InterLink'in İçinde: İnsan Tarafından Doğrulanan Blockchain Sistemine Daha Yakından Bir Bakış

Interlink Yüz taraması ve canlılık tespiti yoluyla insan kimliklerini doğrulamaya odaklanan bir blok zinciri projesi olarak ortaya çıkmıştır. InterLink Labs tarafından başlatılan ağ, her katılımcının benzersiz bir kişi olarak onaylandığı merkezi olmayan bir sistem oluşturmayı ve Web3 ortamlarında bot müdahalesi ve Sybil saldırıları gibi sorunları ele almayı amaçlamaktadır. Proje, $ 20 milyon Bu yılın başlarında, yatırımcıların da desteğiyle tohum finansmanı sağlandı Girişimciler için Google ve Monad. Bugüne kadar 2.5 milyondan fazla doğrulanmış kullanıcıya sahip olduğunu bildiren platform, Haziran ayında bir milyon kayıtlı taramayı aştığından bu yana istikrarlı bir büyüme kaydetti. Bu genişleme, platform henüz erken aşamalarında olsa da, küresel bir kullanıcı tabanı oluşturma yönündeki devam eden çabaları yansıtıyor.

Temel Vizyon: Gerçek İnsanlar İçin Bir Ağ

InterLink, doğrulanmış bireylerin sistemin omurgasını oluşturduğu bir "İnsan Ağı"nın temeli olarak konumlanıyor. Projenin teknik dokümanı, kimlik, yönetişim ve ekonomik koordinasyon alanındaki uygulamaları vurgulayarak bir milyar aktif katılımcıya ulaşma hedefini özetliyor. Kullanıcılar, tek seferlik bir doğrulama işleminin ardından "İnsan Düğümleri" haline geliyor ve bu sayede kimlikleri, zincir üzerinde kişisel veri depolama gerektirmeden ağa bağlanıyor.

Bu yaklaşım, anonim cüzdanların kolayca çoğaltılabildiği tipik blok zincirlerinden farklıdır. Bunun yerine InterLink, tek kişi-tek kimlik modelini uygular. Geliştiriciler, bunu Human Auth SDK aracılığıyla entegre ederek, harici platformların ham biyometrik bilgilere erişmeden kullanıcıları doğrulamasına olanak tanır. Vizyon, yapay zeka tarafından finanse edilen evrensel temel gelir biçiminde ödüllerin dağıtılmasına kadar uzanmaktadır, ancak uygulama detayları henüz kavramsal olarak açıklanmamıştır.

Ağın yapısı modüler bileşenlerden oluşuyor: bir kimlik katmanı, uygulama arayüzleri ve token yönetimi için bir blok zinciri. Airdrop ve stake etme gibi sahte hesapların genellikle sonuçları çarpıttığı alanlarda adil katılımı sağlamayı amaçlıyor.

Temel Öğeler: InterLink ID ve İnsan Düğümleri

Merkezinde, biyometrik tabanlı bir doğrulama sistemi olan InterLink ID yer alıyor. Kullanıcılar uygulama aracılığıyla yüzlerini tarıyor ve yapay zeka algoritmaları, fotoğraf veya video gibi sahte içerikleri önlemek için yüzlerin canlılığını kontrol ediyor. Doğrulandıktan sonra, kimlik ekosistem özelliklerine erişim sağlıyor ve kullanıcıyı bir İnsan Düğümü'ne dönüştürüyor.

İnsan Düğümleri, geleneksel madencilik donanımlarının yerini insan katılımıyla alır. Özel bir ekipmana ihtiyaç duyulmaz; ödüller, mini uygulamalarla etkileşim kurmak veya kaynak paylaşmak gibi aktif kalıp katkıda bulunmakla elde edilir. Sistem, kimlik kanıtını kullanarak, doğrulama ve etkinlik seviyelerine göre token'ları dağıtır. Bu yöntem, iş kanıtı modellerine kıyasla daha düşük enerji tüketimini hedefler.

