Solo: новая попытка построения надежного анонимного слоя идентификации Web3
Инфраструктура в области Web3 быстро совершенствуется, но "идентификация" как ключевой модуль, поддерживающий доверие и участие, всегда была отсутствующей. От аннотирования данных до протокольного взаимодействия и управления сообществом, множество ключевых задач в Web3 зависят от "человеческого ввода" как эффективного источника данных. Однако с точки зрения цепочки блоков пользователи обычно представляют собой просто строку адресов кошельков, что приводит к отсутствию индивидуальных характеристик и поведенческих меток. Без механизма дополнительного уровня идентификации трудно создать надежный профиль пользователей в мире криптовалют, и еще сложнее осуществить накопление репутации и оценку кредитоспособности.
Отсутствие идентификации непосредственно порождает одну из самых распространенных и сложных проблем в Web3 - атаки ведьм. В поощрительных мероприятиях, зависящих от участия пользователей, злоумышленники могут легко подделать несколько идентификаций, повторно получать вознаграждения, манипулировать голосованием, загрязнять данные, что приводит к нарушению механизмов, которые должны управляться "реальными участниками". В аэронаборе Celestia в 2023 году до 65% из 60 миллионов $TIA были получены роботами или аккаунтами ведьм, аналогичные явления также широко встречаются в процессе распределения других проектов.
Несмотря на то, что некоторые проекты пытаются внедрить механизмы "против Sybil" для фильтрации аномального поведения, они часто наносят вред реальным пользователям, в то время как настоящие мошенники могут легко обойти правила. Правила против ведьм в аирдропе EigenLayer вызвали споры, и некоторые нормальные пользователи были ошибочно классифицированы как атакующие ведьмы и исключены. При отсутствии сильной идентификации на блокчейне распределение стимулов трудно сделать справедливым, эффективным и устойчивым.
В области DePIN нередки случаи подачи ложных адресов и подделки данных для получения стимулов, что нарушает подлинность данных и непосредственно влияет на практическое применение и доверительную основу сети. В GameFi действия, связанные с использованием нескольких аккаунтов для выполнения задач и массового получения наград, серьезно нарушают баланс экономической системы внутри игры, что приводит к утечке реальных игроков и неэффективности механизмов стимуляции проектов.
В области ИИ также наблюдается глубокое влияние отсутствия уровня идентификации. В настоящее время обучение крупных моделей ИИ все больше зависит от "человеческой обратной связи" и платформ для аннотирования данных, и эти задачи часто передаются на аутсорсинг открытым сообществам или платформам на блокчейне. При отсутствии гарантии "человеческой уникальности" наблюдается все более серьезная проблема массового имитационного поведения скриптов и подделки входных данных роботами, что не только загрязняет обучающие данные, но и значительно ослабляет выразительность и обобщающую способность моделей.
В условиях отсутствия эффективного уровня идентификации механизмы KYC, широко используемые в мире Web2, кредитные рейтинговые системы и поведенческий профили почти невозможно достоверно отобразить на блокчейне. Это ограничивает участие учреждений в Web3 при соблюдении конфиденциальности пользователей, а финансовая система на блокчейне постоянно остается в состоянии вакуума идентификации. Модель DeFi-кредитования долгое время зависела от механизма избыточного обеспечения, что затрудняло доступ к более широким сценам беспроцентного кредитования, что серьезно ограничивало охват пользователей и эффективность капитала.
В областях Web3 рекламы, социальных сетей и других также существуют аналогичные проблемы. Из-за отсутствия проверяемой идентификации пользователей и их предпочтений в поведении сложно создать механизмы точных рекомендаций и персонализированных стимулов, что дополнительно ограничивает глубину операционных возможностей и коммерческого пространства на блокчейне.
В настоящее время на рынке существует десятки решений для уровня идентификации Web3, таких как Worldcoin, Humanode, Proof of Humanity, Circles, idOS, ReputeX, Krebit и др., которые в основном можно разделить на четыре категории:
Биометрические данные: использование биометрических технологий для обеспечения уникальности идентификации, обладает высокой устойчивостью к атакам ведьм, но может нарушать конфиденциальность пользователей, относительно слабо в области защиты конфиденциальности и соблюдения норм.
