Solo: Web3 güvenilir anonim kimlik katmanını inşa etmek için yeni bir deneme
Web3 alanındaki altyapı sürekli olarak geliştiriliyor, ancak "TANIMLAMA katmanı" güvenin ve katılımın temel modülü olarak uzun süre eksik kalmıştır. Veri etiketleme, davranış puanlama, protokol etkileşimi ve topluluk yönetimi gibi Web3'teki birçok kritik görev, "insan girdisi"ni etkili veri kaynağı olarak kullanmaktadır. Ancak, zincir üzerindeki sistemler açısından, kullanıcı genellikle harfler ve rakamlardan oluşan bir cüzdan adresidir ve yapılandırılmış bireysel özellikler ve davranış etiketleri eksiktir. Ek bir TANIMLAMA katmanı mekanizması olmadan, kripto yerel dünyasında güvenilir kullanıcı profilleri oluşturmak neredeyse imkansızdır ve itibar birikimi ile kredi değerlendirmesi de gerçekleştirilemez.
TANIMLAMA katmanının eksikliği, Web3'teki en yaygın ve en zorlayıcı sorunlardan birini, yani cadı saldırısını doğrudan doğurdu. Kullanıcı katılımına dayanan çeşitli teşvik etkinliklerinde, kötü niyetli kullanıcılar kolayca birden fazla kimlik sahteleyebilir, böylece ödülleri tekrar tekrar alabilir, oylamaları manipüle edebilir ve verileri kirletebilir, bu da "gerçek kişilerin katılımı" gerektiren mekanizmanın tamamen etkisiz hale gelmesine neden olur. Örneğin, tanınmış bir projenin 2023 yılındaki airdrop'unda, 65'e kadar %6000,000 token robot veya cadı hesapları tarafından elde edilmiştir; benzer bir fenomen, diğer projelerin dağıtım süreçlerinde de yaygın olarak görülmektedir.
Bazı projelerin anormal davranışları filtrelemek için "anti-Sybil" mekanizmasını tanıtmaya çalışmasına rağmen, gerçek şu ki, bu tür önlemler genellikle gerçek kullanıcıları yanlış yere yönlendirmekte ve gerçek botlar kuralları kolayca aşabilmektedir. Örneğin, daha önceki bir projenin airdrop'unda uygulanan anti-witch kuralı bazı tartışmalara yol açtı; bazı normal kullanıcılar yanlışlıkla witch saldırganları olarak değerlendirildi ve bu nedenle airdrop'tan dışlandı, bu da tartışmalara neden oldu. Bu nedenle, güçlü bir tanımlama temeli olmadan, zincir üzerindeki teşvik dağıtımının aslında her zaman adil, verimli ve sürdürülebilir olmasının zor olduğunu görüyoruz.
Web3'ün diğer dikey senaryolarında, TANIMLAMA eksikliğinin neden olduğu sorunlar da dikkate değerdir.
Örneğin, belirli alanlarda sahte adresler kullanarak veri sahtekarlığı yaparak teşvik elde etme durumu sıkça görülmekte olup, bu durum verilerin gerçekliğini bozmakta ve doğrudan ağın kullanılabilirliğini ve güven temelini etkilemektedir. Benzer şekilde, oyun alanında birden fazla hesapla görevleri tamamlayıp toplu ödül alma davranışları, oyun içi ekonomik sistemin dengesini ciddi şekilde bozmaktadır ve bu durum gerçek oyuncuların kaybına ve proje teşvik mekanizmasının etkisiz hale gelmesine yol açmaktadır.
AI alanında, TANIMLAMA katmanının eksikliği de derin etkilere yol açmaktadır. Günümüzde büyük ölçekli AI model eğitimi, giderek "insan geri bildirimi" ve veri etiketleme platformlarına daha fazla bağımlı hale geliyor ve bu görevler genellikle açık topluluklara veya zincir üzerindeki platformlara dış kaynak olarak veriliyor. Ancak "insan benzersizliği" garantisinin yokluğunda, skript toplu simülasyon davranışları ve robotların sahte girişleri giderek daha ciddi bir hal alıyor, bu sadece eğitim verilerini kirletmekle kalmıyor, aynı zamanda modelin performansını ve genelleme yeteneğini de büyük ölçüde zayıflatıyor.
