与「隐私保护」相关的搜索结果

出大事了，兄弟们 !! DeepSeek 再一次给全世界人民送大礼，牛逼之举胜过 Anthropic 1000000倍 就在刚刚，DeepSeek 放出一个开源库，deepseek-ai/chat-demo 它可不是个套壳： 1/ 不需要写一行代码；不要买任何服务器；更不需要平凑第三方插件 2/ 原生边想边搜，直接调用官方内置 deepseek_web_search, 深度思考模式下，多步推理+全网检索+信源引用 3/ 全能文档/网页绞肉机：PDF,Word,PPT,图片拖进去秒解析，URL 自动抓文 4/ 原生语言交互：自带移动端实时音频输入 + 回答朗读 5/ 极致隐私保护和数据自由：所有数据存档本地 IndexedDB 什么是开源精神：最强模型权重 + 官方满配武器库，全部交到你手里，充分相信使用者对社区，对人类的贡献 爱折腾的人类，立即马上 Fork, 世界有你而精彩:

最近不少人在看 @primus_labs，为什么？ 这段时间 Primus 有几个动态，值得单独拿出来说一下。 先是参加 BNB Seoul。 Primus最近在韩国和机构、开发者以及链上金融项目交流，重点还是机构资金上链时遇到的隐私问题。 机构想把资金放到链上，但不可能把持仓、交易记录、账户信息全部公开。 Primus现在做的事情比较直接： 让链下数据可以被验证，但不需要把原始敏感数据完整交给第三方。 除此之外，Primus也在继续推进机构链上金融相关的基础设施，包括 zkTLS、zkFHE、数据验证和隐私计算。 所以现在看 Primus，重点不只是有没有新热点。 更重要的是，它能不能把这条流程真正跑起来： 链下真实数据 → 数据验证 → 隐私保护 → 链上应用 如果后续能够持续落地，Primus的定位会比较清楚： 不是单纯做隐私，而是解决链下真实数据进入链上之后，怎么验证、怎么保护隐私的问题。

2024年比特币现货ETF通过的时候，华尔街说这是 BTC 的巅峰时刻。 他们没想到，真正的颠覆才刚刚开始。 过去两年，机构用ETF买了600万枚BTC，把价格推到了历史新高。 但有一个问题他们没解决：这些BTC买进来之后干什么？存在钱包里不动，等着升值。就像把黄金锁进保险箱 安全，但没有产出。 这就是 Bitcoin 现在的困局。它是最安全的资产，但也正在变成最被动的资产。 我一直关注 @OPCATLayerCN 的项目，看完觉得这个困局可能要有解了。 简单说，他们在做一件事：让链上的 BTC 能真正动起来。 不是 wrapping 到以太坊再跑 DeFi，不是锁定在侧链里担心中继器作恶，而是直接在比特币主网上跑智能合约、管理流动性、执行交易策略。 这听起来不难，但技术上是个巨大的跨越。 比特币的脚本系统本来就不支持复杂逻辑，要在不改变共识规则的前提下加上可编程性，需要的是一个极其精巧的设计。 OPCAT Layer 用的是 BIP 110 路线 通过激活 OPCAT 操作码来扩展比特币的原始能力。 这不是 sidechain，不是 bridge，是在比特币原生层上加了一个执行层。这意味着你不需要信任任何中间环节，你的 BTC 始终在比特币的安全模型下运行。 有意思的是，他们把 AI Agent 当成了核心使用场景之一。 现在 AI Agent 的概念很火，但真正能在区块链上跑起来的不多。 为什么？ 因为 Agent 需要低成本、高频率的交易能力，需要隐私保护，需要自主管理资产。以太坊 gas 费太高，比特币又不够灵活。 OP_CAT Layer 的定位正好填补了这个缺口 用 Merge Mining 获得和 BTC 同等的算力保护，同时保持低费用和可编程性。 这不是空想。SatSwap、CatGo、Catmint、Catena Wallet 这些项目已经在跑了，不是 PPT 阶段。 5800多个关注者，870多条推文，还在早期。但我觉得这个项目最值得关注的点不是技术本身，而是它踩中了两个趋势：机构 BTC 存量需要流动起来，AI Agent 需要一个安全且廉价的执行