Социальное доверие: акцент на суверенитете пользователя, создание надежной сети идентификации на основе графов социальных связей, взаимной сертификации сообщества и т.д. Хотя теоретически возможно достичь высокой степени децентрализации, уникальность идентификации трудно обеспечить, что делает систему уязвимой для атак ведьм.
DID-агрегаторы: интеграция данных Web2 идентификации/KYC, Verifiable Credentials и других внешних удостоверений для создания комбинируемой структуры идентификации на блокчейне. Высокая совместимость с существующими системами соблюдения норм, но слабая уникальность идентификации и ограниченная степень децентрализации.
Анализ поведения: на основе данных о поведении адресов в блокчейне, взаимодействиях и других данных, с использованием графовых алгоритмов для построения пользовательских профилей и системы репутации. Хорошая защита конфиденциальности, но трудно установить связь с реальной идентификацией пользователя, подвержено вмешательству со стороны ведьм.
Эти решения обычно сталкиваются с дилеммой "невозможного треугольника": защиту конфиденциальности, идентификацию личности и децентрализованную проверяемость сложно одновременно учесть. За исключением биометрических методов, другие решения обычно не могут эффективно обеспечить "идентификацию личности".
Solo выбрал биометрическую идентификацию в качестве основного средства уникальности идентификации и предложил уникальный технологический путь, основываясь на криптографии, вокруг проблемы баланса между "защитой конфиденциальности" и "децентрализованной проверяемостью".
Решение Solo основано на архитектуре zkHE и сочетает в себе обязательства Педерсена, гомоморфное шифрование (HE) и доказательства нулевых знаний (ZKP). Биометрические данные пользователей обрабатываются локально с многоуровневым шифрованием, система генерирует проверяемые доказательства нулевых знаний и отправляет их на цепь, обеспечивая неисподобимость идентификации и проверяемость при защите конфиденциальности.
В архитектуре zkHE процесс идентификации состоит из двойной защитной линии с использованием гомоморфного шифрования (HE) и нулевых доказательств (ZKP), который полностью выполняется локально на мобильном устройстве пользователя, что гарантирует, что чувствительная информация в открытом виде не будет раскрыта. Гомоморфное шифрование позволяет выполнять вычисления непосредственно в зашифрованном состоянии данных, система вводит биометрические данные в виде гомоморфного шифрования в цепь после обязательства, выполняя операции сопоставления и сравнения, без необходимости расшифровки.
Сравнительный процесс по сути заключается в вычислении расстояния между векторами биометрических характеристик зарегистрированных и текущих данных, чтобы определить, принадлежат ли они одному и тому же человеку. Вычисление расстояния выполняется в зашифрованном виде, а система на основе результатов сравнения генерирует нулевое знание о том, "меньше ли расстояние порога", завершив определение идентификации без раскрытия исходных данных или значений расстояния.
После завершения криптографических вычислений Solo локально генерирует нулевое доказательство знания (ZKP) для проверки на блокчейне. Это ZKP подтверждает, что "я уникальный и настоящий человек", но не раскрывает никакой исходной биометрической информации или деталей промежуточных вычислений. Solo использует эффективный Groth16 zk-SNARK в качестве фреймворка для генерации и проверки доказательств, создавая лаконичные и надежные ZKP с минимальными вычислительными затратами. Проверяющему необходимо лишь проверить это доказательство, чтобы подтвердить действительность идентификации, без доступа к каким-либо чувствительным данным. В конечном итоге, ZKP отправляется в специализированную сеть Layer2 SoloChain, где оно проверяется смарт-контрактом.
Solo демонстрирует отличные показатели в верификации. Благодаря оптимизированному дизайну криптографических процессов и внедрению высокопроизводительных примитивов, Solo обеспечивает низкую задержку и высокую пропускную способность верификации идентификации на мобильных устройствах, предоставляя мощную техническую поддержку для массового использования и интеграции на блокчейне.
На клиентской стороне Solo провел множество оптимизаций. Процесс проверки zkHE (включая генерацию обещания Педерсена, обработку гомоморфного шифрования и конструкцию ZKP) может выполняться локально на обычных смартфонах. Результаты тестов показывают, что общее время вычислений на средних устройствах составляет 2-4 секунды, что достаточно для поддержки плавного взаимодействия большинства Web3 приложений без необходимости полагаться на специализированное оборудование или доверенные среды выполнения, что значительно снижает порог для масштабного развертывания.
