Web3 TANIMLAMA katmanı yeni paradigmaları: Solo'nun teknik atılımları ve ekosistem yerleşimi

Web3 TANIMLAMA katmanı projesi Solo, yakın zamanda 1,2 milyon dolarlık Pre-Seed finansman turunu Draper Associates'ın liderliğinde tamamladı. Solo, özgün zkHE mimarisi üzerine inşa ederek, "güvenilir anonim" bir zincir üstü kimlik sistemi oluşturmayı hedefliyor ve uzun zamandır Web3'ü rahatsız eden "imkansız üçgeni" yani gizlilik koruma, kimlik benzersizliği ve merkeziyetsiz doğrulanabilirlik arasında denge sağlamayı umuyor.

Solo'nun çekirdek ekip gücü oldukça sağlam. CEO Edison, Yale İşletme Okulu'nda eğitim aldı ve Yale İşletme Okulu Blockchain Derneği'ni kurdu. Diğer iki kurucu ortak Stephen ve Sissi, sırasıyla blockchain ve yapay zeka alanında derin birikime sahip Shenzhen Üniversitesi profesörleridir.

Teknik yol haritasında, Solo, benzersiz zkHE( sıfır bilgi homomorfik şifreleme) çözümünü temel alarak, gizlilik koruma, TANIMLAMA benzersizliği ve merkeziyetsiz doğrulanabilirlik arasında dinamik bir denge sağlamayı amaçlayan bir kimlik mimarisi geliştirmiştir. Günümüzde Web3 ekosisteminin sıkça cadı avlarına maruz kalması, kullanıcı güven sistemi eksikliği, uyum sağlama zorluğu gibi sistematik sorunlarla karşı karşıya olduğu bir ortamda, Solo'nun sunduğu çözüm önemli bir referans ve öncülük anlamı taşıyabilir.

Web3 TANIMLAMA katmanının uzun süreli eksikliği

Web3 alanındaki altyapı hızla gelişmesine rağmen, "TANIMLAMA katmanı" güven ve katılımı destekleyen temel bir modül olarak uzun süre boş kalmıştır. Zincir üzerindeki sistemler açısından bakıldığında, kullanıcı genellikle harf ve rakamların oluşturduğu bir cüzdan adresi olarak tanımlanır; yapılandırılmış bireysel özellikler ve davranış etiketleri eksiktir. Ek bir TANIMLAMA katmanı mekanizması olmadan, kripto yerel dünyasında güvenilir bir kullanıcı profili oluşturmak neredeyse imkânsızdır, dolayısıyla itibar birikimi ve kredi değerlendirmesi de gerçekleştirilemez.

TANIMLAMA katmanının eksikliği, Web3'teki en yaygın ve en zorlu sorunlardan birini, yani cadı saldırısını doğrudan ortaya çıkarmıştır. Celestia örneğinde olduğu gibi, 2023 yılındaki airdrop'unda 60 milyon $TIA'nın %65'ine kadar olan kısmı robotlar veya cadı hesapları tarafından elde edilmiştir. Benzer durumlar, Arbitrum, Optimism gibi projelerin dağıtım süreçlerinde de yaygın olarak görülmektedir.

DePIN alanında, sahte adreslerin veri sahteciliği yaparak teşvikleri kandırması durumu sıkça görülmektedir, bu da verilerin gerçekliğini bozmakta ve doğrudan ağın kullanılabilirliğini ve güven temelini etkilemektedir. GameFi'de, çoklu hesaplarla görev tamamlama ve ödülleri toplama davranışları, oyun içi ekonomik sistemin dengesini ciddi şekilde bozmaktadır, bu da gerçek oyuncuların kaybına ve proje teşvik mekanizmasının etkisiz hale gelmesine yol açmaktadır.

