Solo: Web3 güvenilir anonim kimlik katmanını oluşturma için yeni bir deneme

Web3 alanındaki altyapılar hızla gelişiyor, ancak "TANIMLAMA katmanı" güven ve katılımı destekleyen kritik bir modül olarak uzun süre eksik kaldı. Veri etiketlemeden, davranış puanlamasına, protokol etkileşiminden topluluk yönetimine kadar, Web3'te birçok kritik görev, "insan girişi"ni etkili bir veri kaynağı olarak kullanmaktadır. Ancak, zincir üstü sistemler açısından bakıldığında, kullanıcı genellikle sadece harf ve rakamlardan oluşan bir cüzdan adresidir ve yapılandırılmış bireysel özellikler ile davranış etiketlerinden yoksundur. Ek bir TANIMLAMA katmanı mekanizması olmaksızın, kripto yerel dünyasında güvenilir kullanıcı profilleri oluşturmak zor, daha da önemlisi itibar birikimi ve kredi değerlendirmesi sağlamak imkansızdır.

TANIMLAMA katmanının eksikliği, Web3'te en yaygın ve en zorlu sorunlardan birini - cadı saldırısını doğrudan tetikledi. Kullanıcı katılımına dayanan teşvik etkinliklerinde, kötü niyetli kullanıcılar kolayca birden fazla kimlik sahteleyebilir, ödülleri tekrar alabilir, oylamaları manipüle edebilir ve verileri kirletebilir, bu da "gerçek kullanıcı katılımı" ile yönlendirilmesi gereken mekanizmanın işlemez hale gelmesine neden olur. Bazı projeler anormal davranışları filtrelemek için "anti-Sybil" mekanizmaları tanıtmaya çalışsa da, genellikle gerçek kullanıcılara yanlışlıkla zarar verir ve gerçek dolandırıcılar kuralları kolayca aşabilir.

DePIN alanında, sahte adreslerin veri sahteciliği yaparak teşvikleri dolandırma olayı sıkça karşılaşılıyor, bu da verilerin doğruluğunu bozuyor ve doğrudan ağın kullanılabilirliğini ve güven temelini etkiliyor. GameFi'de, çoklu hesaplarla görev tamamlama ve toplu ödül alma davranışları, oyun içi ekonomi sisteminin dengesini ciddi şekilde bozuyor ve gerçek oyuncuların kaybına, proje teşvik mekanizmasının etkisiz hale gelmesine yol açıyor.

AI alanında, TANIMLAMA katmanının eksikliği de derin etkiler yaratmaktadır. Günümüzde büyük ölçekli AI model eğitimi giderek daha fazla "insan geribildirimi" ve veri etiketleme platformlarına bağımlı hale gelmektedir ve bu görevler genellikle açık topluluklara veya zincir üzerindeki platformlara dış kaynak olarak verilmektedir. "İnsan benzersizliği" garantisinin eksikliğinde, scriptlerin toplu simülasyon davranışları ve robotların sahte girdi üretme durumu giderek daha ciddi hale gelmektedir, bu yalnızca eğitim verilerini kirletmekle kalmaz, aynı zamanda modelin ifade gücünü ve genelleme yeteneğini de büyük ölçüde zayıflatmaktadır.

Ayrıca, etkili bir TANIMLAMA katmanı eksikliği durumunda, Web2 dünyasında yaygın olarak kullanılan KYC mekanizmaları, kredi puanlama sistemleri ve davranış profillemesi, neredeyse yerel ve güvenilir bir şekilde zincire yansıtılamaz. Bu, kurumların kullanıcı gizliliğini koruma koşulunda Web3'e katılımını kısıtlamakla kalmaz, aynı zamanda zincir üzerindeki finansal sistem de sürekli bir kimlik boşluğunda kalmaktadır. DeFi kredi modeli uzun süre aşırı teminat mekanizmasına dayanmakta, daha geniş teminatsız kredi senaryolarına erişim sağlamakta zorlanmaktadır ve kullanıcı kapsama yeteneği ile sermaye verimliliği ciddi şekilde kısıtlanmaktadır.