Solo предложил новый путь для преодоления "невозможного треугольника" уровня идентификации Web3, достигнув технологического баланса и прорыва между защитой конфиденциальности, уникальностью идентификации и доступностью. Архитектура zkHE позволяет пользователям проводить гомоморфное шифрование и конструкцию ZKP биометрических данных локально, весь процесс не требует загрузки или расшифровки оригинальных данных, что позволяет избежать риска утечки конфиденциальности и избавиться от зависимости от централизованных поставщиков идентификации.
С помощью механизма сравнения расстояний вектора признаков в зашифрованном состоянии Solo подтверждает, является ли текущий валидатор тем же лицом, что и в исторических регистрационных записях, не раскрывая структуру данных, создавая основное ограничение идентификации "за каждым адресом стоит один уникальный человек", то есть один человек - одна учетная запись (1P1A).
В отношении доступности Solo обеспечивает выполнение всех вычислительных задач на обычных мобильных устройствах благодаря тонкой оптимизации процесса zk-доказательства. Практические испытания показывают, что время генерации проверки обычно контролируется в пределах 2-4 секунд, процесс проверки в цепочке может быть выполнен за миллисекунды и полностью децентрализован, что соответствует требованиям к высокой скорости в таких приложениях, как цепочные игры, DeFi, L2-вход и т.д.
Solo в системном дизайне предусмотрел интерфейсы для соответствия требованиям, включая опциональный мостовой модуль для интеграции с DID на блокчейне и KYC системами, а также возможность закрепления статуса проверки за определенной сетью Layer1 в специфических сценариях. В будущем, при выходе на рынок соответствия, Solo, ожидается, будет удовлетворять требованиям различных регионов по идентификации, отслеживаемости данных и сотрудничеству с регуляторами, сохраняя при этом характеристики конфиденциальности и децентрализации.
Solo использует путь на основе биометрических данных + zkHE, который естественным образом дополняет другие решения. В отличие от решений, сосредоточенных на верхнем уровне идентификационных меток или поведенческих доказательств, Solo строит базовую идентификационную сеть, которая может завершить "подтверждение уникальности человека" на самом нижнем уровне, обладая такими характеристиками, как защита конфиденциальности, отсутствие необходимости в доверии, возможность встраивания и устойчивой верификации, предоставляя базовую "проверку человеческого опыта" для более высоких уровней VC, SBT, социальных графов и т.д.
Solo больше похож на основной модуль консенсуса в стеке идентификации, сосредоточенный на предоставлении инфраструктуры для доказательства уникальности человека с защитой конфиденциальности для Web3. Его архитектура zkHE может быть использована как модуль plug-in для различных DID или фронтов приложений, а также может сочетаться с существующими VC, zkID, SBT и другими, создавая комбинированный подход для формирования проверяемой и совместимой реальной идентичности в цепочечном экосистеме.
В настоящее время Solo сотрудничает с несколькими протоколами и платформами, включая Kiva.ai, Sapien, PublicAI, Synesis One, Hive3, GEODNET и др., охватывающими такие вертикальные сегменты, как маркировка данных, DePIN сети и SocialFi игры. Эти сотрудничества могут дополнительно подтвердить жизнеспособность механизма идентификации Solo, предоставляя обратную связь для калибровки реальных потребностей с использованием модели zkHE, что поможет Solo постоянно оптимизировать пользовательский опыт и производительность системы.
Создавая надежный и анонимный уровень идентификации, Solo закладывает основу возможностей 1P1A для мира Web3, что обещает стать важной инфраструктурой для продвижения эволюции цепочного идентификационного механизма и расширения соответствующих приложений.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
7 Лайков
Награда
7
7
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GateUser-ccc36bc5
· 3ч назад
Это же просто sbt, снова разогревают старое блюдо.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasOptimizer
· 3ч назад
Ловушка Атаки Сивиллы имеет доходность до 127%, не зря это оптимальное решение.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-26d7f434
· 3ч назад
Этот про снова пришел хвастаться концепцией...
