Web3 TANIMLAMA katmanı projesi Solo: Güvenilir anonim on-chain TANIMLAMA sistemi inşa etmek
Web3 TANIMLAMA katmanı projesi Solo, yakın zamanda 1,2 milyon dolar Pre-Seed finansman turunu tamamladı, Draper Associates liderliğinde ve Velocity Capital'ın katılımıyla. Solo, özgün zkHE mimarisi üzerine "güvenilir anonim" bir on-chain TANIMLAMA sistemi inşa etmeyi hedefliyor ve gizlilik koruma, TANIMLAMA benzersizliği ve merkeziyetsiz doğrulanabilirlik arasında bir atılım gerçekleştirmeyi umuyor.
Solo'nun çekirdek ekibi güçlü bir yapıya sahip. CEO Edison, Yale İşletme Okulu'nda okudu ve Yale İşletme Okulu Blockchain Derneği'ni kurdu. Diğer iki kurucu ortak Stephen ve Sissi, Shenzhen Üniversitesi'nde profesör olup, sırasıyla blockchain ve yapay zeka alanlarında derin birikime sahiptirler.
Teknik yol haritasında, Solo, gizlilik koruma, TANIMLAMA benzersizliği ve merkeziyetsiz doğrulanabilirlik arasında dinamik bir denge sağlamak için merkezine benzersiz bir zkHE planı yerleştiren bir kimlik mimarisi oluşturmuştur. Web3 ekosisteminin genel olarak cadı avları, kullanıcı itibarı sisteminin eksikliği gibi sorunlarla karşılaştığı bir bağlamda, Solo'nun planı önemli bir referans anlamı taşımaktadır.
Web3 dünyasında uzun zamandır TANIMLAMA katmanı eksik
Web3 altyapısı hızlı bir şekilde gelişiyor olsa da, "TANIMLAMA katmanı" güveni ve katılımı destekleyen kritik bir modül olarak uzun süre eksik kalmıştır. Zincir üstü sistemler açısından bakıldığında, kullanıcılar genellikle yalnızca harf ve rakam kombinasyonlarından oluşan cüzdan adresleriyle tanımlanıyor, yapılandırılmış bireysel özellikler ve davranış etiketlerinden yoksundur. Ek bir TANIMLAMA katmanı mekanizması olmadan, kripto yerel dünyada güvenilir kullanıcı profilleri oluşturmak zorlaşır ve itibar birikimi ile kredi değerlendirmesi gerçekleştirmek imkansız hale gelir.
TANIMLAMA katmanındaki boşluk, cadı saldırıları gibi sorunları doğrudan tetikledi. Kullanıcı katılımına dayanan teşvik etkinliklerinde, kötü niyetli kullanıcılar birden fazla TANIMLAMA kolayca sahteleyebilir, ödülleri tekrar alabilir, oylamaları manipüle edebilir ve verileri kirletebilir. Celestia'nın 2023'teki airdrop'unda, toplam 6000 milyon $TIA'nın %65'i robotlar veya cadı hesapları tarafından elde edildi, benzer bir fenomen Arbitrum, Optimism gibi projelerin dağıtım süreçlerinde de yaygın olarak görüldü.
DePIN alanında, sahte adreslerle veri sahteciliği yaparak teşvikleri dolandırma olayı sıkça görülmekte ve veri doğruluğunu bozmakta. GameFi'de, çoklu hesaplarla görevleri tamamlamak ve toplu ödül almak gibi davranışlar, oyun içi ekonomik sistemin dengesini ciddi şekilde bozmakta, bu da gerçek oyuncuların kaybına ve proje teşvik mekanizmasının etkisiz hale gelmesine yol açmaktadır.
AI alanında, günümüzde büyük ölçekli AI model eğitimleri giderek "insan geri bildirimi" ve veri etiketleme platformlarına daha fazla bağımlı hale geliyor. Ancak "insan benzersizliği" garantisi olmadan, script ile toplu simülasyon davranışları ve robotların sahte girdi üretme olgusu giderek daha da ciddi bir hal alıyor, bu sadece eğitim verilerini kirletmekle kalmıyor, aynı zamanda modelin performansını ve genelleme yeteneğini de büyük ölçüde zayıflatıyor.