Telegram（电报）你真的会用吗？一条视频带你从入门到精通！ 相信很多朋友都已经注册了 Telegram，但你真的了解它的全部功能吗？ 作为我目前除了微信以外使用频率最高的通讯软件，TG 的强大之处远不止聊天那么简单 很多人可能只是拿它加加群、看看频道，但实际上，它还有非常丰富的隐私保护、资源检索、机器人以及群组管理功能 今天给大家分享一期我之前制作的 Telegram 完整入门教程，从注册登录到进阶玩法，基本把新手需要掌握的功能都讲了一遍！ 虽然极少的内容已经不适用了，比如现在电报默认就支持中文了，除非这部分内容，其他都是可以看看的 📌 视频主要内容： 1、Telegram 注册登录 2、如何降低账号被风控、封禁的风险 3、隐私安全设置、防骚扰及辨别虚假消息 4、如何调整敏感内容显示限制 5、如何使用搜索工具检索 TG 资源 6、如何开启端到端加密的私密聊天 7、文件夹、聊天归档及消息管理 8、Telegram 群组与频道的创建和使用 9、Telegram 机器人功能及实际应用 整期视频 23 分钟左右，基本覆盖了 Telegram 从入门到日常使用的大部分知识点 我一直认为，Telegram 是一个被很多人低估的工具 它不仅是通讯软件，更是一个集信息获取、社群运营、资源分享和自动化管理于一体的平台 如果你刚接触 TG，或者已经注册了账号却不知道怎么用，那么这期视频应该能帮你少走不少弯路 🎬 完整视频： 也欢迎大家转发给身边刚开始使用 Telegram 的朋友，希望能帮到更多人！🚀

2026 年 9 月 29 日，OpenAI 在旧金山 Fort Mason 办了今年的开发者大会 DevDay。主讲是 CEO Sam Altman。其他几位上台的人都在做这些产品。产品团队的 Holly 演示了新产品 Dots。后训练（模型预训练之后做对齐和能力调优的阶段）研究负责人 Tejal 讲了模型怎么反过来帮 OpenAI 做研究。Codex 的演示由 Romain Huet 来做，他在 OpenAI 负责开发者体验，去年 DevDay 主题演讲里的 Codex 演示也是他做的。整场演讲分三块：面向用户的常驻智能体 Dots 和协作空间 ChatGPT Space，给开发者的新模型和新工具，以及帮开发者做分发、赚钱的渠道。 1. Dots：一直在线、会主动干活的智能体 Sam 把 Dots 比作电影里那种一直在身边帮忙的 AI 助手。他认为订餐厅、买机票这类代办虽然有用，但和这项技术能做的事比起来太小了。他想要的 AI 知道正在发生什么，也知道你在意什么，不用你事事交代。 Dots 是常驻在线的智能体（Agent），有自己的云端电脑和浏览器，能写代码、跑测试。它的权限跟着用户走，能直接用用户已经在 ChatGPT 里连好的插件，覆盖 4000 多个应用。除了在 ChatGPT 里对话，之后还可以给它发短信、打电话。目前每人先有一个 Dot，以后可以配一整组。Dots 跑在 本月早些时候发布的 GPT-6 Astra 上，Sam 称它是 OpenAI 对齐做得最好的模型。用户可以限定 Dot 能用哪些应用、能不能操作电脑，也能给它的各类操作写自定义指令，愿意交出多少责任就放多少权。 Sam 说，他自己的 Dot 每天早上会把夜里进来的消息过一遍，挑出紧急的提醒他。他说这让他拿回了一部分注意力，没那么离不开手机了。他还举了一个更重的例子：把应用从一个即将停用的旧 API 上迁走。