Tác giả: Chloe, Cộng sự IOSG

tiêu đề phụ

Insight

Quản lý và xác thực DID & PoP

Số cuối cùng của "The Human-Machine Game Has Just Begun" đã nói về lý do tại sao DID và PoP lại đặc biệt quan trọng trong Web 3.0. Tuần này, chúng ta sẽ khám phá các khái niệm về DID và PoP, đồng thời giới thiệu một số phương pháp xác minh PoP và các dự án hàng đầu.

tiêu đề phụ

Logic quản lý danh tính phổ biến

Cho dù đó là quản lý danh tính trong thế giới thực hay DiD trong Web3.0, các logic sau đây đều được tuân thủ.

- Gắn thẻ cá nhân. Đầu tiên, chúng ta cần một mã định danh để "gắn thẻ" một người. Số nhận dạng này phải là duy nhất và không thay đổi, chẳng hạn như số ID.

- Xác minh danh tính. Thứ hai, chúng ta cần xác minh định danh. Thông thường, xác thực trong thế giới thực là thông qua bằng chứng về quyền sở hữu, chẳng hạn như có ID hoặc thông qua xác minh sinh trắc học (lấy dấu vân tay, nhận dạng khuôn mặt, v.v.). Khi một người có một dấu "nhận dạng" duy nhất và sự tương ứng này được xác minh là chính xác. Một con người sinh học tương đương với một danh tính.

Mô tả hình ảnh

tiêu đề phụ

Điều gì làm cho DID trở nên đặc biệt

Vậy DID có gì đặc biệt? Đầu tiên là DID về mặt "phi tập trung". Không giống như các số nhận dạng truyền thống được kiểm soát bởi các cơ quan tập trung, các số nhận dạng DID phải tự sở hữu, độc lập và phụ thuộc vào mạng phi tập trung P2P. Thứ hai, phương pháp xác minh của DID cũng khác, nó không được chứng minh bằng cách giữ một loại chứng chỉ nào đó mà bằng khóa công khai-khóa riêng được mã hóa để xác minh chữ ký. Cuối cùng, trọng tâm của thông tin cá nhân cũng khác nhau. Thông tin ở đây chủ yếu là các hoạt động trên chuỗi, chẳng hạn như NFT nào đã được mua, có bao nhiêu bản ghi chuyển khoản, trò chơi chuỗi nào đã được chơi, v.v. Những dữ liệu trên chuỗi này sẽ được đính kèm với mã định danh.

Mô tả hình ảnh

tiêu đề phụ

Thực tiễn khác nhau của PoP

Proof of Personhood, như tên cho thấy, dựa trên việc xác thực người sinh học, cách phân biệt hiệu quả giữa người sinh học và AI. Ngày nay, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đã đạt đến mức có thể đánh bại con người trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như AlphaGo đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới. Do đó, để xác định thành công AI và con người sinh học, cần bắt đầu từ những điểm yếu của AI.

Trước hết, logic đơn giản và dễ hiểu nhất là con người và AI trông khác nhau. AI có thể bắt chước suy nghĩ của con người, nhưng rất khó để bắt chước ngoại hình của con người, chẳng hạn như đồng tử, kết cấu da và các đặc điểm sinh học khác. Do đó, cách trực tiếp nhất là tách biệt mọi người bằng cách chỉ ra các đặc điểm sinh học, phương pháp này được gọi là các bên ẩn danh (Pseudonym Party). Cũng giống như tham gia một cuộc phỏng vấn, người dùng cần thể hiện khuôn mặt, giọng nói và các đặc điểm sinh học khác bằng cách tham gia các bữa tiệc trực tuyến hoặc ngoại tuyến để chứng minh rằng họ là người sinh học.

Thứ hai, một đặc điểm khác giúp phân biệt con người với AI là thuộc tính xã hội của họ. Con người là động vật xã hội, nhất định phải có mối liên hệ xã hội với những người xung quanh, điều mà robot không có. Do đó, Web of Trust tận dụng tính năng này và xác minh thông qua các thuộc tính xã hội của mọi người. Nếu một người dùng sử dụng nhiều nền tảng xã hội trong một thời gian dài và tương tác với những người khác nhiều hơn, khả năng người này trở thành bot sẽ thấp hơn.