Ayrıca, etkili bir TANIMLAMA katmanının yokluğunda, Web2 dünyasında yaygın olarak kullanılan KYC mekanizması, kredi puanlama sistemi ve davranış profillemesi, neredeyse yerel ve güvenilir bir şekilde on-chain'e aktarılamaz. Bu, kullanıcı gizliliğini koruma şartıyla kurumların Web3'e katılımını sınırlamakla kalmaz, aynı zamanda on-chain finansal sistem sürekli olarak bir kimlik boşluğu içinde kalır.
Web3 TANIMLAMA katmanı keşfi
Şu anda piyasada Web3 TANIMLAMA katmanı çözümleri dört ana kategoriye ayrılabilir:
Biyometrik türler: Biyometrik teknoloji ile karakterize edilir, kimlik benzersizliğini sağlar ve güçlü bir cadı saldırısına karşı direnç gösterir. Temsilci projeler arasında Worldcoin, Humanode gibi projeler bulunmaktadır. Ancak kullanıcı gizliliğini ihlal etme riski yüksektir ve gizlilik koruma ile uyumluluk açısından görece zayıftır.
Sosyal güven sınıfı: Sosyal güven ağı ve açık doğrulamayı vurgular, Web of Trust ve itibar puanlaması temel unsurlardır. Temsilci projeler arasında Proof of Humanity, Circles vb. yer alır. Teorik olarak yüksek derecede merkeziyetsizlik sağlanabilir, ancak TANIMLAMA'nın benzersizliği garanti edilemez, cadı avına maruz kalma riski vardır.
DID Aggregasyon Sınıfı: Web2 kimliği/KYC verilerini, doğrulanabilir belgeleri vb. birleştirerek, modüler bir on-chain kimlik yapısı oluşturur. Temsilci projeler arasında Civic, SpruceID gibi projeler bulunmaktadır. Mevcut uyum sistemleri ile yüksek uyumluluğa sahip, ancak kimlik benzersizliği zayıf ve merkeziyetsizlik derecesi sınırlıdır.
Davranış Analizi Türü: On-chain adres davranışları, etkileşim izleri gibi verileri temel alarak, kullanıcı profilleri ve itibar sistemleri oluşturmak için grafik algoritmalarını kullanır. Temsilci projeler arasında ReputeX, Krebit gibi projeler bulunmaktadır. Gizlilik koruması iyi, ancak kullanıcıların gerçek TANIMLAMA ile bağlantı kurmasını zorlaştırmakta ve cadı faaliyetlerinden etkilenme riski taşımaktadır.
Mevcut TANIMLAMA katmanları genellikle "imkansız üçgen" sıkıntısına düşmektedir: gizlilik koruma, TANIMLAMA benzersizliği ve merkeziyetsiz doğrulanabilirlik aynı anda sağlanamamaktadır. Biyometrik sınıflar dışında, diğer çözümler genel olarak "TANIMLAMA benzersizliği"ni etkili bir şekilde güvence altına almakta zorlanmaktadır.
Solo'nun teknik çözümü
Solo, kullanıcı TANIMLAMA'sının benzersizliği temelinde biyometrik tanıma seçimini yaparak, "gizlilik koruma" ile "merkeziyetsiz doğrulanabilirlik" arasındaki denge sorununu ele alan özgün bir teknik yol sunmuştur.
