Solo: Nỗ lực mới để xây dựng lớp danh tính ẩn danh đáng tin cậy cho Web3
Cơ sở hạ tầng trong lĩnh vực Web3 đang nhanh chóng hoàn thiện, nhưng với tư cách là mô-đun chính hỗ trợ sự tin tưởng và tham gia, "danh tính" đã lâu không có mặt. Từ việc gán nhãn dữ liệu, đánh giá hành vi đến tương tác giao thức và quản trị cộng đồng, nhiều nhiệm vụ quan trọng trong Web3 phụ thuộc vào "đầu vào của con người" như một nguồn dữ liệu hiệu quả. Tuy nhiên, từ góc độ hệ thống chuỗi, người dùng thường chỉ là một địa chỉ ví được tạo thành từ các ký tự chữ và số, thiếu các đặc điểm cá nhân có cấu trúc và nhãn hành vi. Trong tình trạng thiếu cơ chế hỗ trợ danh tính bổ sung, thế giới gốc crypto gần như không thể xây dựng được hình ảnh người dùng đáng tin cậy, càng khó khăn trong việc tích lũy uy tín và đánh giá tín dụng.
Thiếu vắng danh tính trong tầng lớp đã trực tiếp gây ra một trong những vấn đề phổ biến và khó xử lý nhất trong Web3 - tấn công phù thủy. Trong các hoạt động khuyến khích phụ thuộc vào sự tham gia của người dùng, người dùng độc hại có thể dễ dàng giả mạo nhiều danh tính, từ đó nhận thưởng lặp lại, thao túng bỏ phiếu, ô nhiễm dữ liệu, khiến cơ chế vốn dĩ phải được "người thật tham gia" thúc đẩy hoàn toàn mất hiệu lực.
Mặc dù một số dự án cố gắng giới thiệu cơ chế "chống Sybil" để sàng lọc hành vi bất thường, nhưng thực tế là, những biện pháp này thường gây tổn thương cho người dùng thực sự, trong khi những kẻ gian lận thực sự lại dễ dàng vượt qua các quy tắc. Do đó, chúng ta thấy rằng, trong bối cảnh thiếu nền tảng danh tính vững chắc, việc phân phối phần thưởng trên chuỗi thực sự luôn khó đạt được sự công bằng, hiệu quả và bền vững.
Trong các bối cảnh dọc theo Web3 khác, vấn đề thiếu danh tính cũng rõ ràng. Trong lĩnh vực DePIN, hiện tượng giả mạo địa chỉ và nộp dữ liệu giả để lừa đảo khuyến khích rất phổ biến, làm xáo trộn tính xác thực của dữ liệu và ảnh hưởng trực tiếp đến tính khả dụng và cơ sở niềm tin của mạng. Trong GameFi, hành vi tạo nhiều tài khoản để làm nhiệm vụ và nhận phần thưởng hàng loạt đã làm suy yếu nghiêm trọng sự cân bằng của hệ thống kinh tế trong trò chơi, dẫn đến sự mất mát người chơi thực và sự thất bại của cơ chế khuyến khích dự án.
Trong lĩnh vực AI, sự thiếu hụt về danh tính cũng mang lại những ảnh hưởng sâu rộng. Hiện nay, việc huấn luyện các mô hình AI quy mô lớn ngày càng phụ thuộc vào "phản hồi của con người" và các nền tảng gán nhãn dữ liệu, trong khi những nhiệm vụ này thường được thuê ngoài cho các cộng đồng mở hoặc các nền tảng trên chuỗi. Trong bối cảnh thiếu sự đảm bảo về "độc nhất của con người", hiện tượng mô phỏng hành vi hàng loạt qua kịch bản và robot giả mạo đầu vào ngày càng trở nên nghiêm trọng, không chỉ làm ô nhiễm dữ liệu huấn luyện mà còn làm suy yếu nghiêm trọng khả năng biểu đạt và khả năng tổng quát của mô hình.
Ngoài ra, trong bối cảnh thiếu một lớp danh tính hiệu quả, cơ chế KYC, hệ thống điểm tín dụng và hình ảnh hành vi được sử dụng rộng rãi trong thế giới Web2 gần như không thể được ánh xạ một cách nguyên thuỷ và tin cậy lên chuỗi. Điều này không chỉ hạn chế khả năng tham gia của các tổ chức vào Web3 trong khi đảm bảo quyền riêng tư của người dùng, mà hệ thống tài chính trên chuỗi cũng luôn trong trạng thái thiếu danh tính.
