仅凭链上数据，机器学习在对比特币交易模式进行分类方面正变得越来越有效。TRAP 攻击在未经法律程序的情况下，以 95%+ 的成功率将 IP 地址与以太坊、比特币和索拉纳上的化名相连。随着训练数据规模增长，基于混淆的隐私在结构层面上会发生退化。
2026 年 2 月，Zcash 的隐私保护（shielded）交易份额达到了 59.3%，高于 2025 年初约 30%。推动因素是产品默认设置：Zodl 钱包开始通过统一地址（Unified Addresses）自动把用户路由到加密池中。
累计 15 亿美元的 ZEC 交易量已在 NEAR Intents 网络中完成流转，且未进行 KYC；同期，Zodl Swaps 也完成了 6 亿美元的流转。去中心化的流动性通道正在规模化绕过集中式身份的瓶颈节点。
Zcash 的后量子路线图包括 Project Tachyon 的 Oblivious Synchronisation（盲同步），它会将密文完全从区块链中移除，并对已由 NIST 最终确定的基于格的标准（ML-KEM 和 ML-DSA）进行持续测试。
Zcash 生态系统在 2026 年第一季度重组为五家独立组织。ZODL 通过私募融资筹集了 2500 万美元，Cypherpunk Technologies（纳斯达克：CYPH）收购了超过 9000 万美元的 ZEC。

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Monad 联合创始人建议对抵押品存入实施动态上限以降低遭受黑客攻击的风险

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项目进展

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