1、狗狗币未来能涨到一元的可能性也极大。马斯克是狗狗币最大的持有者之一，他若继续为狗狗币带货，那么狗狗币能涨到一元的可能性也是很大的。针对狗狗币的暴涨，有专家提醒，狗狗币现在大多用在小费和打赏上。如果未来马斯克不再继续带货，狗狗币有崩盘风险。
2、狗狗币说是今年最有可能暴涨的币，还真有可能涨到一元，因为狗狗币比比特币还火爆，就连很多不是做互联网的朋友都知道了狗狗币，为什么说狗狗币这么多人看好呢，据说今年可能要涨到1美金，因为狗狗币被世界首富马斯克看好，也有人认为马斯克是幕后的老板。
狗狗币一般在主流数字货币平台都可以交易。国内okex、币安、火币这三大平台都是可以进行交易的,HitBTC、Kraken、Bitcoin Indonesia、Coinsquare、AllCoi是国外可以交易的平台。除此以外,BTC38、btctrade、bter、jubi、btc100,以及Cryptsy、Exmo、cex.io、Bittrex、Poloniex等平台都是可以进行交易的。
现在身价已经起来了，不便宜了。狗狗币就好比是A股里面的水井坊，比特币就好比是A股里面的贵州茅台，一个是爱马仕，一个是COACH，即使再奋斗十年，甚至一百年，都很难超越比特币。单单从市值来看，狗狗币连比特币的十分之一都达不到，以前就是个垃圾币，后来特斯拉老总马斯克一站台喊单，就值钱了。
狗币可以百度搜索财经窝进入查看最新狗币消息。 狗狗币未来能涨到一元吗 据媒体报道，狗狗币的持有人是以长线居多，持币在1年以上的投资人比率达到59%。有消息称，马斯克是狗狗币最大的持有人其一，他持续为狗狗币带货的概率非常大，从而也能够推断，狗狗币将来涨到1元的概率也很大。 狗狗币未来的升值空间 虽然狗狗币比不上比特币受欢迎，但身为依托于Scrypt算法，问世于二零一三年的全球第2大的虚拟货币，近期也是风光无限了。马斯克被称作虚拟货币的带货高手，他先前称要将一颗狗狗币带进月球，话音落下，狗狗币闻声增涨10%。将来，狗狗币能否超越比特币不好说。可是，以前大部分人不了解它，乃至连增涨都要马斯克喊单，如今无需“币托”了，无需喊单也暴涨。这至少说明1个问题，币市已经对狗狗币有了共识。狗狗币未来的升值空间评估
1.来自比特币99度的点评:
币圈新人第一次看到这个名字可能就有不靠谱的感觉，作为老币，转账快，主攻打赏与慈善文化，而且分发公平，经受了4-5年的市场检验，认可狗币的人越来越多，狗币价值稳步向上，这也得益于狗币社区的一群人坚持不懈的推广，目前已经有落地的打赏应用，包括Facebook和twitter的部分应用已经支持狗币打赏，总结就是：有人气有共识有落地。
狗币的不足之处在于每年的通胀5%，也就是每年增加50亿狗币的流通，这个会对价格产生一个长期的压制，而且狗币本身没有造血能力，狗币本来就是出于慈善打赏文化，所以狗币想增值收益，可能没有很大的升值空间，稳定与便捷是狗币的特点。
2.来自stray的点评:
狗狗币起源于一句玩笑，作为第一批山寨币，可以说毫无技术可言。但是狗狗社区却赋予了它生命，其小费文化，慈善奉献精神造就了狗狗经过五年的洗礼依旧活跃于币圈。数字货币有三大类，货币类，公链通证类，项目代币类，狗币作为比特币币零钱支付的一个补充货币，其转账速度和廉价费用都是它优势，社区的高度活跃推广赋予了它额外价值，相信狗狗会随着比特币的发展会有不俗的表现!