这个 API 可能散落在代码库各处，改了哪里会连带弄坏什么，事先看不出来。Dot 可以追踪依赖关系，找出所有要改的地方，写代码、跑测试，最后把 PR（代码合并请求）交给团队审。他让听众想想，过去做这件事要几个人、花多久。 开场视频里，用户把自己的 Dot 改名叫 Alfred。Alfred 和另一个 Dot 帮用户上线网站，改董事会材料，在婚礼蛋糕商家取消后找好备选。它们还发现财务会和女儿的演出撞了期，提出改时间。每件事都是 Dot 推进到需要人确认的地方，再由人拍板。 2. ChatGPT Space：人和智能体一起用的工作区 Sam 认为，现有的生产力软件几乎都没考虑过人和 AI 一起干活。ChatGPT Space 以页面为单位，可以在里面写计划、做调研、生成图片和数据。页面和文件像网盘一样放在同一个空间里。Dot 能直接在页面上工作，在评论里 @ 它，它就会接活。页面本身也能带指令，比如“每天去看 API 平台的 Slack 频道，把发现更新到这里”。之后 Space 里还会加入演示文稿，格式做成智能体方便读写的样子，团队成员可以和各自的 Dot 一起改。 在 Holly 的演示里，页面用斜杠命令就能插入交互图表、表格和可运行的原型。她 @ 自己的 Dot（名叫 Dotty），让它把一组数据改成柱状图。图表可以按反馈类型筛选，Dotty 每小时刷新一次。她还让 Dotty 把“某位工程师在我 Slack 私信里提过的新手引导数据”补进 FAQ。Dotty 能看到她的上下文，所以这种模糊的指代也找得到。 3. OpenAI 内部怎么用 Dots Holly 用一个虚构的歌单应用 Blossom Music，模拟发布前一天的状况。早上 Dotty 已经做了几件事：发现发布评审会提前，改好了日历；看完前一晚测试用户的反馈；注意到设计团队临时改了首页，把新设计发给她。她让 Dotty 直接把这个设计做出来。Dotty 调用她笔记本上的 Codex 构建应用，在 iPhone 模拟器里跑起来，再提交 PR。现场的语音演示卡住了，Dotty 一直回复“还在查”。Codex 线程也报过一次错，她重试后才继续下去。 她说，Dots 真正改变 OpenAI 工作方式的地方在 Slack。Dots 在公司 Slack 里有自己的身份，员工就开始把它们当作代理人。被同事 @ 到的零碎请求，直接转给自己的 Dot 处理。建群时，大家从一开始就把各自的 Dot 拉进来，Dot 带回结果时所有人都能看到。 工程师走得更远。有人在反馈频道贴出会话 ID 和一个用户 bug，某位工程师的 Dot 就会接手排查，提 PR 修复。她说这是真实情况：工程师们的 Dots 每天这样修掉几十个 bug，Dots 这个产品本身有很多部分就是 Dots 写的。 4. 上线范围和企业用的 Specialist Dots Dots 和 Space 当天向 ChatGPT Pro、Business Premium 和 Enterprise 用户开放。Dot 包含在套餐里，和它的对话不占用额度。 企业客户还可以预览 Specialist Dots。这是由公司统一设置、供整个团队使用的虚拟同事，负责会计、市场、法务这类工作量大的事。公司给它目标和背景，审核它的产出，给它反馈，反馈在全公司共享。OpenAI 也在和微软合作，把 Specialist Dots 接入 Agent 365（微软用来管理企业智能体的工具），企业可以用已经在用的微软工具来管理它们。 5. 新模型：更便宜的 GPT-6.1 Sol，更快的 UltraFast Astra 发布这几周，用户的要求集中在两点：更便宜，更快。GPT-6.1 Sol（转录稿误作 Soul）的能力接近 Astra，价格是它的五分之一。