Khám phá lớp danh tính Web3
Hiện nay trên thị trường có hàng chục giải pháp lớp danh tính Web3, có thể chia thành bốn loại chính:
Nhận dạng sinh học: Đặc trưng bởi công nghệ nhận dạng sinh học, đảm bảo tính duy nhất của danh tính. Các dự án tiêu biểu bao gồm Worldcoin, Humanode, v.v. Loại giải pháp này thường vi phạm quyền riêng tư của người dùng do thu thập dữ liệu sinh học, yếu kém trong việc bảo vệ quyền riêng tư và tuân thủ.
Loại hình tin cậy xã hội: nhấn mạnh mạng lưới tin cậy xã hội và xác minh mở. Các dự án đại diện bao gồm Proof of Humanity, Circles, v.v. Loại hình giải pháp này về lý thuyết có thể đạt được mức độ phi tập trung cao, nhưng khó đảm bảo tính duy nhất của danh tính.
Loại DID tổng hợp: Thông qua việc tích hợp dữ liệu danh tính/KYC Web2, Chứng chỉ có thể xác minh và các chứng từ bên ngoài khác, xây dựng cấu trúc danh tính trên chuỗi có thể kết hợp. Các dự án tiêu biểu bao gồm Civic, SpruceID, v.v. Các giải pháp này có độ tương thích cao với hệ thống tuân thủ hiện tại, nhưng tính duy nhất của danh tính thì yếu hơn.
Phân tích hành vi: Dựa trên hành vi địa chỉ trên chuỗi, dữ liệu tương tác, v.v., sử dụng thuật toán đồ thị để xây dựng hình ảnh người dùng và hệ thống danh tiếng. Các dự án đại diện bao gồm ReputeX, Krebit, v.v. Giải pháp loại này bảo vệ quyền riêng tư tốt, nhưng khó kết nối với danh tính thực của người dùng.
Tóm lại, các giải pháp lớp danh tính hiện có thường rơi vào một nghịch lý không thể: việc bảo vệ quyền riêng tư, tính duy nhất của danh tính và khả năng xác minh phi tập trung khó có thể đồng thời được đảm bảo. Ngoại trừ các giải pháp sinh trắc học, các loại cơ chế danh tính khác thường khó có thể đảm bảo hiệu quả "tính duy nhất của danh tính".
Giải pháp kỹ thuật của Solo
Solo chọn nhận dạng sinh trắc học làm phương tiện duy nhất để xác định danh tính người dùng, và dựa trên mật mã học, đưa ra một con đường công nghệ khá độc đáo xung quanh bài toán cân bằng giữa "bảo vệ quyền riêng tư" và "khả năng xác minh phi tập trung."
Giải pháp của Solo dựa trên kiến trúc zkHE, kết hợp cam kết Pedersen, mã hóa đồng dạng (HE) và chứng minh không biết (ZKP). Sinh trắc học của người dùng có thể hoàn thành xử lý mã hóa đa lớp tại chỗ, hệ thống tạo ra chứng minh không biết có thể xác minh và gửi lên chuỗi mà không tiết lộ bất kỳ dữ liệu gốc nào, từ đó đạt được tính không thể làm giả của danh tính và khả năng xác minh dưới sự bảo vệ quyền riêng tư.
Trong kiến trúc zkHE của Solo, quy trình xác thực được cấu thành từ hai lớp bảo vệ mã hóa đồng nhất (HE) và chứng minh không có kiến thức (ZKP). Toàn bộ quá trình diễn ra trên thiết bị di động của người dùng, đảm bảo thông tin nhạy cảm không bị rò rỉ.
Mã hóa đồng dạng cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trong trạng thái dữ liệu được mã hóa. Hệ thống sẽ nhập các đặc điểm sinh học đã cam kết vào mạch dưới dạng mã hóa đồng dạng, thực hiện các thao tác logic như so khớp và đối chiếu mà không cần giải mã. Sau đó, dựa trên kết quả đối chiếu, sẽ tạo ra một chứng minh không tri thức "khoảng cách có nhỏ hơn ngưỡng không" để hoàn thành việc xác định "có phải là cùng một người không" mà không tiết lộ dữ liệu gốc hoặc giá trị khoảng cách.