Daha önce bir araştırmada, araştırmacılar yalnızca %1-5 oranında "kötü niyetli geri bildirim karşılaştırma verisi" enjekte ederek, RLHF modelinin eğitiminde kayma meydana getirmeyi başardılar ve sonuçlar önemli ölçüde manipüle edildi. Bu sahte insan tercih verileri, oranları son derece düşük olsa bile, modelin dayanıklılığını bozmakta ve nihai üretim kalitesini etkilemekte yeterlidir. Daha önemlisi, katılımcıların TANIMLAMA'sının etkili bir şekilde kısıtlanamaması nedeniyle, sistem bu incelikle gizlenmiş manipülasyon davranışını kaynağında tanımlamak veya engellemekte neredeyse imkansızdır.
Ayrıca, etkili bir TANIMLAMA katmanının eksik olduğu durumlarda, Web2 dünyasında yaygın olarak kullanılan KYC mekanizması, kredi puanlama sistemleri ve davranış profilleri, neredeyse yerel, güvenilir bir şekilde zincire aktarılmamaktadır. Bu durum, kurumların kullanıcı gizliliğini koruma şartıyla Web3'e katılımını sınırlamakla kalmaz, aynı zamanda zincirdeki finansal sistem de sürekli olarak bir TANIMLAMA boşluğu içinde kalır. En belirgin örneklerden biri, DeFi kredi modelinin uzun süre aşırı teminat mekanizmasına dayanması ve her zaman daha geniş, teminatsız kredi senaryolarına ulaşmada zorlanmasıdır; bu da kullanıcı kapsama yeteneği ve sermaye verimliliğini ciddi şekilde kısıtlar.
Aynı sorun Web3 reklamları, sosyal medya gibi alanlarda da ortaya çıkmaktadır. Doğrulanabilir kullanıcı kimliği ve davranış tercihleri eksikliği nedeniyle, hassas öneriler, kişiselleştirilmiş teşvikler gibi mekanizmaların kurulması zorlaşmakta ve bu da zincir üzerindeki uygulamaların derin işletim yeteneklerini ve ticari alanlarını sınırlamaktadır.
Web3 TANIMLAMA katmanı keşfi
Şu anda piyasada Web3 tanımlama katmanı çözümleri sayısı onlarca, bu çözümler aslında Web3 tanımlama katmanındaki boşluğu doldurmaya çalışıyor, bunları kabaca dört sınıfa ayırabiliriz:
Biyometrik Tür: Genellikle kimliğin benzersizliğini sağlamak için biyometrik teknoloji ile karakterize edilir, bu tür çözümler genellikle güçlü cadı avına karşı dayanıklılığa sahiptir.
Sosyal güven sınıfı: Genellikle "kullanıcı egemenliği"ne önem verir, sosyal güven ağını ve açık doğrulamayı vurgular. Genellikle Web of Trust, itibar puanları gibi temel unsurlara dayanarak, sosyal ilişki haritaları, topluluk içi doğrulama, insan önerileri gibi yöntemlerle güvenilir kimlik ağı oluşturur.
DID Agregat Türleri: Genellikle Web2 kimliği/KYC verilerini, Doğrulanabilir Kimlik Belgeleri (VC'ler) gibi dış belgeleri birleştirerek, daha sonra bir kombinasyon oluşturulabilen zincir üzerindeki kimlik yapısını inşa etmek mümkündür.
Davranış analizi türü: Genellikle zincir üzerindeki adres davranışları, etkileşim izleri, görev kayıtları gibi verilere dayanarak, kullanıcı profilleri ve itibar sistemleri oluşturmak için grafik algoritmaları kullanılır.
Özetle, mevcut kimlik katmanı çözümlerinin uygulamalarında, genellikle bir imkansız üçgen sıkıntısına düşülmektedir: yani gizlilik koruma, kimlik benzersizliği ve merkeziyetsiz doğrulanabilirlik; bu üçü genellikle aynı anda dikkate alınamaz. Aynı zamanda, biyometrik çözümler dışında diğer alanlardaki kimlik mekanizmalarının "kimlik benzersizliğini" etkili bir şekilde güvence altına almakta genellikle zorlandığını keşfettik.
