Dernière mise à jour
10 sept. 2020
Sikoba est une plateforme d'argent décentralisée basée sur des reconnaissances de dette peer-to-peer et basée sur la technologie blockchain. Les participants qui se connaissent et se font confiance dans la vie réelle s'accordent mutuellement des lignes de crédit dans le système Sikoba. Ils peuvent alors se payer sans utiliser d'argent fiduciaire. Ces relations de crédit entre pairs sont régies par des contrats assortis de conditions spécifiques, de structures de frais et de règles de remboursement. À l'aide de la conversion de crédit, une sorte d'ondulation configurable, les paiements entre participants qui ne se font pas confiance deviennent possibles. L'argent ou les cryptocurrencies de Fiat sont utilisés lorsqu'il n'y a pas de lien de crédit entre les participants, ou pour rembourser les soldes en cours quand cela est nécessaire.
Sikoba a été créé par le fondateur de New Money Hub, un groupe de réflexion axé sur la théorie monétaire et les systèmes économiques stables.
La prévente symbolique est terminée, notre nouvelle équipe élargit maintenant notre stratégie et se prépare pour notre prochain mouvement excitant. Restez à l'écoute ...
Avec une croissance de 50% des prêts P2P, nous considérons le marché des reconnaissances de dette P2P comme la prochaine frontière de la finance, et l'ultime demande de financement distribué.
& nbsp;The Sikoba Network is designed to be a high-performance blockchain application that is ready for mass adoption. It will support millions of users without needing any knowledge of cryptocurrencies.
The Sikoba Network will be accessible via the sikobaPay mobile app, a web interface, and APIs. The network itself will consist of gateways to filter and pre-validate requests and transactions, passive nodes that respond to queries, and consensus nodes that process transactions and ensure a consistent state. Later on, depending on transaction volume, we may also add clearing nodes to the mix.
Sikoba Backend
The back-end has three components:
* a Server to handle user requests
* a Transaction Processor to manage and execute submitted transactions
* a Services component to execute periodic actions and perform clearing
All of these components are written in the Crystal programming language using the Lucky web framework. We use PostgreSQL to store data and Redis to store queued transactions. The entire system is built with and runs in Docker.
Sikoba Frontend
The Sikoba front-end consists of the sikobaPay mobile app, available for both Android and iOS (currently in beta) and a web interface (currently under development).
The mobile app is written in React Native, while the web interface is written in React JS. Both communicate with the backend via a RESTful API.
Blockchain Layer
We are currently working on building our blockchain layer using Babble, a very simple to use Distributed Consensus Middleware. We had already tested an earlier version of Babble in mid-2018 and have looked at two other blockchain middlewares in the meantime (including Fantom Lachesis) but finally decided on Babble because it is the simplest.
Users will not communicate directly with the blockchain nodes but will connect with gateways whose role will be to pre-filter messages. This will help protect the network against spam attacks and open up the possibility of having both passive nodes (responding to read-only queries), consensus nodes (processing transactions that potentially modify state), and clearing nodes (to perform ongoing optimisation of IOUs).
Cryptography and Biometrics
For signing transactions, we use the same elliptic curve cryptography as Bitcoin, Ethereum and many other blockchains, i.e. the curve Secp256k1. For the hashing function, we use both Sha256 and Argon2, depending on the use case. Our approach focuses on usability, meaning that users do not necessarily need to know about private key management and practical account recovery methods must be available.
Every user will have an associated Sikoba account number, for example:
SKOA-K0FP-RUNT-X3W0-FU0M
These account numbers are linked to the account's master key.
As to other technologies, we have started to work on integrating a facial recognition feature using OpenCV and open-source deep learning / neural network software.
July 2016
December 2016
July 2017
March 2019
March 2020
August-September 2020
4 Q 2020
4 Q 2020
Vérifié 83%
Attention. Il y a un risque que les membres non vérifiés ne soient pas réellement membres de l'équipe
Vérifié 0%
Attention. Il y a un risque que les membres non vérifiés ne soient pas réellement membres de l'équipe
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