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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