缓存输入（重复发送、已被缓存的上下文）比标准输入便宜 95%。智能体需要反复读同一批上下文、长时间迭代，这对它们尤其省钱。Sam 说 Sol 在某些方面比 Astra 还聪明，定位是开发者的日常主力模型。 UltraFast 是新的速度档，API、ChatGPT 和 Codex 里都能用。原有的 Fast 档是两倍速度、两倍价格；UltraFast 是八倍速度、六倍价格，每秒 300 个 Token。它现在可以配合 Astra 用，之后也会支持 Sol。现场让两个模型用同一个提示词，做一个 DevDay 配色的火箭。UltraFast 的火箭已经升空时，标准速度的还没做完。 订阅也跟着调整。新推出的 500 美元档 Pro 订阅叫 Pro 500，额度最高，是 Plus 的 25 倍。它可以在 ChatGPT 和 Codex 里用 UltraFast，还能通过“用 ChatGPT 登录”在合作方的应用里使用。Pro 200 重新开放，继续提供所有前沿模型。 另外预览了 Decisions API。它给 Luna 模型一组预先定义好的选项，让模型从中选一个，比如给请求分流、给图片分类、决定智能体下一步做什么。任务收窄成选择题之后，响应时间可以压到一秒以内，同时保留图像理解、多语言和安全防护。Romain 后来补充说，做机器人的朋友看中的是它能处理视觉输入：机器人可以根据看到的东西，近乎实时地快速行动。 6. 模型开始帮 OpenAI 做研究 Sam 提到，去年这个时候，他和 Jakob 在一次直播里预测，一年内会出现第一个“AI 研究实习生”，当时几乎没人相信。几周前 OpenAI 宣布达成了这个目标：有了一个能接手定义清晰的研究任务的系统，这类任务原本要熟练的研究员花大量时间和精力。 Tejal 的方向是电脑操作（computer use，让模型像人一样操作桌面和浏览器）。她举了两个例子。 第一个是让模型优化电脑操作的运行框架（harness，包在模型外面、负责调用工具和管理步骤的代码）。模型在循环里持续寻找能同时降低延迟、提升效果的改动，团队把找到的改进合进生产环境的框架，并用于后训练。结果是延迟改善了两倍以上，已经上线。 第二个是模型帮忙改进了监控和拒绝训练，让 Astra 在不安全的场景里更会拒绝。Astra 在电脑操作压力测试上因此达到业内领先，操作时出错更少，也更贴合用户的本意。 她给出了几项内部数据。今年夏天之后，研究工作消耗的 Token 量急剧上升。1 月时，模型能做好 15 分钟以内的短任务，需要一天以上的任务大多会失败；到 7 月，超过三分之一的一天量级研究任务，模型能在无人干预下完成。她还提到，Astra 这类模型已经帮忙解决了 100 多个悬而未决几十年的数学问题，也在参与针对耐药感染的新抗生素、古代语言研究、可再生能源和工业机器人等方向的工作。 7. 给开发者的底层工具 Sam 说，OpenAI 想让开发者用上自己内部用的东西。 第一件是 Codex 的运行框架。它同时支撑着 Codex、ChatGPT Work 和 Dots，目标是用最少的 Token、最快拿到准确结果，现在已经开源。第二件是 Codex 完全上云：在手机上开始的任务，可以在浏览器或桌面端接着做，合上笔记本任务也不会中断。 云端能力带来了 Codex Security Cloud。它在云端环境里持续寻找漏洞，并准备好验证过的修复方案供人审核，这次新增了自动去重、定时扫描和新界面。Sam 说这是为了给防守方更好的工具，因为“我们看得到接下来会发生什么”。 新的 Agents API 进入公开测试。它包含运行框架、托管、记忆、多智能体控制等功能，是 Codex 和 Dots 用的同一套技术，也加入了电脑操作能力。