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidatedAgain
· 4ч назад
Играл так долго в Аирдроп, все это время меня сопровождали Боты с нулевым капиталом... Рект, если честно.
Solo: Прорывная децентрализованная верификационная схема с защитой конфиденциальности для решения проблем идентификации в Web3
Solo: новая попытка построения надежного анонимного слоя идентификации Web3
Инфраструктура в области Web3 быстро совершенствуется, но "идентификация" как ключевой модуль, поддерживающий доверие и участие, всегда была отсутствующей. От аннотирования данных до протокольного взаимодействия и управления сообществом, множество ключевых задач в Web3 зависят от "человеческого ввода" как эффективного источника данных. Однако с точки зрения цепочки блоков пользователи обычно представляют собой просто строку адресов кошельков, что приводит к отсутствию индивидуальных характеристик и поведенческих меток. Без механизма дополнительного уровня идентификации трудно создать надежный профиль пользователей в мире криптовалют, и еще сложнее осуществить накопление репутации и оценку кредитоспособности.
Отсутствие идентификации непосредственно порождает одну из самых распространенных и сложных проблем в Web3 - атаки ведьм. В поощрительных мероприятиях, зависящих от участия пользователей, злоумышленники могут легко подделать несколько идентификаций, повторно получать вознаграждения, манипулировать голосованием, загрязнять данные, что приводит к нарушению механизмов, которые должны управляться "реальными участниками". В аэронаборе Celestia в 2023 году до 65% из 60 миллионов $TIA были получены роботами или аккаунтами ведьм, аналогичные явления также широко встречаются в процессе распределения других проектов.
Несмотря на то, что некоторые проекты пытаются внедрить механизмы "против Sybil" для фильтрации аномального поведения, они часто наносят вред реальным пользователям, в то время как настоящие мошенники могут легко обойти правила. Правила против ведьм в аирдропе EigenLayer вызвали споры, и некоторые нормальные пользователи были ошибочно классифицированы как атакующие ведьмы и исключены. При отсутствии сильной идентификации на блокчейне распределение стимулов трудно сделать справедливым, эффективным и устойчивым.
В области DePIN нередки случаи подачи ложных адресов и подделки данных для получения стимулов, что нарушает подлинность данных и непосредственно влияет на практическое применение и доверительную основу сети. В GameFi действия, связанные с использованием нескольких аккаунтов для выполнения задач и массового получения наград, серьезно нарушают баланс экономической системы внутри игры, что приводит к утечке реальных игроков и неэффективности механизмов стимуляции проектов.
В области ИИ также наблюдается глубокое влияние отсутствия уровня идентификации. В настоящее время обучение крупных моделей ИИ все больше зависит от "человеческой обратной связи" и платформ для аннотирования данных, и эти задачи часто передаются на аутсорсинг открытым сообществам или платформам на блокчейне. При отсутствии гарантии "человеческой уникальности" наблюдается все более серьезная проблема массового имитационного поведения скриптов и подделки входных данных роботами, что не только загрязняет обучающие данные, но и значительно ослабляет выразительность и обобщающую способность моделей.
В условиях отсутствия эффективного уровня идентификации механизмы KYC, широко используемые в мире Web2, кредитные рейтинговые системы и поведенческий профили почти невозможно достоверно отобразить на блокчейне. Это ограничивает участие учреждений в Web3 при соблюдении конфиденциальности пользователей, а финансовая система на блокчейне постоянно остается в состоянии вакуума идентификации. Модель DeFi-кредитования долгое время зависела от механизма избыточного обеспечения, что затрудняло доступ к более широким сценам беспроцентного кредитования, что серьезно ограничивало охват пользователей и эффективность капитала.
В областях Web3 рекламы, социальных сетей и других также существуют аналогичные проблемы. Из-за отсутствия проверяемой идентификации пользователей и их предпочтений в поведении сложно создать механизмы точных рекомендаций и персонализированных стимулов, что дополнительно ограничивает глубину операционных возможностей и коммерческого пространства на блокчейне.