Solo'nun teknik çözümü
Solo, biyometrik tanımlamayı kullanıcı kimliğinin benzersizliği için temel bir yöntem olarak seçmiş ve kriptografi temelinde, "gizlilik koruma" ile "merkeziyetsiz doğrulanabilirlik" arasındaki denge sorununu daha da geliştirerek, kendine özgü bir teknik yol önerdi.
Solo'nun çözümü, Pedersen taahhüdü, homomorfik şifreleme (HE) ve sıfır bilgi kanıtlarını (ZKP) birleştiren zkHE mimarisine dayanmaktadır. Kullanıcıların biyometrik verileri yerel olarak çoklu şifreleme işlemlerinden geçirilebilir ve sistem, herhangi bir ham veriyi ifşa etmeden, doğrulanabilir sıfır bilgi kanıtları üreterek bunları zincire gönderebilir. Böylece, kimliğin sahteciliğe karşı korunması ve gizlilik koruması altında doğrulanabilirliği sağlanır.
Solo'nun zkHE mimarisinde, kimlik doğrulama süreci çift şifreleme savunması ile oluşturulmuştur: Homomorfik Şifreleme (HE) ve Sıfır Bilgi Kanıtı (ZKP). Tüm süreç, kullanıcı mobil cihazında yerel olarak tamamlanır ve hassas bilgilerin düz metin olarak sızdırılmasını önler.
Solo, verimlilik açısından Groth16 zk-SNARK'ı kanıt oluşturma ve doğrulama çerçevesi olarak kullanır ve çok az hesaplama maliyeti ile basit ama sağlam bir ZKP üretir. Doğrulayıcı, kimliğin geçerliliğini onaylamak için yalnızca bu kanıtı kontrol etmesi yeterlidir, bu süreç boyunca herhangi bir hassas veriye erişim gereklidir. Sonunda, bu ZKP, özel Layer2 ağı SoloChain'e sunulur ve zincir üstü sözleşmeler tarafından doğrulanır.
Kripto süreçlerinin sadeleştirilmiş tasarımı ve yüksek performanslı ilkelere dayalı olarak, Solo mobil cihazlarda düşük gecikme süreleri ve yüksek işlem hacmi ile TANIMLAMA deneyimi sunabilmektedir, bu da büyük ölçekli kullanıcı kullanımı ve zincir üstü entegrasyon için güçlü bir teknik destek sağlamaktadır.
Web3 TANIMLAMA katmanının "imkansız üçgenini" kırmanın yeni bir denemesi
Genel olarak bakıldığında, Solo aslında Web3 kimlik katmanındaki "imkansız üçgen"i kırmanın yeni bir yolunu sunuyor; yani gizlilik koruma, kimlik benzersizliği ve kullanılabilirlik arasında teknik denge ve atılım sağlamaktadır.
Gizlilik açısından, zkHE mimarisi tüm kullanıcıların biyometrik verilerini yerel olarak homomorfik şifreleme ve ZKP yapılandırması ile işlemelerine olanak tanır. Tüm süreç, orijinal verilerin yüklenmesi veya şifrelerinin çözülmesi gerekmeksizin gerçekleştirilir, böylece gizlilik ihlali riski tamamen ortadan kaldırılır ve merkezi kimlik sağlayıcılarına olan bağımlılık sona erer.
Kimlik benzersizliği açısından, Solo, şifreli durumda özellik vektörü mesafe karşılaştırma mekanizması ile, veri yapısını sızdırmadan, mevcut doğrulayıcının geçmiş kayıtlarla aynı kişi olup olmadığını doğrulamaktadır. Böylece "her adresin arkasında gerçek bir benzersiz insan vardır" temel kimlik kısıtlamasını oluşturur. Bu, Solo'nun vurguladığı bir kişi bir hesap (1P1A) ilkesidir.