Solo'nun çözümü, zkHE mimarisine dayanmakta olup, Pedersen taahhütlerini, homomorfik şifrelemeyi (HE) ve sıfır bilgi kanıtlarını (ZKP) birleştirmektedir. Kullanıcı biyometrik verileri yerel olarak çoklu şifreleme işlemlerine tabi tutulmakta, sistem orijinal verileri ifşa etmeden, doğrulanabilir sıfır bilgi kanıtları üretmekte ve bunları on-chain'e göndermektedir. Bu, TANIMLAMA'nın sahteciliğe karşı korunmasını ve gizlilik koruma altında doğrulanabilirlik sağlamaktadır.
zkHE mimarisi içinde, TANIMLAMA doğrulama süreci homomorfik şifreleme (HE) ve sıfır bilgi kanıtı (ZKP) çift katmanlı şifreleme koruması ile oluşturulmuştur, süreç tamamen kullanıcının mobil cihazında yerel olarak gerçekleştirilir, hassas bilgilerin düz metin olarak sızmasını engeller.
Homomorfik şifreleme, verilerin şifreli halde kalırken doğrudan hesaplama yapılmasına izin verir. Sistem, taahhüt edilen biyometrik verileri homomorfik şifreleme biçiminde devreye aktarır, eşleştirme ve karşılaştırma gibi mantıksal işlemleri gerçekleştirir, tüm süreç boyunca şifre çözme gerektirmez.
Şifreleme hesaplaması tamamlandıktan sonra, Solo yerel olarak sıfır bilgi kanıtı oluşturur ve bunu on-chain doğrulama için gönderir. Bu ZKP, "Ben benzersiz ve gerçek bir insanım" ifadesini kanıtlar, ancak herhangi bir ham biyolojik bilgiyi veya ara hesaplama ayrıntılarını ifşa etmez.
Solo, son derece düşük hesaplama maliyeti ile basit ve sağlam ZKP'ler üreten bir kanıt oluşturma ve doğrulama çerçevesi olarak verimli Groth16 zk-SNARK'ı kullanır. Doğrulayıcı, kimlik geçerliliğini onaylamak için yalnızca bu kanıtı doğrulamak zorundadır, herhangi bir hassas veriye erişmesine gerek yoktur. Sonuç olarak, ZKP özel Layer2 ağı SoloChain'e sunulur ve on-chain sözleşmeler tarafından doğrulanır.
Doğrulama verimliliği açısından, Solo, kriptografik algoritmaları yüksek derecede optimize ve adapte etmiştir. Groth16 zk-SNARK çerçevesi, son derece küçük bir kanıt boyutuna ( yaklaşık 200 bayt ) sahiptir ve on-chain milisaniye seviyesinde doğrulama gerçekleştirebilir, etkileşim gecikmesini ve depolama maliyetlerini önemli ölçüde azaltır.
Deneysel veriler, yüksek boyutlu biyolojik özellik verileri ile karşılaştığında, Solo'nun zkHE mimarisinin, kanıt üretim süresi ve toplam doğrulama süresi açısından geleneksel ZKP çözümlerinden çok daha iyi olduğunu göstermektedir. 128 boyutlu veri koşulunda, geleneksel ZKP doğrulama süresi 600 saniyeyi aşarken, Solo çözümü her zaman birkaç saniye seviyesinde kalmaktadır.
Müşteri tarafı performansı açısından, Solo'nun zkHE doğrulama süreci sıradan akıllı telefonlarda yerel olarak tamamlanabilir. Gerçek test sonuçları, orta seviye cihazlarda toplam hesaplama süresinin 2-4 saniye olduğunu göstermektedir, bu da çoğu Web3 uygulamasının akıcı etkileşimini desteklemek için yeterlidir ve özel donanım veya güvenilir çalışma ortamına ihtiyaç duymaz.
Web3 TANIMLAMA katmanının "imkansız üçgenini" kırmanın yeni denemesi
Solo, gizlilik koruma, kimlik benzersizliği ve kullanılabilirlik arasında teknik denge ve atılım sağlamak için Web3 kimlik katmanındaki "imkansız üçgeni" aşmanın yeni bir yolunu sunuyor.
Gizlilik açısından, zkHE mimarisi tüm kullanıcıların biyometrik verilerinin yerel olarak homomorfik şifreleme ve ZKP yapısı oluşturmasına olanak tanır, tüm süreç orijinal verilerin yüklenmesine veya şifrelerinin çözülmesine gerek kalmadan, gizlilik ihlali riskini önler.