Sau khi hoàn thành tính toán mã hóa, Solo sẽ tạo ra một bằng chứng không kiến thức (ZKP) tại chỗ, để nộp xác thực trên chuỗi. Bằng chứng ZKP này chứng minh rằng "Tôi là một con người duy nhất và thật sự", nhưng không tiết lộ bất kỳ thông tin sinh học gốc nào hoặc chi tiết tính toán trung gian. Solo sử dụng zk-SNARK Groth16 hiệu quả như một khung để tạo và xác thực chứng minh, tạo ra ZKP ngắn gọn và mạnh mẽ với chi phí tính toán tối thiểu. Cuối cùng, ZKP này sẽ được nộp lên mạng Layer2 riêng biệt SoloChain, nơi hợp đồng trên chuỗi sẽ thực hiện xác thực.
Hiệu suất xác minh
Giải pháp Solo có hiệu suất xác thực rất cao, chủ yếu thể hiện ở một số khía cạnh sau:
Tối ưu hóa thuật toán mật mã: Solo đã chọn Groth16 zk-SNARK có hiệu suất xác minh rất cao làm khung chính. Hệ thống này có kích thước chứng minh cực nhỏ (khoảng 200 byte), có thể thực hiện xác minh cấp mili giây trên chuỗi, giảm đáng kể độ trễ tương tác và chi phí lưu trữ.
Hiệu suất cao: Thí nghiệm cho thấy, khi đối mặt với dữ liệu đặc trưng sinh học có chiều cao, kiến trúc zkHE của Solo vượt trội hơn nhiều so với các phương pháp ZKP truyền thống về thời gian tạo chứng minh và tổng thời gian xác thực. Dưới điều kiện dữ liệu 128 chiều, thời gian xác thực của ZKP truyền thống vượt quá 600 giây, trong khi giải pháp Solo gần như không bị ảnh hưởng, luôn duy trì trong khoảng vài giây.
Tối ưu hóa khách hàng: Quy trình xác minh zkHE của Solo (bao gồm việc tạo cam kết Pedersen, xử lý mã hóa đồng nhất và xây dựng ZKP) đều có thể được thực hiện tại chỗ trên điện thoại thông minh thông thường. Kết quả thử nghiệm cho thấy, thời gian tính toán tổng thể trên thiết bị tầm trung là từ 2-4 giây, đủ để hỗ trợ sự tương tác mượt mà của hầu hết các ứng dụng Web3.
Nỗ lực mới để phá vỡ "tam giác không thể" của tầng danh tính Web3
Solo cung cấp một con đường mới để phá vỡ "tam giác không thể" của tầng danh tính Web3, đạt được sự cân bằng và đột phá về mặt kỹ thuật giữa bảo vệ quyền riêng tư, tính duy nhất của danh tính và khả năng sử dụng:
Khía cạnh quyền riêng tư: Kiến trúc zkHE cho phép tất cả người dùng mã hóa homomorphically và xây dựng ZKP cho các đặc điểm sinh học của họ tại chỗ, toàn bộ quy trình không cần tải lên hoặc giải mã dữ liệu gốc, do đó hoàn toàn tránh khỏi rủi ro rò rỉ quyền riêng tư.
Danh tính duy nhất: Thông qua cơ chế so sánh khoảng cách của vectơ đặc trưng trong trạng thái mã hoá, xác nhận người xác thực hiện tại có phải là cùng một người với các hồ sơ đăng ký lịch sử hay không, xây dựng ra ràng buộc danh tính cơ bản "mỗi địa chỉ đứng sau là một con người thật duy nhất".
Tính khả dụng: Thông qua việc tối ưu hóa tinh vi quá trình chứng minh zk, đảm bảo tất cả các nhiệm vụ tính toán có thể được hoàn thành trên thiết bị di động thông thường, thời gian tạo chứng thực thường được kiểm soát trong khoảng 2-4 giây, quá trình xác minh trên chuỗi có thể hoàn thành trong khoảng mili giây.