Ve kullanılabilirlik açısından, Solo, zk kanıt sürecinin ince optimizasyonu ile tüm hesaplama görevlerinin sıradan mobil cihazlarda gerçekleştirilebileceğini garanti ediyor - yapılan testler, doğrulama üretim süresinin genellikle 2-4 saniye arasında kontrol altında tutulduğunu gösteriyor, ayrıca zincir üzerindeki doğrulama süreci milisaniye seviyesinde tamamlanabiliyor ve tamamen merkeziyetsizdir, bu da zincir oyunları, DeFi, L2 girişleri gibi gerçek zamanlılık gerektiren uygulama senaryolarını karşılayabilmektedir.
Özellikle Solo'nun sistem tasarımında uyumluluk entegrasyon arayüzleri için ayrılmış alanlar bulunduğunu belirtmek gerekir; bu, zincir üzerindeki DID ve KYC sistemleri ile entegrasyonu destekleyen isteğe bağlı köprü modüllerini ve belirli senaryolar altında doğrulama durumunu belirli Layer1 ağlarına sabitleme yeteneğini içerir. Bu nedenle, gelecekte uyumlu pazarlara yönelik uygulamalar gerçekleştirirken, Solo'nun gizliliği ve merkeziyetsizlik özelliklerini korurken, farklı bölgelerin kimlik doğrulama, veri izlenebilirliği ve düzenleyici iş birlikleri gereksinimlerini karşılaması beklenmektedir.
Daha makro bir perspektiften bakıldığında, Solo'nun benzerlikler + zkHE temelinde izlediği yol, diğer çözüm yollarıyla doğal bir tamamlayıcılık oluşturacak şekilde de uyum sağlamaktadır.
Üst düzey kimlik etiketleri veya davranış kanıtlarına odaklanan çözümlerle karşılaştırıldığında, Solo'nun avantajı, "insan benzersizliğinin onaylanması"nı en alt seviyede tamamlayabilen bir temel kimlik ağı inşa etmesidir ve gizlilik koruma, güven gerektirmeme, gömülebilirlik, sürdürülebilir doğrulama gibi özelliklere sahiptir. Bu, daha yüksek düzeydeki VC, SBT, sosyal grafik vb. için temel bir "insan deneyimi doğrulaması" sağlar.
Bir anlamda, Solo daha çok kimlik yığınındaki temel konsensüs modülü gibi olup, Web3 için gizlilik koruma yeteneğine sahip insan özgünlük kanıtı altyapısı sağlamaya odaklanmaktadır. zkHE mimarisi sadece her türlü DID veya uygulama ön yüzü için bir eklenti modülü olarak entegre edilebilmekle kalmayıp, aynı zamanda mevcut VC, zkID, SBT gibi unsurlarla birleşerek zincir üzerindeki ekosistemi doğrulanabilir, bir araya getirilebilir gerçek kimlik temeli oluşturacak bir kombinasyon haline de gelebilmektedir.
Bu nedenle, Solo kendisi kimlik sisteminin en altındaki "güvenilir anonim katman" altyapısı olarak düşünülebilir ve sektörde uzun süredir eksik olan "1P1A (Bir Kişi, Bir Hesap)" yeteneği açığını kapatır, böylece daha yüksek düzey uygulamaları ve uyumluluğu desteklemek için bir temel sağlar.
Şu anda, Solo birçok protokol ve platformla iş birliği yapmış durumda; veri etiketleme, DePIN ağı ve SocialFi oyunları gibi birçok dikey alana yayılmaktadır. Bu iş birlikleri, Solo'nun kimlik doğrulama mekanizmasının uygulanabilirliğini daha da doğrulama umudunu taşımakta ve zkHE modeline gerçek dünya talebi kalibrasyonuna yönelik bir geri bildirim mekanizması sağlamaktadır, bu da Solo'nun kullanıcı deneyimini ve sistem performansını sürekli olarak optimize etmesine yardımcı olmaktadır.
Özet
Web3 dünyası için güvenilir ve anonim bir kimlik katmanı sistemi inşa ederek, Solo 1P1A'nın yetenek temellerini atıyor ve zincir üzerindeki kimlik sisteminin evrimi ile uyumlu uygulamaların genişlemesini destekleyen önemli bir altyapı olma potansiyeline sahip.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Solo: Web3 TANIMLAMA katmanındaki çığır açan çözüm, gizlilik ve benzersizlik sorunlarını çözmektedir.