Kimlik benzersizliği açısından, Solo, şifreli durumda özellik vektörü mesafe karşılaştırma mekanizması aracılığıyla, veri yapısını ifşa etmeden mevcut doğrulayıcının geçmiş kayıtlarla aynı kişi olup olmadığını doğrular ve "her adresin arkasında gerçek ve benzersiz bir insan var" temel kimlik kısıtlamasını oluşturur.
Kullanılabilirlik açısından, Solo, zk kanıt sürecinin ince optimizasyonu ile tüm hesaplama görevlerinin sıradan mobil cihazlarda gerçekleştirilebileceğini garanti eder. Doğrulama oluşturma süresi genellikle 2-4 saniye arasında kontrol altında tutulur, on-chain doğrulama süreci milisaniye seviyesinde tamamlanır ve tamamen merkeziyetsizdir. Bu, zincir oyunu, DeFi, L2 oturumu gibi gerçek zamanlılık gereksinimi son derece yüksek olan uygulama senaryolarını karşılar.
Solo, sistem tasarımında uyumluluk entegrasyonuna yönelik arayüzler ayırmıştır. Bu, on-chain DID ve KYC sistemleriyle entegrasyonu destekleyen isteğe bağlı köprü modüllerini ve belirli senaryolar altında doğrulama durumunu belirli bir Layer1 ağına sabitleme yeteneğini içerir. Gelecekte uyumlu pazarlar için uygulama aşamasında, Solo'nun gizlilik ve merkeziyetsizlik özelliklerini koruyarak, farklı bölgelerdeki kimlik doğrulama, veri izlenebilirliği ve düzenleyici iş birliği gereksinimlerini karşılaması beklenmektedir.
Daha makro bir perspektiften bakıldığında, Solo'nun biyometrik + zkHE temelli yolu, diğer çözüm yollarıyla doğal bir tamamlayıcılık oluşturuyor. Üst düzey kimlik etiketleri veya davranış kanıtlarına odaklanan çözümlere kıyasla, Solo, en alt seviyede "insan benzersizliğinin doğrulanması"nı tamamlayabilecek temel bir kimlik ağı inşa etti ve gizlilik koruma, güvene ihtiyaç duymama, gömülebilirlik, sürdürülebilir doğrulama gibi özelliklere sahip. Bu, daha yüksek seviyedeki VC, SBT, sosyal grafik gibi alanlar için temel "insan gerçek deneyim doğrulaması" sağlıyor.
Solo, kimlik sisteminin en alt seviyesindeki "güvenilir anonimlik katmanı" altyapısı olarak düşünülebilir ve sektörün uzun süre eksik kalan "1P1A(One Person, One Account)" yetenek açığını tamamlayarak daha yüksek katman uygulamalarını ve uyumluluğu desteklemek için bir temel sağlar.
Şu anda, Solo, Kiva.ai, Sapien, PublicAI, Synesis One, Hive3, GEODNET gibi birçok protokol ve platformla işbirliği yapmıştır ve veri etiketleme, DePIN ağı ve SocialFi oyunları gibi birçok dikey alanda faaliyet göstermektedir. Bu işbirliklerinin, Solo TANIMLAMA mekanizmasının uygulanabilirliğini daha da doğrulaması, zkHE modeline gerçek dünya talebi kalibrasyonu için geri bildirim mekanizması sağlaması ve Solo'nun kullanıcı deneyimini ve sistem performansını sürekli olarak optimize etmesine yardımcı olması beklenmektedir.
Özetle, Web3 dünyası için güvenilir ve anonim bir TANIMLAMA katman sistemi inşa ederek, Solo 1P1A'nın yetenek temelini oluşturmakta ve on-chain TANIMLAMA sisteminin evrimi ile uyumlu uygulamaların genişlemesini destekleyecek önemli bir altyapı olma potansiyeline sahip.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Solo 120 milyon dolar fonlama ile Web3 güvenilir anonim kimlik sistemi inşa ediyor.