现场的例子是一个网站测试智能体，会自己打开浏览器、点击页面、测试流程。基础设施方面，OpenAI 和 AWS 合作推出由 OpenAI 驱动的 Bedrock（AWS 的托管 AI 服务）托管智能体，AWS 客户可以直接使用 OpenAI 的前沿模型、Codex 和 ChatGPT Work。 隐私方面预览了 OpenAI Private Intelligence。其中的零数据留存（ZDR）配合私有安全处理，可以在不把用户内容存到 OpenAI 服务器的情况下做安全检测；私有推理则把隐私保护延伸到推理阶段。Sam 说这套方案是和最大的一批客户一起设计的，目的是让他们能把模型用在最敏感的工作上。 性能方面，Responses API 一年里增长了 100 倍，可靠性保持在 99% 以上。首个 Token 的等待时间缩短了 45%，工具调用和工作流提速 30% 以上。 8. Romain 的 Codex 演示 演示从手机上的 Codex 开始。Romain 人还在会场外，让 Codex 替他跟观众打招呼、讲一个会场的冷知识。接着他用几张会场照片生成的 3D 场景演示 UltraFast，一边说一边改：把小人放到座位上，把直播画面投到场景里的大屏幕上。现场语音没连上，他改成了打字。 Codex 命令行工具（CLI）这次全面翻新。他让 UltraFast 写一个应用，从观众里随机抽三个人送明年的门票，几秒就写完；改成抽六个人，也几乎是瞬间完成。命令行现在支持由 GPT Live 驱动的双向实时语音，不只是语音转文字，但现场没能演示出来。 后面几段演示了多模态和电脑操作。游戏 Astra Adventures 从一张纸上的草图开始，几轮之后画面还很粗糙，借助图像模型，才变成有质感、能用在正式游戏里的美术。然后他让 Astra 通过浏览器自己学着玩这个游戏，屏幕左边显示模型的决策，右边显示它按下的按键。 他又用“应用快照”（app shot）把自己记录飞行课程的应用作为上下文交给 Codex，让它在各种屏幕尺寸下审查这个应用并截图。Codex 自己在模拟器里点开了各项功能。云端 Codex 现在和本地版用同样的工具，包括插件和电脑操作。他顺手把一个“用 Rust 重写整个后端”的任务丢到云端，打算稍后在手机上查看。 最后一个演示用的是 Hugging Face 借来的可编程小机器人 Micro Duck，它名叫 Lavender。Romain 前一晚让 Codex 把它接好：视觉用 Astra，图像生成用 GPT Image 2.5，语音交互用 GPT Live 1。机器人现场看着观众画了一幅画。他说，OpenAI 做 Dots 和 Codex 用的，就是 API 里开放给开发者的同一批工具。 9. 分发和变现：让开发者在 ChatGPT 上做生意 ChatGPT 每周大约有 12 亿人使用。Sam 承认，此前类似的尝试效果参差不齐。他说这次有信心，是因为开发者拿到的是 OpenAI 自己做 ChatGPT 用的工具。 第一项是“用 ChatGPT 登录”（Sign in with ChatGPT）。用户登录第三方应用时，可以直接用自己 ChatGPT 套餐里包含的 Token，开发者不必替新用户垫付模型费用。首批有 16 家合作方。 第二项是插件扩展（plugin extensions）。开发者可以把编辑器、仪表盘乃至整个工作区，做成原生嵌在 ChatGPT 和 Codex 里的应用。现场展示了三个例子。一个是会议应用：在 ChatGPT 里看日历上的会议，点“记笔记”后，页面变成团队和 Dots 一起跟进待办的 Space。一个是 Figma：打开设计稿、看团队评论、让 ChatGPT 改稿。