Solo: Web3 güvenilir anonim kimlik katmanını inşa etmek için yeni bir deneme
Web3 alanındaki altyapı sürekli olarak geliştiriliyor, ancak "TANIMLAMA katmanı" güvenin ve katılımın temel modülü olarak uzun süre eksik kalmıştır. Veri etiketleme, davranış puanlama, protokol etkileşimi ve topluluk yönetimi gibi Web3'teki birçok kritik görev, "insan girdisi"ni etkili veri kaynağı olarak kullanmaktadır. Ancak, zincir üzerindeki sistemler açısından, kullanıcı genellikle harfler ve rakamlardan oluşan bir cüzdan adresidir ve yapılandırılmış bireysel özellikler ve davranış etiketleri eksiktir. Ek bir TANIMLAMA katmanı mekanizması olmadan, kripto yerel dünyasında güvenilir kullanıcı profilleri oluşturmak neredeyse imkansızdır ve itibar birikimi ile kredi değerlendirmesi de gerçekleştirilemez.
TANIMLAMA katmanının eksikliği, Web3'teki en yaygın ve en zorlayıcı sorunlardan birini, yani cadı saldırısını doğrudan doğurdu. Kullanıcı katılımına dayanan çeşitli teşvik etkinliklerinde, kötü niyetli kullanıcılar kolayca birden fazla kimlik sahteleyebilir, böylece ödülleri tekrar tekrar alabilir, oylamaları manipüle edebilir ve verileri kirletebilir, bu da "gerçek kişilerin katılımı" gerektiren mekanizmanın tamamen etkisiz hale gelmesine neden olur. Örneğin, tanınmış bir projenin 2023 yılındaki airdrop'unda, 65'e kadar %6000,000 token robot veya cadı hesapları tarafından elde edilmiştir; benzer bir fenomen, diğer projelerin dağıtım süreçlerinde de yaygın olarak görülmektedir.
Bazı projelerin anormal davranışları filtrelemek için "anti-Sybil" mekanizmasını tanıtmaya çalışmasına rağmen, gerçek şu ki, bu tür önlemler genellikle gerçek kullanıcıları yanlış yere yönlendirmekte ve gerçek botlar kuralları kolayca aşabilmektedir. Örneğin, daha önceki bir projenin airdrop'unda uygulanan anti-witch kuralı bazı tartışmalara yol açtı; bazı normal kullanıcılar yanlışlıkla witch saldırganları olarak değerlendirildi ve bu nedenle airdrop'tan dışlandı, bu da tartışmalara neden oldu. Bu nedenle, güçlü bir tanımlama temeli olmadan, zincir üzerindeki teşvik dağıtımının aslında her zaman adil, verimli ve sürdürülebilir olmasının zor olduğunu görüyoruz.
Web3'ün diğer dikey senaryolarında, TANIMLAMA eksikliğinin neden olduğu sorunlar da dikkate değerdir.
Örneğin, belirli alanlarda sahte adresler kullanarak veri sahtekarlığı yaparak teşvik elde etme durumu sıkça görülmekte olup, bu durum verilerin gerçekliğini bozmakta ve doğrudan ağın kullanılabilirliğini ve güven temelini etkilemektedir. Benzer şekilde, oyun alanında birden fazla hesapla görevleri tamamlayıp toplu ödül alma davranışları, oyun içi ekonomik sistemin dengesini ciddi şekilde bozmaktadır ve bu durum gerçek oyuncuların kaybına ve proje teşvik mekanizmasının etkisiz hale gelmesine yol açmaktadır.
AI alanında, TANIMLAMA katmanının eksikliği de derin etkilere yol açmaktadır. Günümüzde büyük ölçekli AI model eğitimi, giderek "insan geri bildirimi" ve veri etiketleme platformlarına daha fazla bağımlı hale geliyor ve bu görevler genellikle açık topluluklara veya zincir üzerindeki platformlara dış kaynak olarak veriliyor. Ancak "insan benzersizliği" garantisinin yokluğunda, skript toplu simülasyon davranışları ve robotların sahte girişleri giderek daha ciddi bir hal alıyor, bu sadece eğitim verilerini kirletmekle kalmıyor, aynı zamanda modelin performansını ve genelleme yeteneğini de büyük ölçüde zayıflatıyor.