Web3 TANIMLAMA katmanı projesi Solo: Güvenilir anonim on-chain TANIMLAMA sistemi inşa etmek
Web3 TANIMLAMA katmanı projesi Solo, yakın zamanda 1,2 milyon dolar Pre-Seed finansman turunu tamamladı, Draper Associates liderliğinde ve Velocity Capital'ın katılımıyla. Solo, özgün zkHE mimarisi üzerine "güvenilir anonim" bir on-chain TANIMLAMA sistemi inşa etmeyi hedefliyor ve gizlilik koruma, TANIMLAMA benzersizliği ve merkeziyetsiz doğrulanabilirlik arasında bir atılım gerçekleştirmeyi umuyor.
Solo'nun çekirdek ekibi güçlü bir yapıya sahip. CEO Edison, Yale İşletme Okulu'nda okudu ve Yale İşletme Okulu Blockchain Derneği'ni kurdu. Diğer iki kurucu ortak Stephen ve Sissi, Shenzhen Üniversitesi'nde profesör olup, sırasıyla blockchain ve yapay zeka alanlarında derin birikime sahiptirler.
Teknik yol haritasında, Solo, gizlilik koruma, TANIMLAMA benzersizliği ve merkeziyetsiz doğrulanabilirlik arasında dinamik bir denge sağlamak için merkezine benzersiz bir zkHE planı yerleştiren bir kimlik mimarisi oluşturmuştur. Web3 ekosisteminin genel olarak cadı avları, kullanıcı itibarı sisteminin eksikliği gibi sorunlarla karşılaştığı bir bağlamda, Solo'nun planı önemli bir referans anlamı taşımaktadır.
Web3 dünyasında uzun zamandır TANIMLAMA katmanı eksik
Web3 altyapısı hızlı bir şekilde gelişiyor olsa da, "TANIMLAMA katmanı" güveni ve katılımı destekleyen kritik bir modül olarak uzun süre eksik kalmıştır. Zincir üstü sistemler açısından bakıldığında, kullanıcılar genellikle yalnızca harf ve rakam kombinasyonlarından oluşan cüzdan adresleriyle tanımlanıyor, yapılandırılmış bireysel özellikler ve davranış etiketlerinden yoksundur. Ek bir TANIMLAMA katmanı mekanizması olmadan, kripto yerel dünyada güvenilir kullanıcı profilleri oluşturmak zorlaşır ve itibar birikimi ile kredi değerlendirmesi gerçekleştirmek imkansız hale gelir.
TANIMLAMA katmanındaki boşluk, cadı saldırıları gibi sorunları doğrudan tetikledi. Kullanıcı katılımına dayanan teşvik etkinliklerinde, kötü niyetli kullanıcılar birden fazla TANIMLAMA kolayca sahteleyebilir, ödülleri tekrar alabilir, oylamaları manipüle edebilir ve verileri kirletebilir. Celestia'nın 2023'teki airdrop'unda, toplam 6000 milyon $TIA'nın %65'i robotlar veya cadı hesapları tarafından elde edildi, benzer bir fenomen Arbitrum, Optimism gibi projelerin dağıtım süreçlerinde de yaygın olarak görüldü.
DePIN alanında, sahte adreslerle veri sahteciliği yaparak teşvikleri dolandırma olayı sıkça görülmekte ve veri doğruluğunu bozmakta. GameFi'de, çoklu hesaplarla görevleri tamamlamak ve toplu ödül almak gibi davranışlar, oyun içi ekonomik sistemin dengesini ciddi şekilde bozmakta, bu da gerçek oyuncuların kaybına ve proje teşvik mekanizmasının etkisiz hale gelmesine yol açmaktadır.