AI alanında, TANIMLAMA katmanının eksikliği de derin etkiler yarattı. Günümüzde büyük ölçekli AI model eğitimi giderek daha fazla "insan geri bildirimi" ve veri etiketleme platformlarına bağımlı hale geliyor ve bu görevler genellikle açık topluluklara veya zincir üstü platformlara dış kaynak sağlanarak tamamlanıyor. Ancak "insan benzersizliği" garantisi olmadan, script ile toplu simülasyon davranışları ve robotların sahte girdi oluşturma durumu giderek daha ciddi hale geliyor, bu sadece eğitim verilerini kirletmekle kalmıyor, aynı zamanda modelin ifade gücünü ve genelleme yeteneğini de büyük ölçüde zayıflatıyor.

Web3 TANIMLAMA katmanı keşfi

Şu anda piyasada Web3 tanımlama katmanı çözümleri onlarca kadar var ve bunlar genel olarak dört kategoriye ayrılabilir: biyometrik, sosyal güven, DID birleştirme ve davranış analizi.

Biyometrik türler genellikle biyometrik teknolojiyi temel alır, kimlik benzersizliğini sağlamak için güçlü bir cadı saldırısına karşı dayanıklılık gösterir, ancak kullanıcı gizliliğini ihlal etme riski taşır. Sosyal güven türleri "kullanıcı egemenliğine" önem verir, sosyal güven ağı ve açık doğrulamayı vurgular, ancak kimlik benzersizliğini sağlama konusunda zorluk yaşar. DID toplama türleri, Web2 kimlik/KYC verilerini, Doğrulanabilir Kimlikler gibi dış belgeleri birleştirerek zincir üzerindeki kimlik yapısını oluşturur, mevcut uyum sistemleriyle yüksek uyumluluğa sahiptir, ancak merkeziyetsizliği sınırlıdır. Davranış analizi türleri, zincir üzerindeki adres davranışlarına dayanarak kullanıcı profili ve itibar sistemi oluşturur, gizlilik koruması iyidir, ancak kullanıcıların gerçek kimlikleriyle bağlantı kurmakta zorluk yaşar.

Mevcut kimlik katmanı çözümleri genellikle gizlilik koruma, kimlik benzersizliği ve merkeziyetsiz doğrulanabilirlik arasındaki imkansız üçgen sıkıntısına düşmektedir. Biyometrik çözümler hariç, diğer alanlardaki kimlik mekanizmaları genellikle "kimlik benzersizliği" ni etkin bir şekilde güvence altına almakta zorluk yaşamaktadır.

Solo'nun teknik çözümü

Solo, biyometrik tanımlamayı kullanıcı tanımlamasının benzersizliği için temel bir yöntem 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, Pedersen taahhüdü, homomorfik şifreleme (HE) ve sıfır bilgi kanıtı (ZKP) ile birleştirilmiştir. Kullanıcıların biyometrik verileri yerel olarak çoklu şifreleme işlemlerine tabi tutulabilir, sistem hiçbir ham veriyi ifşa etmeden doğrulanabilir sıfır bilgi kanıtı üretir ve bunu zincire gönderir, böylece kimliğin sahteciliğe karşı dayanıklılığı ve gizlilik koruması altında doğrulanabilirliği sağlanır.

Homomorfik şifreleme aşamasında, sistem taahhüt edilen biyometrik verileri homomorfik şifreleme biçiminde devreye aktarır, eşleşme ve karşılaştırma gibi mantıksal işlemleri gerçekleştirir ve tüm süreç boyunca şifre çözme gerektirmez. Şifreleme hesaplaması tamamlandığında, Solo yerel olarak bir sıfır bilgi kanıtı (ZKP) oluşturur ve bu kanıt, zincir üzerinde doğrulama için sunulur. Bu ZKP, "Ben benzersiz ve gerçek bir insanım" bilgisini kanıtlar, ancak herhangi bir orijinal biyometrik bilgi veya ara hesaplama detayını ifşa etmez.