Düğümler, varlık ve görevlere bağlı ödüllerle InterLink token'ları ($ITL veya $ITLG) kazanır. Etkin olmayan düğümler, ağ sağlığını korumak için token yakma gibi cezalarla karşı karşıya kalır. Yakın zamanda yapılan bir DAO oylamasında, topluluktan %72 destek alan bu mekanizma onaylandı. Bu mekanizma, bekleyen ödülleri etkin olmayan düğümler için katlanarak yakıyor ve bakiyeler sıfıra inerse potansiyel olarak bağlantılarını kesiyor.

InterLink Uygulaması ve Daha Geniş Ekosistem

InterLink Uygulaması ana giriş noktası olarak hizmet verir. Kimlik yönetimi, token takibi ve sosyal, oyun ve finans gibi kategorilerdeki mini uygulamalara erişim sağlar. Kullanıcılar, görevleri tamamlayarak veya cihaz bilgi işlem gücünü paylaşarak yapay zeka eğitimine katkıda bulunabilir ve tüm bunları yaparken verileri gizli tutabilirler. Bir gösterge paneli bu katkıları izleyerek şeffaflık sunar.

Geliştiriciler, uygulamaları oluşturmak ve dağıtmak için Mini Uygulama Geliştirme Kiti'ni (MDK) kullanır. Pazar yeri, geleneksel uygulama mağazalarından farklı olarak, merkezi onaylar olmadan doğrudan yayınlamaya olanak tanır. InterLink SDK gibi entegrasyon araçları, iOS, Android ve web'i destekler ve yapay zeka odaklı projeler için 500 milyon ABD dolarına kadar hibe imkanı sunar.

InterLink, uygulamanın ötesinde, yüksek kaliteli kameraların bulunmadığı bölgelerde doğrulama için giyilebilir bir cihaz olan HumanPad ile donanımları araştırıyor. iPod Shuffle boyutunda olan bu cihaz, biyometriye odaklanıyor ve banka hesabı olmayan nüfus için finansal erişim sağlayabilir. Ekosistem ayrıca şunları da içeriyor: Defi unsurlar: emanetsiz cüzdan, kriptoyu itibari paraya dönüştüren QR ödemeleri ve kaldıraçlı spot ticaret, köprüleme ve sürekli işlemler için borsalar.

Umut Vaat Eden Projeleri Keşfedin...

Umut Vadeden Projeler...

(İlan)

Makale devam ediyor...

Teknik Temeller: Biyometri, Gizlilik ve Yapay Zeka

InterLink'in teknik temeli, kimlik doğrulama için gelişmiş biyometriye, güvenlik ve ölçeklenebilirliği sağlamak için güçlü gizlilik önlemlerine ve yapay zeka destekli süreçlere dayanmaktadır. Sistem, kullanıcı taramalarını analiz etmek için evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ve görüntü dönüştürücüler (ViT'ler) gibi derin öğrenme modelleri kullanan yüz tanıma ile başlar. XceptionNet ve EfficientNet gibi mimarilerden ilham alan bu modeller, gerçek ve sentetik görüntülerden oluşan geniş veri kümeleri üzerinde eğitilir. Doğal olmayan cilt dokuları veya düzensiz göz kırpma desenleri gibi sahteliğin ince belirtilerini tespit ederler.

Bir dizi yüz çerçevesi için, algılama modeli bir gerçeklik olasılığı hesaplar ve girdiyi esasen 0 (muhtemelen sentetik) ile 1 (gerçek) arasında puanlar. Bu, hareket tutarlılığını ölçmek için optik akış kullanarak tek tek görüntülerin mekansal analizini ve kareler arasında zamansal kontrolleri içerir; düşük tutarlılık genellikle deepfake'leri işaret eder, çünkü yapay zeka tarafından oluşturulan içerik doğal dinamiklerle mücadele eder. Spektral analiz, görüntülerdeki frekans desenlerini daha da inceleyerek sahtelerde yaygın olan yapay zekâ hatalarını ortaya çıkarır. Model, tahminleri gerçek etiketlerle karşılaştıran ikili bir çapraz entropi kayıp fonksiyonu aracılığıyla hataları en aza indirerek kendini geliştirir.