Ngoài ra, khác với AI, con người rất giỏi tư duy logic và nhận dạng khuôn mẫu, đây chính là điểm mà máy học khó vượt qua. Các bài kiểm tra Turing ngược tận dụng tính năng này. Phép thử Turing nghịch đảo đã có từ nhiều năm và được sử dụng rộng rãi. Chắc hẳn ai cũng từng gặp một cửa sổ pop-up chứa 9 ô vuông khi lướt Internet, cho phép người dùng chọn các ô chứa đèn giao thông/đầu máy xe lửa/ngựa vằn giao nhau để hoàn thành nhận dạng.Đây là ứng dụng của bài kiểm tra Turing ngược.

Hiện tại, hầu hết các dự án hàng đầu trên đường đua PoP đều áp dụng một hoặc nhiều phương pháp xác minh ở trên. Ví dụ: Proof of Humanity và BrightID xác thực thông qua các cuộc gặp gỡ và kết nối xã hội ẩn danh. Logic của hai dự án này tương tự nhau và cả hai đều được xác minh thông qua sự đồng thuận video của vòng tròn nhỏ. BrightID cũng đã đổi mới trên cơ sở này và giới thiệu một phương pháp xác minh mới dựa trên vị trí trên biểu đồ mạng xã hội - xác minh Bitu. Phương pháp xác minh Bitu là đánh giá mức độ gần gũi của từng mối quan hệ xã hội của người dùng với trung tâm mạng. Nếu người dùng liên kết với một tài khoản lạ không có giao điểm, họ sẽ bị phạt điểm, điều này làm tăng chi phí "làm điều ác". Tuy nhiên, Proof of Humanity và BrightID vẫn còn một số vấn đề. Đầu tiên là yêu cầu người dùng "lộ diện" và công bố một số dữ liệu cá nhân, điều này hy sinh quyền riêng tư của người dùng ở một mức độ nhất định. Một lỗ hổng khác là chi phí cao cho việc tổ chức các cuộc họp, xác minh con người và duy trì mạng PoP, làm giảm khả năng mở rộng.

Mô tả hình ảnh

Cấp độ và số xác minh người dùng Idena

Vẫn còn một chặng đường dài để khám phá DID và PoP. Hiện tại, hầu hết các giải pháp DID đều dành riêng cho việc tích lũy dữ liệu on-chain/off-chain cho người dùng, chẳng hạn như các dự án SocialFi hot gần đây, CyberConnect, Galaxy, v.v., xây dựng biểu đồ xã hội và chân dung người dùng cho người dùng. Tuy nhiên, việc thảo luận và khám phá "số nhận dạng" tương đối chậm và mọi người thường đánh đồng số nhận dạng của Web 3.0 với địa chỉ ví. Một người chỉ có thể có một danh tính duy nhất, nhưng có thể đăng ký cho vô số địa chỉ ví. May mắn thay, có một bước đầu tiên theo hướng này với Sismo, một giải pháp DID tận dụng công nghệ zk và cấp huy hiệu cho người dùng dựa trên hoạt động trên chuỗi.

Người dùng có thể chỉ định các địa chỉ ví khác và thu thập huy hiệu hoạt động của các địa chỉ ví khác dưới cùng một tên miền ENS. Điều này không chỉ giải quyết xung đột giữa nhiều ví và danh tính duy nhất của người dùng mà còn bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Tuy nhiên, người dùng vẫn có thể yêu cầu nhiều tên miền ENS. Hiện tại, việc khám phá số nhận dạng của ngành có nhiều phương pháp độc đáo khác nhau, nhưng vẫn còn một chặng đường dài để quảng bá rộng rãi các ứng dụng này. DID, nền tảng của Web3.0, sẽ được khám phá bởi nhiều dự án sáng tạo hơn trong tương lai. Hãy theo dõi IOSG, chúng tôi sẽ mang đến nhiều bài viết hơn về Web 3.0.