The Role of Zero-Knowledge Proofs in Blockchain-Based Property Transactions to Ensure Data Privacy and Compliance with UK Regulations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Property transactions in the UK are increasingly adopting blockchain technology to enhance efficiency, transparency, and security. However, the inherent transparency of blockchain raises significant data privacy risks and regulatory compliance challenges, particularly under the UK General Data Protection Regulation (UK GDPR). This study examines the role of Zero-Knowledge Proofs (ZKPs) in addressing these concerns by enabling transaction validation while preserving confidentiality. Using entropy measures, k-anonymity analysis, and logistic regression, this research quantitatively assesses the privacy risks, effectiveness of ZKPs, and regulatory acceptance in blockchain-based property transactions. The findings reveal that 65.5% of transactions remain highly or moderately identifiable, posing privacy vulnerabilities under UK data protection laws. ZKP-enabled transactions significantly enhance confidentiality, achieving a 92.5% transaction privacy score, compared to 48.3% for non-ZKP transactions. However, these privacy gains come at a 67.8% increase in transaction costs, highlighting a critical trade-off between security and efficiency. Regulatory approval rates for ZKP-based blockchain platforms stand at 72.5%, suggesting a strong potential for compliance advantages. While ZKPs improve privacy and regulatory alignment, challenges remain in terms of computational overhead, transaction costs, and adoption barriers. To facilitate large-scale implementation, this study recommends optimizing zk-Rollups for efficiency, developing clear policy frameworks, and enhancing collaboration between regulators, industry stakeholders, and blockchain developers. These steps are essential to ensuring a balance between privacy, scalability, and compliance, paving the way for secure and legally sound blockchain-based property transactions in the UK.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle