二級標題
二級標題
Insight
DID & PoP 身份驗證和管理
二級標題
二級標題
普適的身份管理邏輯
不管是現實世界的身份管理，還是Web3.0 的DiD，都遵循以下這些邏輯。
- 標記個體。首先，我們需要一個identifier 來「標記」一個人。這個identifier 必須是唯一且不變的，比如身份證號。
二級標題
圖片描述
二級標題
DID 的特殊之處
二級標題
圖片描述
二級標題
PoP 的各種實踐
Proof of Personhood，顧名思義，是基於生物人的身份驗證，如何有效區分生物人和AI 呢。如今，人工智能的發展已經到了可以在很多領域打敗人類的程度，例如AlphaGo 擊敗世界圍棋冠軍等。因此，要像成功識別出AI 和生物人，還需要從AI 的弱點入手。
首先，最簡單直接的邏輯就是人和AI 長得不一樣。 AI 可以模仿人的思維，卻很難模仿人的外表，比如瞳孔、皮膚質感等等生物特徵。因此，最直接方式就是通過展示生物特徵讓人進行分別，這種方式被稱為匿名聚會（Pseudonym Parties）。就像參加面試一樣，用戶需要通過參加線上或者線下的聚會來展示自己的面容、聲音等等生物特徵，以證明自己是生物人。
其次，人類區別於AI 的另一大特點為社交屬性。人類是社會動物，必定會與周圍的人產生社交聯繫，這是機器人並不具備的。因此，信任網絡（Web of Trust）就利用了這一特點，通過人的社交屬性進行驗證。如果一個用戶長時間使用多個社交平台，並與他人產生越多交互，那麼這個人是bot 的概率就會越低。
此外，區別於AI，人類十分擅長邏輯思考和圖形識別，這恰恰是機器學習很難攻克的一點。逆圖靈測試（Reverse Turing Tests）正是利用了這一特性。逆圖靈測試已有多年曆史並且應用十分廣泛。大家在上網時一定都遇到過一個包含的九個圖塊的彈出窗口，讓用戶選出包含紅綠燈/機車/斑馬線的圖塊完成識別，這便是逆圖靈測試的應用。
圖片描述
圖片描述
Idena 用戶驗證級別和數量
對於DID 和PoP 的探索，還任重道遠。目前，大多數DID 解決方案都致力於為用戶積累鏈上/鏈下數據，比如最近火熱的SocialFi 項目，CyberConnect、Galaxy 等等，它們為用戶建立社交圖譜和用戶畫像。然而，對於「identifier」的討論和探索還相對滯後，人們普遍將Web 3.0 的identifier 與錢包地址等同起來。一個人只能有唯一的身份，卻可以申請無數個錢包地址。幸運的是，Sismo 在這個方向上邁出了第一步，Sismo 是一個利用zk 技術並且基於鏈上活動向用戶頒發徽章的DID 解決方案。
用戶可以指定其他錢包地址，並且將其他錢包地址的活動徽章都匯集在同一ENS 域名下。這樣即解決了用戶多個錢包和唯一身份的衝突，又保護了用戶隱私。然而，用戶依然可以申領多個ENS 域名。目前業界對identifier 的探索各出奇招，然而這些應用的廣泛推廣還任重道遠。作為Web3.0 基礎的DID，未來定會有更多創新的項目對其進行探索。持續關注IOSG，我們會帶來更多有關Web 3.0 的文章。
