Solo: Web3 güvenilir anonim kimlik katmanını inşa etme üzerine yeni bir deneme

Web3 alanındaki altyapı hızla gelişiyor, ancak güvenin ve katılımın temel modülü olarak "TANIMLAMA katmanı" uzun süredir eksik kalmış durumda. Veri etiketlemeden, davranış puanlamasına, protokol etkileşiminden topluluk yönetişimine kadar, Web3'teki birçok kritik görev "insan girişi"ni etkili veri kaynağı olarak kullanmaktadır. Ancak, zincir üzerindeki sistemler açısından bakıldığında, kullanıcılar genellikle sadece bir dizi alfanümerik karakterden oluşan bir cüzdan adresidir ve yapılandırılmış bireysel özellikler ve davranış etiketlerinden yoksundur. Ekstra bir TANIMLAMA katmanı mekanizması desteği olmadan, kripto yerli dünyada güvenilir kullanıcı profilleri oluşturmak neredeyse imkansızdır ve itibar birikimi ile kredi değerlendirmesi gerçekleştirmek daha zordur.

TANIMLAMA katmanındaki eksiklik, Web3'teki en yaygın ve en zorlu sorunlardan birini - cadı saldırısını - doğrudan tetikledi. Kullanıcı katılımına dayanan çeşitli teşvik etkinliklerinde, kötü niyetli kullanıcılar kolayca birden fazla kimlik sahteleyerek ödülleri tekrar alabilir, oylamaları manipüle edebilir ve verileri kirletebilir, böylece "gerçek kişilerin katılımı" ile desteklenmesi gereken mekanizmalar tamamen işlevsiz hale gelir.

Bazı projelerin anormal davranışları filtrelemek için "anti-Sybil" mekanizmalarını tanıtmaya çalışmasına rağmen, gerçek şu ki, bu tür önlemler genellikle gerçek kullanıcıları yanlış hedef alır ve gerçek spamcılar kuralları kolayca aşabilirler. Bu nedenle, güçlü bir TANIMLAMA temeli olmadan, zincir üzerindeki teşvik dağıtımının her zaman adil, verimli ve sürdürülebilir olması zor görünmektedir.

Web3'ün diğer dikey alanlarında, TANIMLAMA eksikliğinin yarattığı sorunlar da oldukça belirgindir. DePIN alanında, sahte adreslerin veri sunmak için kullanılması ve teşvikleri dolandırmak yaygın bir durumdur, bu da verinin doğruluğunu bozmakta ve ağın kullanılabilirliği ile güven temelini doğrudan etkilemektedir. GameFi'de, çoklu hesaplarla görevleri tamamlamak ve ödülleri toplamak, oyun içi ekonomik sistemin dengesini ciddi şekilde bozmakta, bu da gerçek oyuncuların kaybına ve proje teşvik mekanizmalarının işlemez hale gelmesine yol açmaktadır.

AI alanında, TANIMLAMA katmanının eksikliği de derin etkiler yaratmaktadır. Günümüzde büyük ölçekli AI model eğitimi, giderek daha fazla "insan geri bildirimi" ve veri etiketleme platformlarına bağımlı hale gelmektedir ve bu görevler genellikle açık topluluklar veya zincir üzerindeki platformlara dış kaynaklı olarak verilmiştir. "İnsan benzersizliği" garantisinin yokluğunda, betiklerin toplu simülasyon davranışları ve robotların sahte girişleri olayı giderek daha yaygın hale gelmekte, bu durum yalnızca eğitim verilerini kirletmekle kalmayıp, aynı zamanda modelin performansını ve genelleme yeteneğini de büyük ölçüde zayıflatmaktadır.

Ayrıca, etkili bir TANIMLAMA katmanının yokluğunda, Web2 dünyasında yaygın olarak kullanılan KYC mekanizması, kredi puanlama sistemi ve davranış profillemesi, neredeyse yerel ve güvenilir bir şekilde zincire yansıtılamaz. Bu durum, kurumların kullanıcı gizliliğini koruma şartıyla Web3'e katılımını kısıtlamakla kalmaz, aynı zamanda zincirdeki finansal sistem her zaman bir TANIMLAMA boşluğunda kalır.

Web3 TANIMLAMA katmanı keşfi

Şu anda piyasada Web3 tanımlama katmanı çözümleri sayısı birkaç on adeti bulmakta ve bunlar dört ana kategoriye ayrılabilir:

1. Biyometrik Tür: Biyometrik teknolojiyi öne çıkararak kimliğin benzersizliğini garanti eder. Temsilci projeler arasında Worldcoin, Humanode gibi projeler bulunmaktadır. Bu tür çözümler genellikle biyometrik verilerin toplanması nedeniyle kullanıcı gizliliğini ihlal edebilir ve gizlilik koruma ile uyumluluk açısından zayıf olabilir.