Web3 TANIMLAMA katmanı araştırması

Şu anda piyasada birçok Web3 tanımlama katmanı çözümü bulunmaktadır, bunlar genel olarak dört kategoriye ayrılabilir:

1. Biyometrik tür: Biyometrik teknolojiyi temel alarak, kimliğin benzersizliğini sağlamakta ve güçlü bir cadı saldırısına karşı dayanıklılığa sahip olmaktadır. Temsilci projeler arasında Worldcoin, Humanode gibi projeler bulunmaktadır.

2. Sosyal güven ilişkisi: Sosyal güven ağlarını ve açık doğrulamayı vurgular, sosyal ilişki haritaları, topluluk karşılıklı doğrulama gibi yöntemlerle güvenilir kimlik ağları oluşturur. Temsil eden projeler arasında Proof of Humanity, Circles gibi projeler bulunmaktadır.

3. DID Birleşik Türler: Web2 kimlik/KYC verileri, Doğrulanabilir Krediler gibi dış belgeleri entegre ederek, birleştirilebilir bir zincir üstü kimlik yapısı oluşturma. Temsilci projeler arasında Civic, SpruceID gibi projeler bulunmaktadır.

4. Davranış analizi türü: Zincir üzerindeki adres davranışları, etkileşim izleri, görev kayıtları gibi verilere dayanarak, kullanıcı profili ve itibar sistemi oluşturmak için grafik algoritmaları kullanmak. Temsilci projeler arasında ReputeX, Krebit gibi projeler bulunmaktadır.

Mevcut tanımlama katmanı çözümleri genellikle "imkansız üçgen" sıkıntısına düşmektedir: gizlilik koruma, tanımın benzersizliği ve merkeziyetsiz doğrulanabilirlik üçlüsünü aynı anda sağlamak zor. Biyometrik çözümler dışında, diğer alanlardaki tanımlama mekanizmaları genel olarak "tanımın benzersizliğini" etkili bir şekilde güvence altına almakta zorluk çekmektedir.

Solo'nun teknik çözümü

Solo, biyometrik tanımlamayı kullanıcı kimliğinin benzersiz temeli olarak seçmiş ve kriptografi temelinde, "gizlilik koruma" ile "merkeziyetsiz doğrulanabilirlik" arasındaki denge sorununu ele alarak benzersiz bir teknik yol önerdi.

Solo'nun çözümü zkHE mimarisine dayanmaktadır ve Pedersen taahhüdü, homomorfik şifreleme (HE) ve sıfır bilgi kanıtı (ZKP) ile birleştirilmiştir. Kullanıcı biyometrik verileri yerel olarak çoklu şifreleme işlemine tabi tutulur, sistem orijinal verileri ifşa etmeden, doğrulanabilir sıfır bilgi kanıtları oluşturur ve bunları zincire sunar, böylece kimliğin sahteciliğe karşı korunması ve gizlilik koruması altında doğrulanabilirlik sağlanır.

zkHE mimarisinde, TANIMLAMA süreci homomorfik şifreleme (HE) ve sıfır bilgi kanıtı (ZKP) ile çift şifreleme koruma hattından oluşmaktadır, tüm süreç kullanıcı mobil cihazında yerel olarak tamamlanır ve hassas bilgilerin düz metin halinde sızdırılmasını engeller.

Homomorfik şifreleme, verilerin şifreli durumda kalmasıyla doğrudan hesaplamalar yapmaya olanak tanır. Sistem, taahhüt edilen biyometrik verileri homomorfik şifreleme biçiminde devreye girer, eşleştirme ve karşılaştırma gibi mantıksal işlemleri gerçekleştirir, süreç boyunca hiçbir şifre çözme gerektirmez.

