:比如老式电闸都安装了保险丝,一旦有人使用超大功率的设备,保险丝就会烧断以保护各个电器不被强电流给烧坏。

全故障修复

LinkEye主权联盟链部署在不同地域,如果该地域网络发生大面积故障,导致底层全部节点异常,无法形成共识,数据无法一致,甚至无法恢复等问题。

LinkEye联盟链中间件会缓存各个节点的请求,当网络恢复后,从新发起请求,以保证各个节点达成共识,数据保持一致。

多链访问

应用需要访问多个链的数据,那么应用就要维护多个链的访问信息。LinkEye联盟链中间件统一配置多链的访问信息如:chainID,IP,port等,应用层只需要知道chainID即可。

合约数据分片

LinkEye征信联盟每个节点会维护海量数据,当数据达到一定量级的时候读写性能将会成指数型降低。LinkEye中间件通过智能合约部署,对存储数据进行分区和分片:同一合约部署在多链上对数据进行分区,同一个合约修改标号标识并部署在同一个链上对数据进行分片。

再通过合约路由对数据进行查询和写入,同合约多链部署,分区键为主键ID。主键ID%分区数->chainID.同合约单链部署,分片键为主键ID。主键ID%分片数->chaincodeseq(合约序列号)。

智能合约升级

合约存储数据结构变更,已有量无法兼容处理。如果合约存储结构变更,存量数据无法兼容,把存量数据对应的交易从LinkEye联盟链中间件中重新取出来,在新合约中先执行,再接收新交易。

展开
发展历程
未来 将由信贷领域扩展至社会生活的方方面面,真正实现信用社会。
2019年 把征信数据范围由个人扩大至企业,覆盖信贷领域的每一个参与方。
2018年-2019年 构建数字资产借贷平台,增加白名单,信用好的人可得到更好的金融服务。
2017年-2018年 组建区块链第一征信联盟,完善黑名单系统,共享失信人名单。
团队信息
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