AI alanında, günümüzde büyük ölçekli AI model eğitimleri giderek "insan geri bildirimi" ve veri etiketleme platformlarına daha fazla bağımlı hale geliyor. Ancak "insan benzersizliği" garantisi olmadan, script ile toplu simülasyon davranışları ve robotların sahte girdi üretme olgusu giderek daha da ciddi bir hal alıyor, bu sadece eğitim verilerini kirletmekle kalmıyor, aynı zamanda modelin performansını ve genelleme yeteneğini de büyük ölçüde zayıflatıyor.
Ayrıca, etkili bir TANIMLAMA katmanının yokluğunda, Web2 dünyasında yaygın olarak kullanılan KYC mekanizması, kredi puanlama sistemi ve davranış profillemesi, neredeyse yerel ve güvenilir bir şekilde on-chain'e aktarılamaz. Bu, kullanıcı gizliliğini koruma şartıyla kurumların Web3'e katılımını sınırlamakla kalmaz, aynı zamanda on-chain finansal sistem sürekli olarak bir kimlik boşluğu içinde kalır.
Web3 TANIMLAMA katmanı keşfi
Şu anda piyasada Web3 TANIMLAMA katmanı çözümleri dört ana kategoriye ayrılabilir:
Biyometrik türler: Biyometrik teknoloji ile karakterize edilir, kimlik benzersizliğini sağlar ve güçlü bir cadı saldırısına karşı direnç gösterir. Temsilci projeler arasında Worldcoin, Humanode gibi projeler bulunmaktadır. Ancak kullanıcı gizliliğini ihlal etme riski yüksektir ve gizlilik koruma ile uyumluluk açısından görece zayıftır.
Sosyal güven sınıfı: Sosyal güven ağı ve açık doğrulamayı vurgular, Web of Trust ve itibar puanlaması temel unsurlardır. Temsilci projeler arasında Proof of Humanity, Circles vb. yer alır. Teorik olarak yüksek derecede merkeziyetsizlik sağlanabilir, ancak TANIMLAMA'nın benzersizliği garanti edilemez, cadı avına maruz kalma riski vardır.
DID Aggregasyon Sınıfı: Web2 kimliği/KYC verilerini, doğrulanabilir belgeleri vb. birleştirerek, modüler bir on-chain kimlik yapısı oluşturur. Temsilci projeler arasında Civic, SpruceID gibi projeler bulunmaktadır. Mevcut uyum sistemleri ile yüksek uyumluluğa sahip, ancak kimlik benzersizliği zayıf ve merkeziyetsizlik derecesi sınırlıdır.
Davranış Analizi Türü: On-chain adres davranışları, etkileşim izleri gibi verileri temel alarak, kullanıcı profilleri ve itibar sistemleri oluşturmak için grafik algoritmalarını kullanır. Temsilci projeler arasında ReputeX, Krebit gibi projeler bulunmaktadır. Gizlilik koruması iyi, ancak kullanıcıların gerçek TANIMLAMA ile bağlantı kurmasını zorlaştırmakta ve cadı faaliyetlerinden etkilenme riski taşımaktadır.
Mevcut TANIMLAMA katmanları genellikle "imkansız üçgen" sıkıntısına düşmektedir: gizlilik koruma, TANIMLAMA benzersizliği ve merkeziyetsiz doğrulanabilirlik aynı anda sağlanamamaktadır. Biyometrik sınıflar dışında, diğer çözümler genel olarak "TANIMLAMA benzersizliği"ni etkili bir şekilde güvence altına almakta zorlanmaktadır.
Solo'nun teknik çözümü
Solo, kullanıcı TANIMLAMA'sının benzersizliği temelinde biyometrik tanıma seçimini yaparak, "gizlilik koruma" ile "merkeziyetsiz doğrulanabilirlik" arasındaki denge sorununu ele alan özgün bir teknik yol sunmuştur.