Daha önce bir araştırmada, araştırmacılar yalnızca %1-5 oranında "kötü niyetli geri bildirim karşılaştırma verisi" enjekte ederek, RLHF modelinin eğitiminde kayma meydana getirmeyi başardılar ve sonuçlar önemli ölçüde manipüle edildi. Bu sahte insan tercih verileri, oranları son derece düşük olsa bile, modelin dayanıklılığını bozmakta ve nihai üretim kalitesini etkilemekte yeterlidir. Daha önemlisi, katılımcıların TANIMLAMA'sının etkili bir şekilde kısıtlanamaması nedeniyle, sistem bu incelikle gizlenmiş manipülasyon davranışını kaynağında tanımlamak veya engellemekte neredeyse imkansızdır.
Ayrıca, etkili bir TANIMLAMA katmanının eksik olduğu durumlarda, Web2 dünyasında yaygın olarak kullanılan KYC mekanizması, kredi puanlama sistemleri ve davranış profilleri, neredeyse yerel, güvenilir bir şekilde zincire aktarılmamaktadır. Bu durum, kurumların kullanıcı gizliliğini koruma şartıyla Web3'e katılımını sınırlamakla kalmaz, aynı zamanda zincirdeki finansal sistem de sürekli olarak bir TANIMLAMA boşluğu içinde kalır. En belirgin örneklerden biri, DeFi kredi modelinin uzun süre aşırı teminat mekanizmasına dayanması ve her zaman daha geniş, teminatsız kredi senaryolarına ulaşmada zorlanmasıdır; bu da kullanıcı kapsama yeteneği ve sermaye verimliliğini ciddi şekilde kısıtlar.
Aynı sorun Web3 reklamları, sosyal medya gibi alanlarda da ortaya çıkmaktadır. Doğrulanabilir kullanıcı kimliği ve davranış tercihleri eksikliği nedeniyle, hassas öneriler, kişiselleştirilmiş teşvikler gibi mekanizmaların kurulması zorlaşmakta ve bu da zincir üzerindeki uygulamaların derin işletim yeteneklerini ve ticari alanlarını sınırlamaktadır.
Web3 TANIMLAMA katmanı keşfi
Şu anda piyasada Web3 tanımlama katmanı çözümleri sayısı onlarca, bu çözümler aslında Web3 tanımlama katmanındaki boşluğu doldurmaya çalışıyor, bunları kabaca dört sınıfa ayırabiliriz:
Biyometrik Tür: Genellikle kimliğin benzersizliğini sağlamak için biyometrik teknoloji ile karakterize edilir, bu tür çözümler genellikle güçlü cadı avına karşı dayanıklılığa sahiptir.
Sosyal güven sınıfı: Genellikle "kullanıcı egemenliği"ne önem verir, sosyal güven ağını ve açık doğrulamayı vurgular. Genellikle Web of Trust, itibar puanları gibi temel unsurlara dayanarak, sosyal ilişki haritaları, topluluk içi doğrulama, insan önerileri gibi yöntemlerle güvenilir kimlik ağı oluşturur.
DID Agregat Türleri: Genellikle Web2 kimliği/KYC verilerini, Doğrulanabilir Kimlik Belgeleri (VC'ler) gibi dış belgeleri birleştirerek, daha sonra bir kombinasyon oluşturulabilen zincir üzerindeki kimlik yapısını inşa etmek mümkündür.
Davranış analizi türü: Genellikle zincir üzerindeki adres davranışları, etkileşim izleri, görev kayıtları gibi verilere dayanarak, kullanıcı profilleri ve itibar sistemleri oluşturmak için grafik algoritmaları kullanılır.
Özetle, mevcut kimlik katmanı çözümlerinin uygulamalarında, genellikle bir imkansız üçgen sıkıntısına düşülmektedir: yani gizlilik koruma, kimlik benzersizliği ve merkeziyetsiz doğrulanabilirlik; bu üçü genellikle aynı anda dikkate alınamaz. Aynı zamanda, biyometrik çözümler dışında diğer alanlardaki kimlik mekanizmalarının "kimlik benzersizliğini" etkili bir şekilde güvence altına almakta genellikle zorlandığını keşfettik.