В настоящее время на рынке существует десятки решений для уровня идентификации Web3, таких как Worldcoin, Humanode, Proof of Humanity, Circles, idOS, ReputeX, Krebit и др., которые в основном можно разделить на четыре категории:
Биометрические данные: использование биометрических технологий для обеспечения уникальности идентификации, обладает высокой устойчивостью к атакам ведьм, но может нарушать конфиденциальность пользователей, относительно слабо в области защиты конфиденциальности и соблюдения норм.
Социальное доверие: акцент на суверенитете пользователя, создание надежной сети идентификации на основе графов социальных связей, взаимной сертификации сообщества и т.д. Хотя теоретически возможно достичь высокой степени децентрализации, уникальность идентификации трудно обеспечить, что делает систему уязвимой для атак ведьм.
DID-агрегаторы: интеграция данных Web2 идентификации/KYC, Verifiable Credentials и других внешних удостоверений для создания комбинируемой структуры идентификации на блокчейне. Высокая совместимость с существующими системами соблюдения норм, но слабая уникальность идентификации и ограниченная степень децентрализации.
Анализ поведения: на основе данных о поведении адресов в блокчейне, взаимодействиях и других данных, с использованием графовых алгоритмов для построения пользовательских профилей и системы репутации. Хорошая защита конфиденциальности, но трудно установить связь с реальной идентификацией пользователя, подвержено вмешательству со стороны ведьм.
Эти решения обычно сталкиваются с дилеммой "невозможного треугольника": защиту конфиденциальности, идентификацию личности и децентрализованную проверяемость сложно одновременно учесть. За исключением биометрических методов, другие решения обычно не могут эффективно обеспечить "идентификацию личности".
Solo выбрал биометрическую идентификацию в качестве основного средства уникальности идентификации и предложил уникальный технологический путь, основываясь на криптографии, вокруг проблемы баланса между "защитой конфиденциальности" и "децентрализованной проверяемостью".
Решение Solo основано на архитектуре zkHE и сочетает в себе обязательства Педерсена, гомоморфное шифрование (HE) и доказательства нулевых знаний (ZKP). Биометрические данные пользователей обрабатываются локально с многоуровневым шифрованием, система генерирует проверяемые доказательства нулевых знаний и отправляет их на цепь, обеспечивая неисподобимость идентификации и проверяемость при защите конфиденциальности.
В архитектуре zkHE процесс идентификации состоит из двойной защитной линии с использованием гомоморфного шифрования (HE) и нулевых доказательств (ZKP), который полностью выполняется локально на мобильном устройстве пользователя, что гарантирует, что чувствительная информация в открытом виде не будет раскрыта. Гомоморфное шифрование позволяет выполнять вычисления непосредственно в зашифрованном состоянии данных, система вводит биометрические данные в виде гомоморфного шифрования в цепь после обязательства, выполняя операции сопоставления и сравнения, без необходимости расшифровки.
Сравнительный процесс по сути заключается в вычислении расстояния между векторами биометрических характеристик зарегистрированных и текущих данных, чтобы определить, принадлежат ли они одному и тому же человеку. Вычисление расстояния выполняется в зашифрованном виде, а система на основе результатов сравнения генерирует нулевое знание о том, "меньше ли расстояние порога", завершив определение идентификации без раскрытия исходных данных или значений расстояния.
После завершения криптографических вычислений Solo локально генерирует нулевое доказательство знания (ZKP) для проверки на блокчейне. Это ZKP подтверждает, что "я уникальный и настоящий человек", но не раскрывает никакой исходной биометрической информации или деталей промежуточных вычислений. Solo использует эффективный Groth16 zk-SNARK в качестве фреймворка для генерации и проверки доказательств, создавая лаконичные и надежные ZKP с минимальными вычислительными затратами. Проверяющему необходимо лишь проверить это доказательство, чтобы подтвердить действительность идентификации, без доступа к каким-либо чувствительным данным. В конечном итоге, ZKP отправляется в специализированную сеть Layer2 SoloChain, где оно проверяется смарт-контрактом.
Solo демонстрирует отличные показатели в верификации. Благодаря оптимизированному дизайну криптографических процессов и внедрению высокопроизводительных примитивов, Solo обеспечивает низкую задержку и высокую пропускную способность верификации идентификации на мобильных устройствах, предоставляя мощную техническую поддержку для массового использования и интеграции на блокчейне.