Solo'nun çözümü, zkHE mimarisine dayanmakta olup, Pedersen taahhütlerini, homomorfik şifrelemeyi (HE) ve sıfır bilgi kanıtlarını (ZKP) birleştirmektedir. Kullanıcı biyometrik verileri yerel olarak çoklu şifreleme işlemlerine tabi tutulmakta, sistem orijinal verileri ifşa etmeden, doğrulanabilir sıfır bilgi kanıtları üretmekte ve bunları on-chain'e göndermektedir. Bu, TANIMLAMA'nın sahteciliğe karşı korunmasını ve gizlilik koruma altında doğrulanabilirlik sağlamaktadır.
zkHE mimarisi içinde, TANIMLAMA doğrulama süreci homomorfik şifreleme (HE) ve sıfır bilgi kanıtı (ZKP) çift katmanlı şifreleme koruması ile oluşturulmuştur, süreç tamamen kullanıcının mobil cihazında yerel olarak gerçekleştirilir, hassas bilgilerin düz metin olarak sızmasını engeller.
Homomorfik şifreleme, verilerin şifreli halde kalırken doğrudan hesaplama yapılmasına izin verir. Sistem, taahhüt edilen biyometrik verileri homomorfik şifreleme biçiminde devreye aktarır, eşleştirme ve karşılaştırma gibi mantıksal işlemleri gerçekleştirir, tüm süreç boyunca şifre çözme gerektirmez.
Şifreleme hesaplaması tamamlandıktan sonra, Solo yerel olarak sıfır bilgi kanıtı oluşturur ve bunu on-chain doğrulama için gönderir. Bu ZKP, "Ben benzersiz ve gerçek bir insanım" ifadesini kanıtlar, ancak herhangi bir ham biyolojik bilgiyi veya ara hesaplama ayrıntılarını ifşa etmez.
Solo, son derece düşük hesaplama maliyeti ile basit ve sağlam ZKP'ler üreten bir kanıt oluşturma ve doğrulama çerçevesi olarak verimli Groth16 zk-SNARK'ı kullanır. Doğrulayıcı, kimlik geçerliliğini onaylamak için yalnızca bu kanıtı doğrulamak zorundadır, herhangi bir hassas veriye erişmesine gerek yoktur. Sonuç olarak, ZKP özel Layer2 ağı SoloChain'e sunulur ve on-chain sözleşmeler tarafından doğrulanır.
Doğrulama verimliliği açısından, Solo, kriptografik algoritmaları yüksek derecede optimize ve adapte etmiştir. Groth16 zk-SNARK çerçevesi, son derece küçük bir kanıt boyutuna ( yaklaşık 200 bayt ) sahiptir ve on-chain milisaniye seviyesinde doğrulama gerçekleştirebilir, etkileşim gecikmesini ve depolama maliyetlerini önemli ölçüde azaltır.
Deneysel veriler, yüksek boyutlu biyolojik özellik verileri ile karşılaştığında, Solo'nun zkHE mimarisinin, kanıt üretim süresi ve toplam doğrulama süresi açısından geleneksel ZKP çözümlerinden çok daha iyi olduğunu göstermektedir. 128 boyutlu veri koşulunda, geleneksel ZKP doğrulama süresi 600 saniyeyi aşarken, Solo çözümü her zaman birkaç saniye seviyesinde kalmaktadır.
Müşteri tarafı performansı açısından, Solo'nun zkHE doğrulama süreci sıradan akıllı telefonlarda yerel olarak tamamlanabilir. Gerçek test sonuçları, orta seviye cihazlarda toplam hesaplama süresinin 2-4 saniye olduğunu göstermektedir, bu da çoğu Web3 uygulamasının akıcı etkileşimini desteklemek için yeterlidir ve özel donanım veya güvenilir çalışma ortamına ihtiyaç duymaz.
Web3 TANIMLAMA katmanının "imkansız üçgenini" kırmanın yeni denemesi
Solo, gizlilik koruma, kimlik benzersizliği ve kullanılabilirlik arasında teknik denge ve atılım sağlamak için Web3 kimlik katmanındaki "imkansız üçgeni" aşmanın yeni bir yolunu sunuyor.
Gizlilik açısından, zkHE mimarisi tüm kullanıcıların biyometrik verilerinin yerel olarak homomorfik şifreleme ve ZKP yapısı oluşturmasına olanak tanır, tüm süreç orijinal verilerin yüklenmesine veya şifrelerinin çözülmesine gerek kalmadan, gizlilik ihlali riskini önler.