3.来自弗兰可的点评:
从一只呆萌的狗狗开始，暖化了一大批粉丝和迷妹。狗狗第一印象天然到位，提倡的慈善与小费目标也深得人心。本身项目量化宽松，适度增长维持活跃，有local化的服务协会团体，一定程度支持应用场景的落地。作为元老级别的狗狗token，技术陈旧。在牵手以太后，若能转化为资源互补，彼此促进，无疑将会打开另一块广阔的天地。
以上内容就是小编对于狗狗币未来能涨到一元吗这个问题的解答。对于投资者来说，想要通过数字货币交易赚钱，前提就是做好资金管理，控制风险，因为现如今有些投资者在交易中找到了正确的入场点，但是却没有把握好出场点，最后的结果就是没有赚到钱，甚至会大幅回吐，这个时候，回想自己刚刚的那一笔交易，也许你会把责任归咎于没有及时出场，没有及时做好止损等，但其实根本的原因还是没有意识到资金管理和风险控制的重要性
隐私合规风险知几何？数据合规商用需过九重关
隐私合规风险知几何在现代商业发展进程中，数据驱动的业务创新正起着至关重要的推动作用，隐私数据的引入，让企业能够更精准地发现潜在客户，更好地服务目标人群，甚至开辟全新的市场空间。
然，福兮祸之所伏。每一次创新，都有可能打破隐私数据使用的常规范式，带来诸如对个人隐私空间侵犯、企业敏感信息泄露等额外的隐私风险和不良社会影响。政府相关部门作为市场秩序和社会秩序的守护者，就会为此设定对应的法律法规，来规范企业在进行依赖隐私数据的业务创新时，应遵循的必要标准。
近年来，以欧盟《通用数据保护方案》(简称GDPR)为代表，世界各国政府对于隐私的立法保护不断细化，惩罚力度大大加强。在我国，以《中华人民共和国网络安全法》、《信息安全技术 个人信息安全规范》、《个人金融信息保护技术规范》为代表的现有法律框架内，对于侵犯隐私的不法行为也有判罚，轻则罚款，重则锒铛入狱。
就在上周五(3月6日)，个人隐私安全在国家层面得到更细粒度的保护，2020年新版国家标准《信息安全技术 个人信息安全规范》正式发布，对个人信息收集、储存、使用做出了明确规定，并规定了个人信息主体具有查询、更正、删除、撤回授权、注销账户、获取个人信息副本等权力，同时新增「多项业务功能的自主选择」「用户画像的使用限制」「个性化展示的使用」「第三方接入管理」等内容。
如何才能让业务创新有效地满足隐私合规的严格要求?这里，我们将从控制合规成本的角度，分享关于平衡隐私合规风险和现代商业发展的一些思考：如何识别隐私合规风险，理解不同层面的合规需求，通过技术手段控制合规成本，并应对企业发展业务扩张过程中可能出现新的隐私合规挑战。
明确隐私合规的目标
由于存在企业发展阶段和区域市场法律法规的差异性，有效应对隐私风险的首要任务在于明确隐私合规的目标。
我们可以观察到，伴随着立法的细化深入，近年来关于「什么数据才算是隐私数据」的争议在不断减少。尽管每个区域法律法规对于隐私数据的定义不尽相同，但都提供了具体的类型定义和敏感性分级，例如，位于最高敏感级的KYC身份数据、金融数据等。这使得我们现在能够避免以往权利边界不清的问题，从而明晰隐私合规的目标。
对于在某一区域开展的业务，隐私合规的目标可以归结为：
保护当前区域市场法律法规中定义的隐私数据，并在产品设计中提供相应的特性，以此保障客户的法定权利。
这里提炼出的两组关键词——“数据内容保护”和“数据权利保障”，代表了隐私合规的两条主线。
接下来，我们将围绕两条主线相关的九个维度，具体描述其对应的合规需求。
从九个维度拆解合规需求
鉴于信息化社会中绝大部分成功的商业模式，难免会依赖源自海量客户的海量隐私数据，传统的人为治理手段效率十分有限，而潜在的违规惩罚金额相当“可观”。所以，我们需要引入技术手段来满足来自各个维度的合规需求。
九个维度的合规需求犹如隐私合规的九重关卡。对于普通企业而言，重点关注最基本的维度便可满足合规需求。但对于处于强监管行业中的企业，如金融科技公司，或者运营跨国信息业务的企业，如在线社交网络、跨境电商等，则可能需要满足所有维度的合规需求。