Solo'nun teknik çözümü
Solo, biyometrik tanımlamayı kullanıcı kimliğinin benzersizliği için temel bir yöntem olarak seçmiş ve kriptografi temelinde, "gizlilik koruma" ile "merkeziyetsiz doğrulanabilirlik" arasındaki denge sorununu daha da geliştirerek, kendine özgü bir teknik yol önerdi.
Solo'nun çözümü, Pedersen taahhüdü, homomorfik şifreleme (HE) ve sıfır bilgi kanıtlarını (ZKP) birleştiren zkHE mimarisine dayanmaktadır. Kullanıcıların biyometrik verileri yerel olarak çoklu şifreleme işlemlerinden geçirilebilir ve sistem, herhangi bir ham veriyi ifşa etmeden, doğrulanabilir sıfır bilgi kanıtları üreterek bunları zincire gönderebilir. Böylece, kimliğin sahteciliğe karşı korunması ve gizlilik koruması altında doğrulanabilirliği sağlanır.
Solo'nun zkHE mimarisinde, kimlik doğrulama süreci çift şifreleme savunması ile oluşturulmuştur: Homomorfik Şifreleme (HE) ve Sıfır Bilgi Kanıtı (ZKP). Tüm süreç, kullanıcı mobil cihazında yerel olarak tamamlanır ve hassas bilgilerin düz metin olarak sızdırılmasını önler.
Solo, verimlilik açısından Groth16 zk-SNARK'ı kanıt oluşturma ve doğrulama çerçevesi olarak kullanır ve çok az hesaplama maliyeti ile basit ama sağlam bir ZKP üretir. Doğrulayıcı, kimliğin geçerliliğini onaylamak için yalnızca bu kanıtı kontrol etmesi yeterlidir, bu süreç boyunca herhangi bir hassas veriye erişim gereklidir. Sonunda, bu ZKP, özel Layer2 ağı SoloChain'e sunulur ve zincir üstü sözleşmeler tarafından doğrulanır.
Kripto süreçlerinin sadeleştirilmiş tasarımı ve yüksek performanslı ilkelere dayalı olarak, Solo mobil cihazlarda düşük gecikme süreleri ve yüksek işlem hacmi ile TANIMLAMA deneyimi sunabilmektedir, bu da büyük ölçekli kullanıcı kullanımı ve zincir üstü entegrasyon için güçlü bir teknik destek sağlamaktadır.
Web3 TANIMLAMA katmanının "imkansız üçgenini" kırmanın yeni bir denemesi
Genel olarak bakıldığında, Solo aslında Web3 kimlik katmanındaki "imkansız üçgen"i kırmanın yeni bir yolunu sunuyor; yani gizlilik koruma, kimlik benzersizliği ve kullanılabilirlik arasında teknik denge ve atılım sağlamaktadır.
Gizlilik açısından, zkHE mimarisi tüm kullanıcıların biyometrik verilerini yerel olarak homomorfik şifreleme ve ZKP yapılandırması ile işlemelerine olanak tanır. Tüm süreç, orijinal verilerin yüklenmesi veya şifrelerinin çözülmesi gerekmeksizin gerçekleştirilir, böylece gizlilik ihlali riski tamamen ortadan kaldırılır ve merkezi kimlik sağlayıcılarına olan bağımlılık sona erer.
Kimlik benzersizliği açısından, Solo, şifreli durumda özellik vektörü mesafe karşılaştırma mekanizması ile, veri yapısını sızdırmadan, mevcut doğrulayıcının geçmiş kayıtlarla aynı kişi olup olmadığını doğrulamaktadır. Böylece "her adresin arkasında gerçek bir benzersiz insan vardır" temel kimlik kısıtlamasını oluşturur. Bu, Solo'nun vurguladığı bir kişi bir hesap (1P1A) ilkesidir.