На клиентской стороне Solo провел множество оптимизаций. Процесс проверки zkHE (включая генерацию обещания Педерсена, обработку гомоморфного шифрования и конструкцию ZKP) может выполняться локально на обычных смартфонах. Результаты тестов показывают, что общее время вычислений на средних устройствах составляет 2-4 секунды, что достаточно для поддержки плавного взаимодействия большинства Web3 приложений без необходимости полагаться на специализированное оборудование или доверенные среды выполнения, что значительно снижает порог для масштабного развертывания.
Solo предложил новый путь для преодоления "невозможного треугольника" уровня идентификации Web3, достигнув технологического баланса и прорыва между защитой конфиденциальности, уникальностью идентификации и доступностью. Архитектура zkHE позволяет пользователям проводить гомоморфное шифрование и конструкцию ZKP биометрических данных локально, весь процесс не требует загрузки или расшифровки оригинальных данных, что позволяет избежать риска утечки конфиденциальности и избавиться от зависимости от централизованных поставщиков идентификации.
С помощью механизма сравнения расстояний вектора признаков в зашифрованном состоянии Solo подтверждает, является ли текущий валидатор тем же лицом, что и в исторических регистрационных записях, не раскрывая структуру данных, создавая основное ограничение идентификации "за каждым адресом стоит один уникальный человек", то есть один человек - одна учетная запись (1P1A).
В отношении доступности Solo обеспечивает выполнение всех вычислительных задач на обычных мобильных устройствах благодаря тонкой оптимизации процесса zk-доказательства. Практические испытания показывают, что время генерации проверки обычно контролируется в пределах 2-4 секунд, процесс проверки в цепочке может быть выполнен за миллисекунды и полностью децентрализован, что соответствует требованиям к высокой скорости в таких приложениях, как цепочные игры, DeFi, L2-вход и т.д.
Solo в системном дизайне предусмотрел интерфейсы для соответствия требованиям, включая опциональный мостовой модуль для интеграции с DID на блокчейне и KYC системами, а также возможность закрепления статуса проверки за определенной сетью Layer1 в специфических сценариях. В будущем, при выходе на рынок соответствия, Solo, ожидается, будет удовлетворять требованиям различных регионов по идентификации, отслеживаемости данных и сотрудничеству с регуляторами, сохраняя при этом характеристики конфиденциальности и децентрализации.
Solo использует путь на основе биометрических данных + zkHE, который естественным образом дополняет другие решения. В отличие от решений, сосредоточенных на верхнем уровне идентификационных меток или поведенческих доказательств, Solo строит базовую идентификационную сеть, которая может завершить "подтверждение уникальности человека" на самом нижнем уровне, обладая такими характеристиками, как защита конфиденциальности, отсутствие необходимости в доверии, возможность встраивания и устойчивой верификации, предоставляя базовую "проверку человеческого опыта" для более высоких уровней VC, SBT, социальных графов и т.д.
Solo больше похож на основной модуль консенсуса в стеке идентификации, сосредоточенный на предоставлении инфраструктуры для доказательства уникальности человека с защитой конфиденциальности для Web3. Его архитектура zkHE может быть использована как модуль plug-in для различных DID или фронтов приложений, а также может сочетаться с существующими VC, zkID, SBT и другими, создавая комбинированный подход для формирования проверяемой и совместимой реальной идентичности в цепочечном экосистеме.
В настоящее время Solo сотрудничает с несколькими протоколами и платформами, включая Kiva.ai, Sapien, PublicAI, Synesis One, Hive3, GEODNET и др., охватывающими такие вертикальные сегменты, как маркировка данных, DePIN сети и SocialFi игры. Эти сотрудничества могут дополнительно подтвердить жизнеспособность механизма идентификации Solo, предоставляя обратную связь для калибровки реальных потребностей с использованием модели zkHE, что поможет Solo постоянно оптимизировать пользовательский опыт и производительность системы.
Создавая надежный и анонимный уровень идентификации, Solo закладывает основу возможностей 1P1A для мира Web3, что обещает стать важной инфраструктурой для продвижения эволюции цепочного идентификационного механизма и расширения соответствующих приложений.