Canlılık tespiti, kullanıcıların gerçek zamanlı varlığı doğrulamak için gülümseme veya göz kırpma gibi eylemler gerçekleştirmesini gerektiren ek bir katman ekler. Bu özellik, göz hareketleri veya mikro ifadeler gibi fizyolojik sinyalleri izleyerek statik görüntüleri veya önceden kaydedilmiş videoları engeller. Tüm işlemler, riskleri en aza indirmek için yerel olarak kullanıcının cihazında gerçekleşir ve doğrulama için yalnızca şifreli özellikler gönderilir.

Gizlilik, şifrelenmiş biyometrik verilerle ele alınarak merkezi bir öneme sahiptir. Yüz taramaları gibi ham girdiler, ResNet veya ViTs gibi modeller kullanılarak özellik vektörlerine dönüştürülür. Bu vektörler, bileşenleri ilişkilendirmemek için tuzlama ve rastgele projeksiyon karma işlemine tabi tutulur; ardından, orijinalleri açığa çıkarmadan eşleştirmeye olanak tanıyan ikili kodlar oluşturmak için yerellik duyarlı karma işlemi uygulanır. Sıfır bilgi kanıtları (ZKP'ler) Ardından, Pedersen taahhütleri gibi bir değerin gizli ancak kanıtlanabilir olduğu şemalar kullanarak bu karmaları işleyin. Doğrulama sırasında kullanıcılar, verileri ifşa etmeden eşleşmeleri gösteren ve merkezi olmayan bir düğüm havuzunda saklanan kanıtlar üretir.

Yapay zeka geliştirmeleri bunu destekliyor: kendi kendini denetleyen öğrenme, etiketsiz özellikler çıkarıyor, farklı gizlilik, yeniden yapılandırmayı önlemek için gürültü ekliyor ve üretken düşmanca ağlar (GAN'lar) sahteciliğe karşı test yapıyor. Sonuç, geri alınamaz ve iptal edilebilir bir şifreleme; tehlikeye atılırsa, kullanıcılar yeni bir dönüşümle yeniden kaydolabiliyor. Bu tasarım, veri açığa çıkmasını en aza indirerek ve depolama alanını merkezden uzaklaştırarak GDPR ve CCPA ile uyumlu olup, ihlal risklerini azaltıyor. Finansta güvenli kayıt, sağlıkta hasta doğrulama ve seçmen kontrolleri gibi kamu hizmetlerinde uygulamalara olanak tanıyor.

ZKP'ler, ayrıntıları açıklamadan ifadelerin kanıtlanmasına olanak tanıyarak bunların çoğunun temelini oluşturur. Tamlığı (doğru ifadeler doğrulayıcıları ikna eder), sağlamlığı (yanlış olanlar nadiren ikna eder) ve sıfır bilgiyi (ekstra bilgi sızıntısı olmaz) karşılarlar. Protokol, taahhüt, meydan okuma, yanıt ve doğrulama adımlarını içerir. InterLink'te kullanıcılar, özlü kanıtlar ve kuantum sonrası güvenlik sunan zk-SNARK'lar veya zk-STARK'lar aracılığıyla zincir üzerinde yaş gibi nitelikleri kanıtlar. Zorluklar arasında, optimizasyonlarla ele alınan hesaplama yükü ve STARK'larla önlenen güvenilir kurulumlar yer alır.