Ve kullanılabilirlik açısından, Solo, zk kanıt sürecinin ince optimizasyonu ile tüm hesaplama görevlerinin sıradan mobil cihazlarda gerçekleştirilebileceğini garanti ediyor - yapılan testler, doğrulama üretim süresinin genellikle 2-4 saniye arasında kontrol altında tutulduğunu gösteriyor, ayrıca zincir üzerindeki doğrulama süreci milisaniye seviyesinde tamamlanabiliyor ve tamamen merkeziyetsizdir, bu da zincir oyunları, DeFi, L2 girişleri gibi gerçek zamanlılık gerektiren uygulama senaryolarını karşılayabilmektedir.
Özellikle Solo'nun sistem tasarımında uyumluluk entegrasyon arayüzleri için ayrılmış alanlar bulunduğunu belirtmek gerekir; bu, zincir üzerindeki DID ve KYC sistemleri ile entegrasyonu destekleyen isteğe bağlı köprü modüllerini ve belirli senaryolar altında doğrulama durumunu belirli Layer1 ağlarına sabitleme yeteneğini içerir. Bu nedenle, gelecekte uyumlu pazarlara yönelik uygulamalar gerçekleştirirken, Solo'nun gizliliği ve merkeziyetsizlik özelliklerini korurken, farklı bölgelerin kimlik doğrulama, veri izlenebilirliği ve düzenleyici iş birlikleri gereksinimlerini karşılaması beklenmektedir.
Daha makro bir perspektiften bakıldığında, Solo'nun benzerlikler + zkHE temelinde izlediği yol, diğer çözüm yollarıyla doğal bir tamamlayıcılık oluşturacak şekilde de uyum sağlamaktadır.
Üst düzey kimlik etiketleri veya davranış kanıtlarına odaklanan çözümlerle karşılaştırıldığında, Solo'nun avantajı, "insan benzersizliğinin onaylanması"nı en alt seviyede tamamlayabilen bir temel kimlik ağı inşa etmesidir ve gizlilik koruma, güven gerektirmeme, gömülebilirlik, sürdürülebilir doğrulama gibi özelliklere sahiptir. Bu, daha yüksek düzeydeki VC, SBT, sosyal grafik vb. için temel bir "insan deneyimi doğrulaması" sağlar.
Bir anlamda, Solo daha çok kimlik yığınındaki temel konsensüs modülü gibi olup, Web3 için gizlilik koruma yeteneğine sahip insan özgünlük kanıtı altyapısı sağlamaya odaklanmaktadır. zkHE mimarisi sadece her türlü DID veya uygulama ön yüzü için bir eklenti modülü olarak entegre edilebilmekle kalmayıp, aynı zamanda mevcut VC, zkID, SBT gibi unsurlarla birleşerek zincir üzerindeki ekosistemi doğrulanabilir, bir araya getirilebilir gerçek kimlik temeli oluşturacak bir kombinasyon haline de gelebilmektedir.
Bu nedenle, Solo kendisi kimlik sisteminin en altındaki "güvenilir anonim katman" altyapısı olarak düşünülebilir ve sektörde uzun süredir eksik olan "1P1A (Bir Kişi, Bir Hesap)" yeteneği açığını kapatır, böylece daha yüksek düzey uygulamaları ve uyumluluğu desteklemek için bir temel sağlar.
Şu anda, Solo birçok protokol ve platformla iş birliği yapmış durumda; veri etiketleme, DePIN ağı ve SocialFi oyunları gibi birçok dikey alana yayılmaktadır. Bu iş birlikleri, Solo'nun kimlik doğrulama mekanizmasının uygulanabilirliğini daha da doğrulama umudunu taşımakta ve zkHE modeline gerçek dünya talebi kalibrasyonuna yönelik bir geri bildirim mekanizması sağlamaktadır, bu da Solo'nun kullanıcı deneyimini ve sistem performansını sürekli olarak optimize etmesine yardımcı olmaktadır.
Özet
Web3 dünyası için güvenilir ve anonim bir kimlik katmanı sistemi inşa ederek, Solo 1P1A'nın yetenek temellerini atıyor ve zincir üzerindeki kimlik sisteminin evrimi ile uyumlu uygulamaların genişlemesini destekleyen önemli bir altyapı olma potansiyeline sahip.