2. Sosyal güven sınıfı: Sosyal güven ağları ve açık doğrulama üzerinde durur. Temsilci projeler arasında Proof of Humanity, Circles vb. bulunmaktadır. Bu tür çözümler teorik olarak yüksek derecede merkeziyetsizlik sağlayabilir, ancak kimlik benzersizliğinin güvence altına alınması zordur.

3. DID Birleştirme Türleri: Web2 kimliği/KYC verileri, Verifiable Credentials gibi dış belgeleri entegre ederek, birleştirilebilir bir zincir üstü kimlik yapısı oluşturur. Temsilci projeler arasında Civic, SpruceID vb. bulunmaktadır. Bu tür çözümler mevcut uyum sistemleriyle yüksek uyumluluğa sahiptir, ancak kimliğin benzersizliği daha zayıftır.

4. Davranış analizi türü: Zincir üzerindeki adres davranışları, etkileşim izleri gibi veriler temel alınarak, grafik algoritmaları kullanılarak kullanıcı profili ve itibar sistemi oluşturulmaktadır. Temsilci projeler arasında ReputeX, Krebit gibi projeler bulunmaktadır. Bu tür çözümler gizlilik koruması açısından iyi, ancak kullanıcıların gerçek kimlikleriyle bağlantı kurmakta zorluk yaşanmaktadır.

Yukarıda özetlenenlere göre, mevcut kimlik katmanı çözümleri genel olarak bir imkansız üçgen dilemmasına sıkışmış durumda: gizlilik koruma, kimlik benzersizliği ve merkeziyetsiz doğrulanabilirlik üçlüsünü aynı anda sağlamak zor. Biyometrik çözümler dışında, diğer tür kimlik mekanizmaları genel olarak "kimlik benzersizliğini" etkili bir şekilde güvence altına almakta zorlanıyor.

Solo'nun teknik çözümü

Solo, biyometrik tanıma yöntemini kullanıcı kimliğinin benzersizliği için temel bir araç olarak seçmiş ve kriptografi temelinde, "gizlilik koruma" ile "merkeziyetsiz doğrulanabilirlik" arasındaki denge sorununa yönelik oldukça benzersiz bir teknik yol sunmuştur.

Solo'nun çözümü zkHE mimarisi üzerine kurulmuştur ve Pedersen taahhüdü, homomorfik şifreleme (HE) ve sıfır bilgi kanıtı (ZKP)'yi birleştirir. Kullanıcıların biyometrik verileri yerel olarak çoklu şifreleme işlemlerinden geçirilebilir, sistem herhangi bir ham veriyi ifşa etmeden doğrulanabilir sıfır bilgi kanıtı üretir ve bunu zincire gönderir, böylece kimliğin sahteciliği önlenir ve gizlilik koruması altında doğrulanabilirlik sağlanır.

Solo'nun zkHE mimarisinde, TANIMLAMA süreci homomorfik şifreleme (HE) ve sıfır bilgi kanıtı (ZKP) ile oluşturulan çift şifreleme savunmasından oluşmaktadır. Tüm süreç, kullanıcı mobil cihazında yerel olarak tamamlanır ve hassas bilgilerin sızmasını engeller.

Homomorfik şifreleme, verilerin şifreli durumda doğrudan hesaplama yapılmasına izin verir. Sistem, taahhüt edilen biyometrik verileri homomorfik şifreleme biçiminde devreye giriş yapar, eşleştirme ve karşılaştırma gibi mantıksal işlemleri gerçekleştirir, bu süreçte şifre çözme gerekmez. Ardından, karşılaştırma sonuçlarına dayanarak "mesafe eşik değerinden küçük mü" şeklinde bir sıfır bilgi kanıtı üretilir, böylece orijinal verilerin veya mesafe değerinin ifşa edilmeden "aynı kişinin olup olmadığı" yargısı tamamlanır.

Şifreli hesaplama tamamlandıktan sonra, Solo yerel olarak bir sıfır bilgi kanıtı (ZKP) oluşturur ve bunu zincir üzerinde doğrulama için sunar. Bu ZKP, "Ben benzersiz ve gerçek bir insanım" ifadesini kanıtlar, ancak herhangi bir orijinal biyolojik bilgi veya ara hesaplama detaylarını ifşa etmez. Solo, kanıt oluşturma ve doğrulama çerçevesi olarak verimli Groth16 zk-SNARK'ı kullanır ve çok az hesaplama maliyeti ile sade ve sağlam bir ZKP üretir. Sonuç olarak, bu ZKP özel Layer2 ağı SoloChain'e sunulur ve zincir üzerindeki sözleşme tarafından doğrulanır.

Doğrulama Verimliliği

Solo planı, aşağıdaki birkaç alanda kendini gösteren son derece yüksek bir doğrulama verimliliğine sahiptir:

1. Kriptografik algoritma optimizasyonu: Solo, ana çerçeve olarak yüksek doğrulama verimliliğine sahip Groth16 zk-SNARK'ı seçti. Bu sistem, yaklaşık 200 baytlık çok küçük bir kanıt boyutuna sahip olup, zincir üzerinde milisaniye düzeyinde doğrulama gerçekleştirebilir, etkileşim gecikmesini ve depolama maliyetini önemli ölçüde azaltır.