Şifreli hesaplama tamamlandıktan sonra, Solo yerel olarak sıfır bilgi kanıtı (ZKP) oluşturur ve bunu zincir üzerinde doğrulama için sunar. Bu ZKP, "Ben eşsiz ve gerçek bir insanım" ifadesini kanıtlar, ancak herhangi bir orijinal biyolojik bilgi veya ara hesaplama detaylarını açıklamaz.

Solo, yüksek verimli Groth16 zk‑SNARK'ı kanıtlama oluşturma ve doğrulama çerçevesi olarak kullanır, çok düşük hesaplama yükü ile sade ve sağlam ZKP'ler üretir. Doğrulayıcılar, kimliğin geçerliliğini onaylamak için yalnızca bu kanıtı kontrol etmelidir ve tüm süreç herhangi bir hassas verilere erişim gerektirmez. Sonunda, ZKP, özel Layer2 ağı SoloChain'e gönderilir ve zincir üzerindeki sözleşmeler tarafından doğrulanır.

Solo'nun Avantajları ve Özellikleri

1. Gizlilik koruma: zkHE mimarisi, tüm kullanıcıların biyometrik verilerini yerel olarak homomorfik şifreleme ve ZKP yapısı ile işlemelerine olanak tanır, bu süreç boyunca orijinal verilerin yüklenmesi veya şifrelerinin çözülmesi gerekmez, gizlilik ihlali riskini önler.

2. TANIMLAMA benzersizliği: Şu anki doğrulayıcının geçmiş kayıtlarla aynı kişi olup olmadığını doğrulamak için şifreli durumdaki özellik vektörü mesafe karşılaştırma mekanizması kullanarak, "her adresin arkasında gerçek bir benzersiz insan var" temel kimlik kısıtlamasını oluşturur.

3. Verimli Doğrulama: zk kanıtı sürecini ince bir şekilde optimize ederek, tüm hesaplama görevlerinin sıradan mobil cihazlarda tamamlanmasını sağlamak. Gerçek testlerde doğrulama üretim süresi genellikle 2-4 saniye arasında kontrol ediliyor, zincir üzerindeki doğrulama süreci milisaniye seviyesinde tamamlanıyor ve tamamen merkeziyetsiz.

4. Uygunluk Arayüzü: Sistem tasarımında, zincir üzerindeki DID ve KYC sistem entegrasyonunu destekleyen isteğe bağlı köprü modüllerini içeren uygunluk bağlantı arayüzleri için yer ayrılmıştır ve belirli senaryolar altında doğrulama durumunun belirli Layer1 ağına sabitlenmesine olanak tanıyan bir yetenek bulunmaktadır.

5. Tamamlayıcılık: Kimlik yığınındaki alt katman konsensüs modülü olarak, Solo mevcut DID, VC, zkID, SBT gibi çözümlerle bir araya gelerek, zincir üzerindeki ekosistem için doğrulanabilir, birleştirilebilir gerçek kimlik temeli oluşturur.

Solo, veri etiketleme, DePIN ağı ve SocialFi oyunları gibi birçok dikey alanda birden fazla protokol ve platform ile iş birliği yaptı. Bu iş birlikleri, Solo'nun kimlik doğrulama mekanizmasının geçerliliğini daha da doğrulama umudunu taşıyor ve zkHE modeline gerçek dünya talepleri için kalibrasyon geri bildirim mekanizması sağlayarak, Solo'nun kullanıcı deneyimini ve sistem performansını sürekli olarak optimize etmesine yardımcı olacak.

Güvenilir ve anonim bir kimlik katmanı sistemi inşa ederek, Solo Web3 dünyası için 1P1A(Bir Kişi, Bir Hesap) yetenek temelini atıyor ve zincir üzerindeki kimlik sisteminin evrimi ile uyumlu uygulamaların genişlemesine yönelik önemli bir alt yapı olmayı umuyor.