Federatif öğrenme, verileri merkezileştirmeden cihazlar arasında yapay zeka modellerini eğitir. Eğitim sırasında cihazlar, güvenli yerleştirmeler (biyometrik verilerin geri döndürülemez temsilleri) kullanarak güncellemeleri hesaplar ve yalnızca gradyanları bir toplayıcıya gönderir; toplayıcı da bunların ortalamasını alarak genel modeli günceller. Bu, dağıtılmış örnekler arasında bir kayıp fonksiyonunu optimize eder ve yakınsama garantileri sağlar. Model budama gibi teknikler, mobil cihazlar için ek yükü azaltır ve kullanıcılar boşta kaldıkları zamanlarda katılım sağlayarak ödüller kazanır. Yedekleme mekanizmaları, şifrelenmiş verileri düğümler arasında çoğaltır ve dayanıklılık için gerçek zamanlı izleme ve yedeklilik sağlar.

Çıkarımda, yerel cihazlar yeni taramaları gömülü verilere işler ve modeli, özgünlük puanları gibi tahminler için çalıştırarak verileri gizli tutar. Bu, düşük gecikme süresi, ölçeklenebilirlik ve sağlamlık sağlar; metrikler 0.001'in altında yanlış kabul ve 0.005'in altında ret gösterir. Merkezi sistemlere kıyasla, çeşitli veriler sayesinde dolandırıcılık tespitini %20 oranında iyileştirir. Örneklem büyüklüğüne ve harcanan zamana dayalı teşvikler, katılımı %40 oranında artırmıştır.

Genel olarak, bu unsurlar çok katmanlı bir savunma oluşturur. Performans, kıyaslamalarda %90'ın üzerinde doğruluk oranına sahiptir ve birleşik güncellemeler yeni tehditlere uyumu garanti eder. Güvenlik açıkları mevcut olsa da, bu birleşim saldırı maliyetlerini önemli ölçüde artırarak InterLink'i ölçeklenebilir bir kimlik çerçevesi haline getirir.

Token Ekonomisi ve Finansal Yapı

InterLink bir çift ​​jetonlu ekonomi $ITL ve $ITLG ile birlikte, uyumluluğu ve ekosistem büyümesini desteklerken kamu hizmetini yatırımdan ayırmak üzere tasarlanmıştır. $ITL, InterLink Vakfı tarafından stratejik rezerv olarak yönetilen toplam 10 milyar token arzına sahiptir. Bunun yarısı (5 milyar token) $ITLG sahiplerine tahsis edilirken, geri kalanı kurumsal büyüme ve istikrara katkı sağlamaktadır. Bu token, geliştirme ve ortaklıkların finansmanı gibi daha geniş ağ desteğine odaklanmaktadır.

100 milyarlık arzı ile $ITLG, aktif insan katılımını temsil eder. %20'i İnsan Düğümü madencilerine ayrılmış olup, doğrulanmış kullanıcıları etkinlik ve kaynak paylaşımı gibi ağ katkıları için ödüllendirir. Kalan %XNUMX ise geliştiriciler ve topluluk programları için hibeler de dahil olmak üzere teşvikleri finanse eder. Sahipler, dönüşüm gerektirmeden $ITLG tutarak yalnızca $ITL kazanabilir ve uzun vadeli etkileşimi teşvik edebilirler.

Bu model, bir token'ın SEC düzenlemelerine uygun olarak yatırım için bir güvenlik görevi gördüğü, diğerinin ise günlük operasyonları desteklediği kripto uygulamalarından esinlenmiştir. Dengeyi hedefler: $ITLG, kullanıcıların mini uygulamalara, ödemelere ve lansman platformlarına katılımını sağlarken, $ITL genişlemeye destek sağlar. Token'lar arasında doğrudan takas yoktur ve bu da farklı rollere vurgu yapar.