如何才能过关斩将，最终在合法合规的框架下，实现业务稳健发展?这里，我们将一一阐述相关要点。
第一维度：界面数据隐匿
在用户界面中隐匿数据，使得客户在使用产品时，其隐私数据无法被附近位置的恶意第三方所窥视。
作为数据内容保护合规中最容易满足的一个需求，直接的界面渲染操作，如简单的显示打码、数据截断等都是有效的技术手段。
然而，它往往也是最容易因为忽视而出现隐私事故的一个维度。尤其是在多个敏感数据字段同时显示的前提下，若隐匿技术使用不当，可能等同于没有任何隐匿效果。
第二维度：网络数据隐匿
在网络维度上隐匿数据，使得隐私数据在传输过程中，无法被恶意第三方截获明文。
经典的传输层安全TLS/SSL系列协议，都可以满足这一需求。但需要注意，这类协议的安全性，依赖可信公钥数字证书服务的正常运行，一旦该服务受到攻击，可能会导致证书造假、证书过期等，最终影响到现有业务的安全性和可用性。
第三维度：域内计算数据隐匿
在同一个计算域内，如由企业完全掌控和部署的云计算环境，任何隐私数据的明文，在计算和存储过程中，都不离开安全隔离环境，防止企业存在内鬼进行未授权的隐私数据访问。隐私数据只有在安全隔离计算环境中，才会被解密成明文，在安全隔离计算环境之外，只能进行密文运算，并以密文形式存储在介质中。这里需要用到可信硬件或者软件隔离来构建安全隔离计算环境，它们分别依赖不同的安全假设，需要根据业务的特性来进行选择。
第四维度：跨域计算数据隐匿
隐私数据的明文只在同一个计算域内出现，在与其他计算域进行联合计算时，其他计算域的控制方无法直接访问或间接推测出隐私数据的明文，防止其他合作方获得合作协议授权之外的敏感隐私数据。
作为数据内容保护合规中最具挑战性的需求，其对于以医疗数据、金融数据等高度敏感数据业务尤为重要。如果无法满足合规要求，通常意味着业务无法开展或者面临巨额罚金。而且可能会出现双向判罚，即企业不仅会因为自身方案漏洞导致隐私数据泄露而受罚，还会因利用合作方企业的方案漏洞违规获取未授权的敏感隐私数据而受罚。
为了避免相关隐私合规事故，可采用的通用技术方案包括数据脱敏、安全多方计算、数据外包计算、零知识证明等。在涉及机器学习的特定场景下，联邦计算等新兴技术可以提供更为有效的方案效果。
第五维度：数据访问通告
数据访问通告是指，让客户了解当前业务会收集哪些隐私数据、为什么需要这些数据、将会如何使用这些数据、将以什么方式保存这些数据、保存期多久等隐私数据流通生命周期的细节。作为数据权利保障合规中最基础的需求，它保障了客户的知情权。
满足该需求的难点在于，如何让客户理解晦涩的技术语言、理解相关隐私风险的后果，避免相关监管机构以混淆客户理解为由，判定企业违规。
进行用户体验和人机交互技术的研究，是处理好这一需求的关键。适度采用基于机器学习的自动风险匹配是近年来业界比较推崇的技术，简化客户理解成本，帮助其更理性地评估对应业务的潜在风险。
第六维度：数据收集控制
数据收集控制是指，允许客户选择哪些隐私数据会被业务系统所收集，并在初始选择之后，允许对未来的数据收集选择进行调整。由于数据收集作为隐私数据流通生命周期的起始点，该需求能够赋予客户对于自身隐私数据流通的全局控制权。 对于客户不愿意分享的隐私数据，在数据收集控制机制的作用下，无法以未授权的方式进入业务系统，以此营造客户的心理安全感。传统的访问控制技术可以很好地实现这一需求，但若原系统架构设计扩展性不佳，相关历史系统改造将是一项巨大的工程挑战。
第七维度：数据使用控制
数据使用控制是指，允许客户对于特定的业务系统中使用隐私数据的方式进行调整或限制。
原先是GDPR特有的合规需求之一，称之为限制处理权，最新版的《信息安全技术 个人信息安全规范》中也有相关规定，仅对部分业务类型有效。目前主要针对在线广告投放相关的个性化推荐业务，设立的初衷是避免过于个性化推荐引发的个人隐私空间强烈侵入感。
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