Chainlink VRF V2正式发布,
为用户提供下一代链上随机数

为智能合约提供可验证、防篡改且低成本的
随机数

为智能合约生成随机数

使用Chainlink VRF为区块链应用提供随机数,提升用户体验。

为你的用户提供更加可靠的用户体验

通过加密证明来验证随机结果的可信度和公平性,以此来扩大区块链应用的用户群

可验证的公允随机数

用防篡改的随机数保护你的智能合约,随机数无法被任何用户、节点运营商或攻击者操纵。

深受主流项目信赖的行业标准化VRF解决方案

上百个主流项目已经接入了Chainlink VRF,为上百万笔交易提供随机数,这些项目涵盖NFT和游戏等各个领域。

Easily integrate verifiable randomness in your smart contract

Data & Services
RUN
随机数
unit256 public randomResult;
f
unction fulfillRandomness(uint256 requestId, unit256[] randomness) internal override {
      randomResult = (randomness[0] % 50) + 1;
}

使用Chainlink VRF驱动智能合约

在各个用例中使用Chainlink VRF,
为区块链应用实现可验证的安全性

NFTs

发放稀有的NFT,并为NFT赋予随机属性,玩家可以亲自验证其NFT是使用防篡改的随机数创建并发放的。

游戏

在区块链游戏中实现随机结果,提升用户体验。现在可以使用Chainlink VRF来随机生成地图、触发暴击(对战游戏)、配对(多人游戏)、决定卡牌抽取顺序以及触发游戏事件。

流程排序

分发热门活动门票,抽选热门公开销售活动以及稀有球鞋等奢侈品预售活动的参与者

随机选择

打造刺激和不可预测的场景和环境,提升游戏体验,使用随机数决定PvP对战和其他场景的结果,完美地平衡游戏策略和乐趣。

为区块链应用生成随机数

行业领导者选择Chainlink VRF的理由是,它在所有区块链上都可以实现低成本,而且既好用又可靠。今天就立刻集成Chainlink VRF,为用户提供值得信赖的服务。

“Chainlink VRF v2这样可验证的随机数解决方案,对开发者来说具有无法替代的作用。它可以为链上游戏和NFT带来随机性,并打造公平且无法造假的P2E游戏。”

"Chainlink VRF可以生成防篡改且可验证的随机数,为我们提供了透明的链上随机数,确保我们的团队无法操控NFT发行,并且每名用户都有平等的机会可以铸造出最有收藏价值的怪兽NFT。"

"自从使用Chainlink VRF发布了PancakeSwap Lottery V2以后,我们的每次抽奖都可以公开审计,实现了史无前例的公平性和透明性,并且很有可能成为区块链游戏行业的标准。"

"Chainlink VRF v2让我们可以灵活地设置区块确认次数,因此可以更加好地为Aavegotchi NFT元宇宙设计基于概率的游戏和功能。"

Chainlink VRF是专门为智能合约打造的RNG,
可以为应用扩大用户群

为智能合约生成随机数

  • 为区块链应用提供公平公正的随机数

  • 所有随机数结果输入至智能合约之前都可以先得到验证

  • 预言机无法操纵生成的结果,只能选择不响应

为你的用户提供更加可靠的用户体验

  • 使用Chainlink VRF为区块链应用提供随机数,提升用户体验。

  • 用户可以通过加密手段验证应用的安全,并提升信任水平

  • 为应用输入公平公正的随机数,拓展用户群

可验证的公允随机数

  • 使用链上区块链数据作为RNG的输入,并结合预言机私钥生成随机数和加密证明

  • 可以用加密技术在链上验证所有随机数

  • 攻击者、节点运营商和智能合约管理员都无法篡改生成的随机数

大规模的随机数

  • 通过订阅管理应用降低gas费,将订阅余额的访问权限分配给多个智能合约地址

  • 定制化回调gas费上限和区块确认时间,以充分利用VFR可配置性高的优势

  • 简单轻松地在一次请求中调用更多随机数

RNG解决方案若存在安全漏洞
容易让你的游戏和用户受到恶意攻击

Diagram illustrating how traditional RNG solutions leave users at risk for malicious activity.
1

传统的RNG解决方案无法保障数据不被篡改,因此用户只能盲目相信随机数是真实可靠的。

2

如果没有链上加密认证,攻击者或受操控的预言机可能会向智能合约传输虚假数据。

3

不安全且不公平的RNG方案将对你和你的用户带来巨大的财务风险。

案例研究

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