Yapı, spot takaslar, zincirler arası köprüler ve 100 kata kadar kaldıraçla sürekli alım satım için ITLX Borsası gibi DeFi bileşenlerini destekler. QR ödemeleri, kripto-itibari para dönüşümlerine olanak tanıyarak satıcıların benimsemesini kolaylaştırır. Projenin belgelerinde yer alan son açıklamalar, düzenleyici uyumluluğu sağlamak için bu ayrımı vurgular ve $ITLG'nin bankacılık hizmeti almayan bölgelerde yardım dağıtımı gibi gerçek dünya kullanımları için konumlandırılmasını sağlar.

Tahsisler, madencilik ödüllerinin temel alındığı kapsayıcılığı teşvik eder kişilik kanıtı Donanım yerine. Bu, token'ların doğrulanmış katılımcılara değer dağıttığı yapay zeka destekli UBI'nin daha geniş vizyonuyla bağlantılıdır. Hak kazanma veya yakma işlemleriyle ilgili ayrıntılar değişse de, ekonomi adaleti ön planda tutar ve topluluk yönetimi ayarlamaları etkiler.

Yol Haritası: Lansmandan Küresel Ölçeklere

InterLink'in beş yıllık planı, 2025'teki temel ürünlerle başlıyor: Kimlik, uygulama, zincir, SDK, cüzdan ve borsa. 10 milyon doğrulanmış kullanıcıyı, NIST listesindeki en iyi yüz modellerini ve büyük borsalardaki token listelerini hedefliyor. Ödemeler için bir InterLink Kartı'nın üç milyon kullanıcıya ulaşması hedefleniyor.

2026 yılına kadar odak noktası yapay zeka temsilcilerine, özel hukuk lisans programlarına ve geliştirici topluluklarına kayıyor. ABD borsasında işlem görmeye yönelik hazırlıklar arasında denetimler ve SEC uyumluluğu yer alıyor. 180 ülkede UBI girişimleri aracılığıyla token genişlemesi on milyonlarca dolara ulaşmayı hedefliyor.

2027'den itibaren hedefler arasında bir milyar kullanıcı, en iyi mini uygulama ağı konumuna gelme ve yetersiz hizmet alan bölgelerde yardım için bir ödeme standardı olarak $ITLG yer alıyor. Altyapı, geleneksel KYC yöntemlerinin yerini alarak 100 milyar doğrulamayı yönetmeyi hedefliyor.

Son dönemdeki önemli kilometre taşları arasında Google ve AWS ile ortaklıklar ve etkileşimi artırmak için ödül ve video yarışmaları gibi topluluk kampanyaları yer alıyor. Proje, gerçek zamanlı etkileşim için sohbet özellikleri gibi güncellemelerle geri bildirimleri dinlemeye vurgu yapıyor.

Geleceğe Bakan Vizyon

InterLink, botlardan gizliliğe kadar dijital güven konusundaki gerçek sorunları ele alıyor. İnsan odaklı tasarımı daha adil Web3 uygulamalarını destekleyebilir, ancak biyometrinin küresel ölçekte ölçeklenmesi, cihaz erişimi ve yasal düzenlemelerdeki farklılıklar gibi engelleri beraberinde getiriyor. İddialı hedefler (bir milyar kullanıcı), uygulamayı test edecek.

Blockchain geliştikçe, bu gibi projeler doğrulanmış katılıma doğru kayıyor. Katılmak isteyen okuyucular indir uygulamayı indirin veya keşfedin  Whitepaper Ayrıntılar için. Web3'te kimliği yeniden şekillendirip şekillendirmeyeceği henüz belli değil, ancak çerçeve ileriye dönük yapılandırılmış bir yol sunuyor.

kaynaklar:

1. InterLink Resmi Beyaz Bülteni – InterLink'in kişilik kanıtı modelinin, teknik uygulamasının ve ekosistem bileşenlerinin ayrıntılı açıklaması.
2. InterLink Labs, Google'dan Stratejik Yatırım Aldığını Doğruladı - Yahoo Finans
3. InterLink Labs Finansman İçgörüleri – Kriptorank