Solo, son derece düşük hesaplama maliyetiyle şık ve sağlam bir ZKP oluşturmak için yüksek verimli Groth16 zk-SNARK'ı kanıt üretim ve doğrulama çerçevesi olarak kullanmaktadır. Doğrulayıcı, bu kanıtı kontrol ederek kimliğin geçerliliğini onaylayabilir; tüm süreç herhangi bir hassas veriye erişim gerektirmez. Son olarak, bu ZKP, özel Layer2 ağı SoloChain'e sunulur ve zincir üzerindeki sözleşmeler tarafından doğrulanır.

Doğrulama verimliliği açısından, Solo çözümü kendisi son derece yüksek bir verimliliğe sahiptir. Daha yüksek boyutlu biyometrik özellik verileriyle karşılaştığında, Solo'nun kullandığı zkHE mimarisi, kanıt oluşturma süresi ve toplam doğrulama süresi açısından geleneksel ZKP çözümlerinden çok daha üstündür. 128 boyutlu veri koşullarında, geleneksel ZKP'nin doğrulama süresi 600 saniyeyi aşarken, Solo çözümü neredeyse etkilenmez ve her zaman birkaç saniye seviyesinde kalmaktadır.

Web3 tanımlama katmanındaki "imkansız üçgeni" kırmanın yeni denemesi

Solo, gizlilik koruma, kimlik benzersizliği ve kullanılabilirlik arasında teknik bir denge ve atılım gerçekleştirerek Web3 kimlik katmanının "imkansız üçgenini" kırmanın yeni bir yolunu sunuyor.

Gizlilik açısından, zkHE mimarisi tüm kullanıcı biyometrik verilerinin yerel olarak homomorfik şifreleme ve ZKP yapısını kullanmasına izin verir; bu süreçte orijinal verilerin yüklenmesine veya şifrelerinin çözülmesine gerek kalmaz, böylece gizlilik ihlali riski tamamen ortadan kaldırılır. Kimlik benzersizliği açısından, Solo, şifreli durumdaki özellik vektörü mesafe karşılaştırma mekanizması ile mevcut doğrulayıcının geçmiş kayıtlarla aynı kişi olup olmadığını doğrular ve "her adresin arkasında gerçek bir benzersiz insan vardır" temel kimlik kısıtlamasını oluşturur. Kullanılabilirlik açısından, Solo, zk kanıt sürecinin ince optimizasyonu ile tüm hesaplama görevlerinin sıradan mobil cihazlarda tamamlanmasını sağlar; doğrulama üretim süresi genellikle 2-4 saniye içinde kontrol edilirken, zincir üzerindeki doğrulama süreci milisaniye düzeyinde tamamlanabilir ve tüm süreç merkezsizdir.

Solo, sistem tasarımında uyumluluk entegrasyon arayüzleri için yer ayırmıştır. Bu, zincir üzerindeki DID ve KYC sistemleriyle entegrasyonu destekleyen isteğe bağlı köprü modüllerini ve belirli senaryolar altında doğrulama durumunu belirli Layer1 ağlarına sabitleme yeteneğini içermektedir. Gelecekte uyumlu pazara yönelik uygulamalarında, Solo, gizlilik ve merkeziyetsizlik özelliklerini korurken, her bölgede kimlik doğrulama, veri izlenebilirliği ve düzenleyici işbirliği gereksinimlerini karşılamayı ummaktadır.

Üst düzey kimlik etiketleri veya davranış kanıtlarına odaklanan çözümlerle karşılaştırıldığında, Solo'nun avantajı, "insan benzersizliğinin doğrulanmasını" en alt seviyede tamamlayabilen bir temel kimlik ağı inşa etmesidir ve gizlilik koruma, güvene ihtiyaç duymama, gömülebilirlik, sürdürülebilir doğrulama gibi özelliklere sahiptir. Bu, daha üst düzey VC, SBT, sosyal grafikler gibi uygulamalar için temel "insan deneyimi doğrulaması" sağlar.

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 umudu taşımaktadır ve zkHE modeline gerçek dünya talep kalibrasyonu için geri bildirim mekanizması sunarak, Solo'nun kullanıcı deneyimini ve sistem performansını sürekli olarak 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 uygulama genişlemesini destekleyecek önemli bir altyapı olmayı umuyor.