还有一个是 Adobe：在 ChatGPT 里使用 Photoshop 的功能。ChatGPT sites（在 ChatGPT 里生成的网站，几个月里已有数百万个）现在也能接入插件和数据。访客用自己的账号登录、带上自己的智能体，看到的内容因人而异。 用户发现插件的渠道也扩大了。除了在插件库里搜索，ChatGPT 还会在对话中识别出能帮上忙的插件，用户当场就能连接。插件审核流程也简化了：开发者可以跟踪审核进度，看到需要修改的地方，申请人工复审，更新工具时也不用从头提交。 第三项是 OpenAI Marketplace，首批有 30 多家合作方，包括 CodeRabbit、Notion、Vercel。企业客户可以用已经和 OpenAI 签下的采购承诺额度来买这些产品，有承诺额度的开发者也能在这里花。通过和模型推理托管公司 Baseten（转录稿写作 Base10）合作，市场里还能用到开源模型。 10. 收尾：一次额度重置，和“文艺复兴”的说法 当天的后续安排里，Peter 会讲 OpenAI 对开源社区的投入，包括新的 OpenClaw Enterprise Harness（OpenClaw 是一个开源 AI 智能体项目）。还有一个 Codex 游戏工作室环节，观众可以用 Codex 做复古游戏，每人能领一台 DevDay 限定的 chromatic computer，用来玩自己做的游戏。最后是 Sam、Tibo (Thibault) 和 Tejal 的现场问答。 Sam 和 Tibo 还在台上按下按钮，给全世界的用户重置了一次用量额度。Sam 说 OpenAI 已经做过太多次重置，Tibo 一直想把公司改名叫“重置公司”。 最后 Sam 说，他不喜欢把 AI 比作新一轮工业革命，那意味着人变成巨大机器里的齿轮，转得越来越快；生活里有些部分不能也不该被自动化。他希望，如果做对了，AI 带来的会更像一场新的文艺复兴：让人对自己的生活有更多掌控，有更多工具去创造、学习和探索。

总结一下CZ在不丹Easy Residency S4 Demo Day的对话内容，分享给朋友们 【关于稳定币】CZ回顾了自己的认知转变： 一开始CZ觉得稳定币只是法币和加密市场之间的过渡产品疑惑大家为什么不直接持有美元。 币安早期只做币币交易，比特币下跌时，很多用户会把币提到别的法币交易所换成美元，大量资金流出平台，所以币安才上线了稳定币交易对 慢慢他发现，稳定币1U对应1美元，普通人很好理解，链上跨境转账比传统银行快得多，而且近3到5年稳定币已经有了大的盈利模式 【RWA 现实资产】CZ一年半前对RWA持怀疑态度，认为可直接投资美股的用户无需链上交易 现实痛点： ①全球绝大多数普通人无法开通美股券商账户 ②少数开户用户交易时间集中在深夜，难以长期参与 RWA可实现全球用户24/7低成本、透明交易美股、各国股票及国债，为小国资产引入全球流动性，是不可逆趋势 【AI赛道】CZ说此前预判AI支付短期内落地的判断失误 头部AI企业当前核心方向是优化AI本身的智能能力，并未将支付功能作为重点布局方向，目前用户仅借助AI制定交易策略，实际支付环节仍依赖传统信用卡，支付并非现阶段AI行业的核心瓶颈，因此CZ判断，AI交易的落地时间会早于AI支付，相关落地工作将由加密原生团队主导推进 币安也已上线AI交易相关产品。对于AI交易基础设施中的身份核验、隐私保护、权限管控、安全防护、清算结算等环节，目前无法预判哪一环节会最先出现风险隐患 CZ给出了很实在的创业提醒：创业起步慢一点、入场晚一点，并不会让公司倒闭，可如果产品还没验证市场需求现金流不够充裕，就盲目扩大规模，大概率会让公司走向倒闭。谷歌、Facebook、都不是各自赛道的最早入局者只要做出差异化的产品，后来进场的创业者也能做出成绩 CZ给创业者的人生寄语：当你处在创业低谷、人生最难的阶段，要坚持踏实做事、稳步向前。他二十多岁时听过一句话，人掉进最深的困境里，只有一直往前走，才能走出低谷。对创始人来说，最重要的特质是韧性，不是聪明才智、情商高低或者产品能力。公司做得越大，要面对的挑战和压力就越大，拥有足够的韧性，企业才能长久走下去 @cz_binance #Crypto# #Web3# #RWA# #AIAgent# #Binance#