Kimlik benzersizliği açısından, Solo, şifreli durumda özellik vektörü mesafe karşılaştırma mekanizması aracılığıyla, veri yapısını ifşa etmeden mevcut doğrulayıcının geçmiş kayıtlarla aynı kişi olup olmadığını doğrular ve "her adresin arkasında gerçek ve benzersiz bir insan var" temel kimlik kısıtlamasını oluşturur.
Kullanılabilirlik açısından, Solo, zk kanıt sürecinin ince optimizasyonu ile tüm hesaplama görevlerinin sıradan mobil cihazlarda gerçekleştirilebileceğini garanti eder. Doğrulama oluşturma süresi genellikle 2-4 saniye arasında kontrol altında tutulur, on-chain doğrulama süreci milisaniye seviyesinde tamamlanır ve tamamen merkeziyetsizdir. Bu, zincir oyunu, DeFi, L2 oturumu gibi gerçek zamanlılık gereksinimi son derece yüksek olan uygulama senaryolarını karşılar.
Solo, sistem tasarımında uyumluluk entegrasyonuna yönelik arayüzler ayırmıştır. Bu, on-chain DID ve KYC sistemleriyle entegrasyonu destekleyen isteğe bağlı köprü modüllerini ve belirli senaryolar altında doğrulama durumunu belirli bir Layer1 ağına sabitleme yeteneğini içerir. Gelecekte uyumlu pazarlar için uygulama aşamasında, Solo'nun gizlilik ve merkeziyetsizlik özelliklerini koruyarak, farklı bölgelerdeki kimlik doğrulama, veri izlenebilirliği ve düzenleyici iş birliği gereksinimlerini karşılaması beklenmektedir.
Daha makro bir perspektiften bakıldığında, Solo'nun biyometrik + zkHE temelli yolu, diğer çözüm yollarıyla doğal bir tamamlayıcılık oluşturuyor. Üst düzey kimlik etiketleri veya davranış kanıtlarına odaklanan çözümlere kıyasla, Solo, en alt seviyede "insan benzersizliğinin doğrulanması"nı tamamlayabilecek temel bir kimlik ağı inşa etti ve gizlilik koruma, güvene ihtiyaç duymama, gömülebilirlik, sürdürülebilir doğrulama gibi özelliklere sahip. Bu, daha yüksek seviyedeki VC, SBT, sosyal grafik gibi alanlar için temel "insan gerçek deneyim doğrulaması" sağlıyor.
Solo, kimlik sisteminin en alt seviyesindeki "güvenilir anonimlik katmanı" altyapısı olarak düşünülebilir ve sektörün uzun süre eksik kalan "1P1A(One Person, One Account)" yetenek açığını tamamlayarak daha yüksek katman uygulamalarını ve uyumluluğu desteklemek için bir temel sağlar.
Şu anda, Solo, Kiva.ai, Sapien, PublicAI, Synesis One, Hive3, GEODNET gibi birçok protokol ve platformla işbirliği yapmıştır ve veri etiketleme, DePIN ağı ve SocialFi oyunları gibi birçok dikey alanda faaliyet göstermektedir. Bu işbirliklerinin, Solo TANIMLAMA mekanizmasının uygulanabilirliğini daha da doğrulaması, zkHE modeline gerçek dünya talebi kalibrasyonu için geri bildirim mekanizması sağlaması ve Solo'nun kullanıcı deneyimini ve sistem performansını sürekli olarak optimize etmesine yardımcı olması beklenmektedir.
Özetle, Web3 dünyası için güvenilir ve anonim bir TANIMLAMA katman sistemi inşa ederek, Solo 1P1A'nın yetenek temelini oluşturmakta ve on-chain TANIMLAMA sisteminin evrimi ile uyumlu uygulamaların genişlemesini destekleyecek önemli bir altyapı olma potansiyeline sahip.