저자: Chloe, IOSG 어소시에이트

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DID 및 PoP 인증 및 관리

지난 호 "The Human-Machine Game Has Just Begun"에서는 웹 3.0에서 DID와 PoP가 특히 중요한 이유에 대해 이야기했습니다. 이번 주에는 DID와 PoP의 개념을 살펴보고 몇 가지 PoP 검증 방법과 주요 프로젝트를 소개합니다.

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퍼베이시브 ID 관리 로직

현실 세계의 ID 관리이든 Web3.0의 DiD이든 다음과 같은 논리를 따릅니다.

- 태그 개인. 먼저 사람을 "태그"하려면 식별자가 필요합니다. 이 식별자는 ID 번호와 같이 고유하고 변경되지 않아야 합니다.

- 신원을 확인합니다. 둘째, 식별자를 확인해야 합니다. 종종 실제 인증은 ID 보유와 같은 소유권 증명 또는 생체 인증(지문, 안면 인식 등)을 통해 이루어집니다. 개인이 고유한 "식별자" 마크를 가지고 있고 이 대응이 올바른 것으로 확인된 경우. 생물학적 사람은 정체성과 동일합니다.

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DID가 특별한 이유

그렇다면 DID의 특별한 점은 무엇일까요? 첫 번째는 "탈중앙화" 측면에서 DID입니다. 중앙 집중식 기관에서 제어하는 ​​기존 식별자와 달리 DID 식별자는 자체 소유하고 독립적이며 P2P 분산 네트워크에 의존해야 합니다. 둘째, DID의 검증 방식도 다르다 어떤 종류의 인증서를 보유하여 증명하는 것이 아니라 암호화된 공개키-개인키로 서명을 검증하는 방식이다. 마지막으로 개인정보의 초점도 다르다. 여기에 있는 정보는 주로 구매한 NFT, 전송 기록 수, 플레이한 체인 게임 등과 같은 온체인 활동입니다. 이러한 온체인 데이터는 식별자에 첨부됩니다.

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PoP의 다양한 사례

Proof of Personhood는 이름에서 알 수 있듯이 생물학적 개인의 인증을 기반으로 생물학적 개인과 AI를 효과적으로 구별하는 방법입니다. 오늘날 인공지능의 발달은 알파고가 세계 바둑 챔피언을 꺾는 등 많은 분야에서 인간을 이길 수 있는 지경에 이르렀다. 따라서 AI와 생물학적 인간을 성공적으로 식별하기 위해서는 AI의 약점부터 시작해야 한다.

우선 가장 단순하고 직설적인 논리는 인간과 AI가 다르게 생겼다는 것이다. AI는 인간의 사고를 모방할 수 있지만 눈동자, 피부 질감 및 기타 생물학적 특성과 같은 인간의 외모를 모방하는 것은 어렵습니다. 따라서 가장 직접적인 방법은 생물학적 특성을 보여줌으로써 사람들을 구분하는 것인데, 이 방법을 익명 당사자(Pseudonym Parties)라고 합니다. 인터뷰에 참여하는 것처럼 사용자는 온라인 또는 오프라인 파티에 참여하여 얼굴, 목소리 및 기타 생물학적 특성을 보여야 생물학적 사람임을 증명할 수 있습니다.

둘째, 인간과 AI를 구별하는 또 다른 특징은 사회적 속성입니다. 인간은 사회적 동물이며 주변 사람들과 사회적 관계를 맺을 수밖에 없지만 로봇은 그렇지 않습니다. 따라서 Web of Trust는 이 기능을 활용하고 사람들의 사회적 속성을 통해 확인합니다. 사용자가 여러 소셜 플랫폼을 오랫동안 사용하고 다른 사람과 더 많이 상호 작용하면 이 사람이 봇일 확률은 낮아집니다.

또한 AI와 달리 인간은 논리적 사고와 패턴인식에 매우 뛰어나며, 바로 이것이 머신러닝이 극복하기 어려운 점이다. 역 튜링 테스트는 이 기능을 활용합니다. 역 튜링 테스트는 수년 동안 사용되어 왔으며 널리 사용됩니다. 누구나 인터넷 서핑을 하다보면 신호등/기관차/얼룩말 횡단이 포함된 타일을 선택하여 인식을 완료할 수 있는 9개의 타일이 포함된 팝업창을 접했을 것인데, 이것이 바로 역 튜링 테스트를 적용한 것입니다.

현재 PoP 트랙의 대부분의 주요 프로젝트는 위의 검증 방법 중 하나 이상을 채택합니다. 예를 들어, Proof of Humanity 및 BrightID는 익명 모임 및 소셜 연결을 통해 인증합니다. 이 두 프로젝트의 논리는 유사하며 둘 다 작은 원의 비디오 합의를 통해 검증됩니다. BrightID는 또한 이를 기반으로 혁신했으며 소셜 네트워크 그래프의 위치를 ​​기반으로 하는 새로운 확인 방법인 Bitu 확인을 도입했습니다. Bitu 검증 방법은 사용자의 각 사회적 관계가 네트워크의 중심에 가까운 정도를 평가하는 것입니다. 사용자가 교차가 없는 익숙하지 않은 계정과 연결하면 "악을 행하는" 비용이 증가하는 포인트 페널티를 받게 됩니다. 그러나 Proof of Humanity와 BrightID에는 여전히 몇 가지 문제가 있습니다. 첫 번째는 사용자에게 "얼굴을 보여주도록" 요구하고 일부 개인 데이터를 게시하여 사용자의 개인 정보를 어느 정도 희생시키는 것입니다. 또 다른 결점은 회의 구성, 인적 검증, PoP 네트워크 유지에 드는 비용이 높아 확장성이 떨어진다는 것입니다.

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Idena 사용자 확인 수준 및 번호

DID와 PoP를 탐색하려면 아직 갈 길이 멀다. 현재 대부분의 DID 솔루션은 사용자를 위한 소셜 그래프 및 사용자 초상화를 구축하는 최근 핫한 SocialFi 프로젝트, CyberConnect, Galaxy 등과 같이 사용자를 위한 온체인/오프체인 데이터 축적에 전념하고 있습니다. 그러나 "식별자"에 대한 논의와 탐색은 상대적으로 뒤처져 있으며 사람들은 일반적으로 웹 3.0의 식별자를 지갑 주소와 동일시합니다. 사람은 고유한 ID만 가질 수 있지만 수많은 지갑 주소를 신청할 수 있습니다. 다행스럽게도 zk 기술을 활용하고 온체인 활동을 기반으로 사용자에게 배지를 발행하는 DID 솔루션인 Sismo와 함께 이 방향으로 가는 첫 번째 단계가 있습니다.

사용자는 다른 지갑 주소를 지정하고 동일한 ENS 도메인 이름으로 다른 지갑 주소의 활동 배지를 수집할 수 있습니다. 이것은 여러 지갑과 사용자의 고유 ID 간의 충돌을 해결할 뿐만 아니라 사용자 개인 정보를 보호합니다. 그러나 사용자는 여전히 여러 ENS 도메인 이름을 요청할 수 있습니다. 현재 업계의 식별자 탐색에는 다양한 고유한 방법이 있지만 이러한 응용 프로그램의 광범위한 홍보에는 아직 갈 길이 멉니다. Web3.0의 기반이 되는 DID는 앞으로 더욱 혁신적인 프로젝트로 발굴될 것입니다. IOSG를 계속 지켜봐 주십시오. 웹 3.0에 대한 더 많은 기사를 가져올 것입니다.