2. Yüksek Performans: Deneyler, yüksek boyutlu biyometrik özellik verileriyle karşılaştığında, Solo'nun zkHE mimarisinin, kanıt üretim süresi ve toplam doğrulama süresi açısından geleneksel ZKP çözümlerinden çok daha iyi performans sergilediğini göstermektedir. 128 boyutlu veri koşulları altında, geleneksel ZKP'nin doğrulama süresi 600 saniyeyi aşarken, Solo çözümü neredeyse etkilenmemekte ve her zaman birkaç saniye seviyesinde kalmaktadır.

3. İstemci optimizasyonu: Solo'nun zkHE doğrulama süreci (Pedersen taahhüt üretimi, homomorfik şifreleme işlemi ve ZKP yapımı dahil) sıradan akıllı telefonlarda yerel olarak tamamlanabilir. Gerçek test sonuçları, orta seviye cihazlarda toplam hesaplama süresinin 2-4 saniye olduğunu göstermektedir ve bu, çoğu Web3 uygulamasının akıcı etkileşimini desteklemek için yeterlidir.

Web3 TANIMLAMA katmanını "imkansız üçgen"i kırma girişimi

Solo, gizlilik koruma, kimlik benzersizliği ve kullanılabilirlik arasında teknik denge ve atılım gerçekleştirerek Web3 kimlik katmanındaki "imkansız üçgeni" kırmanın yeni bir yolunu sunmaktadır:

1. Gizlilik açısından: zkHE mimarisi, tüm kullanıcıların biyometrik verilerini yerel olarak homomorfik şifreleme ve ZKP yapısı ile gerçekleştirmesine olanak tanır; bu süreçte orijinal verilerin yüklenmesi veya şifrelerinin çözülmesi gerekmez, böylece gizlilik ihlali riski tamamen ortadan kaldırılır.

2. TANIMLAMA benzersizliği: Şifreli durumda özellik vektörü mesafe karşılaştırma mekanizması aracılığıyla, mevcut doğrulayıcının tarihsel kayıtlarla aynı kişi olup olmadığını onaylayarak "her adresin arkasında gerçek bir benzersiz insan olduğu" temel kimlik kısıtlamasını oluşturur.

3. Kullanılabilirlik: zk kanıt sürecinin ince optimizasyonu sayesinde, tüm hesaplama görevlerinin sıradan mobil cihazlarda tamamlanmasını sağlamakta, doğrulama üretim süresi genellikle 2-4 saniye içinde kontrol edilmektedir, zincir üzerindeki doğrulama süreci ise milisaniye seviyesinde tamamlanabilmektedir.

Solo, sistem tasarımında uyumluluk entegrasyon arayüzleri için yer bıraktı; bu, zincir üzerindeki DID ve KYC sistemleriyle entegrasyonu destekleyen isteğe bağlı köprü modüllerini ve belirli senaryolarda doğrulama durumunun belirli bir Layer1 ağına sabitlenmesine izin veren yetenekleri içerir. Bu, gelecekte uyumlu pazarlara yönelik uygulamalar için bir olasılık sunmaktadır.

Daha makro bir açıdan bakıldığında, Solo'nun biyometrik + zkHE tabanlı yolu, diğer çözümlerle doğal bir tamamlayıcılık oluşturuyor. Solo, kimlik yığınındaki temel mutabakat modülü gibi çalışarak, Web3 için gizlilik koruma yeteneğine sahip insan benzersizliği kanıtı altyapısı sağlamaya odaklanıyor. zkHE mimarisi, çeşitli DID veya uygulama ön uçlarına plug-in modülü olarak entegre edilebileceği gibi, mevcut VC, zkID, SBT gibi unsurlarla bir araya gelerek zincir üzerindeki ekosisteme doğrulanabilir, birleştirilebilir gerçek kimlik temeli oluşturuyor.

Şu anda, Solo, Kiva.ai, Sapien, PublicAI, Synesis One, Hive3, GEODNET gibi birçok protokol ve platformla iş birliği yapmıştır ve veri etiketleme, DePIN ağı ve SocialFi oyunları gibi birçok dikey alana yayılmaktadır. Bu iş birlikleri, Solo'nun TANIMLAMA mekanizmasının uygulanabilirliğini daha da doğrulama umudunu taşımakta ve zkHE modeline gerçek dünya talep kalibrasyonu için geri bildirim mekanizması sunarak, Solo'nun kullanıcı deneyimini ve sistem performansını sürekli optimize etmesine yardımcı olmaktadır.

Web3 dünyası için güvenilir ve anonim bir kimlik katmanı sistemi inşa ederek, Solo 1P1A'nın yetenek temelini oluşturuyor ve zincir üzerindeki kimlik sisteminin evrimi ile uyumlu uygulamaların genişlemesini destekleyecek önemli bir altyapı olma potansiyeline sahip.