刚研究了 @_PLabs 的 pERC20 协议，几个关键 takeaway： 1/ pERC20 = EVM 上的隐私代币协议，首站落地 @monad。在完全透明的链上世界里，它试图回答一个问题：金融隐私到底是 privilege 还是 right？ 2/ 团队的理念很清晰——"不是为了隐藏，而是为了恢复链上金融被欠下的权利"。这不是技术叙事，是价值主张。隐私赛道最大的敌人从来不是技术难度，而是合规 stigma。 3/ 选在 Monad 首发很妙。高性能并行 EVM + 隐私保护，速度和匿名性的组合，正好是当下 DeFi 用户体验的两个最大痛点。 4/ 但挑战也很真实：Tornado Cash 的前车之鉴说明，隐私协议如果不能在设计之初就回答"如何防止滥用"，技术再优雅也可能被监管绞杀。pERC20 能否找到那个平衡点，值得持续观察。 链上金融的终局，可能不是全透明，也不是完全匿名，而是"可验证的隐私"——你知道交易是合法的，但不需要知道是谁。这条路的尽头，pERC20 也许是其中一个重要的铺路石。 值得关注 👀

关于今日网传"Gate被盗170万"的消息，我们把"案件重组"一下，做时间线复原，把情况跟大家说清楚： 先说结论：这不是系统性风险及网站安全问题，目前确保全站客户资产及账户安全。针对这次事件，如下场景显示有诸多疑点，现将操作事实进行如下披露。出于隐私保护，我们对具体时间点进行了隐藏。 🔹2026-07-04：用户使用新设备发起重置手机与邮箱的请求，由于是一个新设备，为了保障用户安全，我们让用户进行了活体人脸验证，并且给用户发送了短信验证码，以及给原邮箱发送了邮箱验证码，确认用户全部验证无误后，用户操作完成了的重置安全项，同时立即给用户的原邮箱发送了通知邮件 🔹2026-07-05：用户要求解绑手机（这样就收不到手机验证码了），我们的客服对用户进行了人脸活体验证，并且要求用户提供19年指定的3笔历史交易记录证明，收到了用户提供给我们的客户本人19年多笔订单的某软件付款录屏记录，确认无误后客服执行了解绑操作 🔹2026-07-06：用户重新设置了谷歌验证码、修改了登录密码，修改了资金密码；每次修改gate都验证了用户的邮箱验证码及资金密码 🔹2026-07-07：用户在一台本人历史老设备上（Mac web端，Gate已保留完整记录）通过旧passkey登录了该账号，期间用户并未主动找到客服沟通，也未尝试改回密码、邮箱等安全项 🔹2026-07-07：用户尝试提现到一个新地址，Gate对用户进行了全面的身份验证，包括：活体人脸验证，谷歌验证码验证，资金密码验证；确认全部通过后，通过了用户的提币请求 🔹2026-07-07：用户添加这个新地址到了免验证地址，这样后续提现就不需要再经过验证 🔹2026-07-07：用户一共完成5笔提现，共折49.96 ETH， 746,475 HSK， 1,565,982 USDT 🔹2026-07-08：用户找到Gate客服反馈被盗 以上信息确保真实有效，本次披露内容均来源于平台完整后台留存操作数据，所有操作轨迹均可溯源核验。 我们也注意到这次事件在传播过程出现不少细节上的差异，希望大家在看到类似消息时多一个信息来源做参考，一起保护行业纯净、健康的发展环境，欢迎关注Gate全新股票产品。