著者: Chloe、IOSG アソシエイト

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Insight

DID および PoP 認証と管理

「ヒューマン マシン ゲームは始まったばかりです」の前回の号では、Web 3.0 において DID と PoP が特に重要である理由について説明しました。今週は、DID と PoP の概念を検討し、いくつかの PoP 検証方法と主要なプロジェクトを紹介します。

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広範囲にわたるアイデンティティ管理ロジック

現実世界の ID 管理であっても、Web3.0 における DiD であっても、次のロジックに従います。

- 個人にタグを付けます。まず、人を「マーク」するための識別子が必要です。この識別子は、ID 番号など、一意で変更されていない必要があります。

- 身元を確認します。次に、識別子を検証する必要があります。多くの場合、現実世界の認証は、ID の所有などの所有権の証明、または生体認証 (指紋認証、顔認識など) によって行われます。個人が固有の「識別子」マークを持っており、その対応が正しいことが証明された場合。生物学的な人物はアイデンティティに相当します。

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DID の特別な理由

では、DID の何がそんなに特別なのでしょうか? 1 つ目は、「分散化」という観点からの DID です。集中管理機関によって管理される従来の識別子とは異なり、DID 識別子は自己所有で独立しており、P2P 分散ネットワークに依存する必要があります。次に、DID の検証方法も異なり、何らかの証明書を持って証明するのではなく、公開鍵と秘密鍵を暗号化して署名を検証することで証明されます。最後に、個人情報の焦点も異なります。ここでの情報は、どのNFTが購入されたか、転送記録の数、どのチェーンゲームがプレイされたかなど、主にオンチェーンアクティビティです。これらのオンチェーンデータは識別子に付加されます。

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PoPのさまざまな実践

Proof of personhood は、その名前が示すように、生物学的人物の認証、つまり生物学的人物と AI を効果的に区別する方法に基づいています。今日、人工知能の発展は、AlphaGo が囲碁の世界チャンピオンを破るなど、多くの分野で人間に勝つことができる段階に達しています。したがって、AI と生物学的人間をうまく識別するには、AI の弱点から始める必要があります。

まず、最も単純でわかりやすい論理は、人間とAIは見た目が違うということです。 AIは人間の思考を模倣することはできますが、瞳孔、肌の質感、その他の生物学的特徴などの人間の外観を模倣することは困難です。したがって、生物学的特徴を示して人々を分離するのが最も直接的な方法であり、この方法は匿名当事者（仮名当事者）と呼ばれます。インタビューに参加するのと同じように、ユーザーはオンラインまたはオフラインのパーティーに参加して、自分の顔、声、その他の生物学的特徴を示し、自分が生物学的な人間であることを証明する必要があります。

第二に、人間と AI を区別するもう 1 つの特徴は、その社会的属性です。人間は社会的な動物であり、周囲の人々と社会的なつながりを持たなければなりませんが、ロボットにはありません。したがって、Web of Trust はこの機能を利用し、人々の社会的属性を通じて検証します。ユーザーが複数のソーシャル プラットフォームを長期間使用し、他のユーザーとのやり取りが多い場合、そのユーザーがボットである可能性は低くなります。

さらに、AIと異なり、人間は論理的思考やパターン認識が非常に得意であり、まさに機械学習が克服するのが難しい点です。逆チューリング テストはこの機能を利用します。逆チューリング テストは長年にわたって存在しており、広く使用されています。誰もがインターネットをサーフィンしているときに、信号機/機関車/横断歩道を含むタイルを選択して認識を完了できる 9 つのタイルを含むポップアップ ウィンドウに遭遇したことがあると思います。これは逆チューリング テストの応用です。

現在、PoP トラックの主要プロジェクトのほとんどは、上記の検証方法の 1 つ以上を採用しています。たとえば、Proof of Humanity と BrightID は、匿名の交流会やソーシャル コネクションを通じて認証します。これら 2 つのプロジェクトのロジックは似ており、両方とも小さなサークルのビデオ コンセンサスを通じて検証されます。 BrightID もこれに基づいて革新し、ソーシャル ネットワーク グラフ上の位置に基づく新しい検証方法である Bitu 検証を導入しました。 Bitu 検証の手法は、ユーザーの各社会的関係がネットワークの中心にどの程度近いかを評価することです。ユーザーが交差点のない見慣れないアカウントに関連付けると、ポイントペナルティが発生し、「悪事を行う」コストが増加します。ただし、Proof of Humanity と BrightID にはまだいくつかの問題があります。 1 つ目は、ユーザーに「顔の表示」と一部の個人データの公開を要求することで、ユーザーのプライバシーがある程度犠牲になります。もう 1 つの欠点は、会議の開催、人間による検証、PoP ネットワークの維持にコストがかかり、スケーラビリティが低下することです。

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Idena ユーザー認証レベルと番号

DID と PoP の探求にはまだ長い道のりがあります。現在、ほとんどの DID ソリューションは、ユーザーのソーシャル グラフやユーザー ポートレートを構築する最近の注目の SocialFi プロジェクト、Cyber​​Connect、Galaxy など、ユーザーのオンチェーン/オフチェーン データを蓄積することに特化しています。しかし、「識別子」の議論と探求は比較的遅れており、人々は一般に Web 3.0 の識別子をウォレット アドレスと同一視しています。個人は一意の ID しか持つことができませんが、無数のウォレット アドレスを申請できます。幸いなことに、ZK テクノロジーを活用し、オンチェーン アクティビティに基づいてユーザーにバッジを発行する DID ソリューションである Sismo によって、この方向への第一歩が実現します。

ユーザーは他のウォレット アドレスを指定し、同じ ENS ドメイン名の下にある他のウォレット アドレスのアクティビティ バッジを収集できます。これにより、複数のウォレットとユーザーの一意の ID 間の競合が解決されるだけでなく、ユーザーのプライバシーも保護されます。ただし、ユーザーは引き続き複数の ENS ドメイン名を要求できます。現在、業界ではさまざまな独自の方法で識別子を研究していますが、これらのアプリケーションを広く普及させるにはまだ長い道のりがあります。 Web3.0 の基礎である DID は、今後さらに革新的なプロジェクトによって研究されるでしょう。 IOSG にご期待ください。Web 3.0 に関する記事をさらにお届けする予定です。