Solo đã dự trữ giao diện kết nối tuân thủ trong thiết kế hệ thống, bao gồm các mô-đun cầu tùy chọn hỗ trợ tích hợp với DID trên chuỗi và hệ thống KYC, cũng như khả năng cho phép trong các trường hợp cụ thể để neo trạng thái xác minh đến mạng Layer1 được chỉ định. Điều này mở ra khả năng cho việc triển khai hướng tới thị trường tuân thủ trong tương lai.
Xét từ một góc độ vĩ mô hơn, con đường mà Solo áp dụng dựa trên sinh trắc học + zkHE, tạo thành sự bổ sung tự nhiên với các giải pháp khác. Solo giống như một mô-đun đồng thuận cơ sở trong chuỗi danh tính, tập trung vào việc cung cấp cơ sở hạ tầng chứng minh tính duy nhất của con người với khả năng bảo vệ quyền riêng tư cho Web3. Kiến trúc zkHE của nó không chỉ có thể được kết nối như một mô-đun plug-in cho các loại DID hoặc giao diện ứng dụng, mà còn có thể kết hợp với các VC, zkID, SBT hiện có để xây dựng một nền tảng danh tính thực có thể xác minh và có thể kết hợp cho hệ sinh thái trên chuỗi.
Hiện tại, Solo đã hợp tác với nhiều giao thức và nền tảng, bao gồm Kiva.ai, Sapien, PublicAI, Synesis One, Hive3, GEODNET, bao phủ nhiều lĩnh vực như gán nhãn dữ liệu, mạng DePIN và trò chơi SocialFi. Những hợp tác này hy vọng sẽ xác minh thêm tính khả thi của cơ chế xác thực danh tính của Solo, cung cấp cơ chế phản hồi điều chỉnh nhu cầu thực tế cho mô hình zkHE của nó, giúp Solo liên tục tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và hiệu suất hệ thống.
Bằng cách xây dựng một hệ thống lớp danh tính đáng tin cậy và ẩn danh cho thế giới Web3, Solo đang thiết lập nền tảng khả năng 1P1A và có khả năng trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng thúc đẩy sự tiến hóa của hệ thống danh tính trên chuỗi và mở rộng ứng dụng tuân thủ.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
12 thích
Phần thưởng
12
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
AirdropworkerZhang
· 20giờ trước
Gần đây có quá nhiều phù thủy rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
DecentralizeMe
· 20giờ trước
Khi nào có thể hoàn toàn giải quyết cái ung nhọt phù thủy này?
Xem bản gốcTrả lời0
Degentleman
· 20giờ trước
Thôi đi các bạn chain friend, chơi xác thực danh tính? Sớm muộn gì cũng bị gửi đi.
Xem bản gốcTrả lời0
ThatsNotARugPull
· 20giờ trước
Chi tiết cách phòng chống Tấn công Sybil như thế nào?
Xem bản gốcTrả lời0
MetaDreamer
· 21giờ trước
Phòng nữ phù thủy từ trước đến nay luôn là một cái hố lớn.
Solo: Giải pháp đổi mới xây dựng lớp danh tính ẩn danh đáng tin cậy cho Web3
Solo: Nỗ lực mới để xây dựng lớp danh tính ẩn danh đáng tin cậy cho Web3
Cơ sở hạ tầng trong lĩnh vực Web3 đang nhanh chóng hoàn thiện, nhưng với tư cách là mô-đun chính hỗ trợ sự tin tưởng và tham gia, "danh tính" đã lâu không có mặt. Từ việc gán nhãn dữ liệu, đánh giá hành vi đến tương tác giao thức và quản trị cộng đồng, nhiều nhiệm vụ quan trọng trong Web3 phụ thuộc vào "đầu vào của con người" như một nguồn dữ liệu hiệu quả. Tuy nhiên, từ góc độ hệ thống chuỗi, người dùng thường chỉ là một địa chỉ ví được tạo thành từ các ký tự chữ và số, thiếu các đặc điểm cá nhân có cấu trúc và nhãn hành vi. Trong tình trạng thiếu cơ chế hỗ trợ danh tính bổ sung, thế giới gốc crypto gần như không thể xây dựng được hình ảnh người dùng đáng tin cậy, càng khó khăn trong việc tích lũy uy tín và đánh giá tín dụng.
Thiếu vắng danh tính trong tầng lớp đã trực tiếp gây ra một trong những vấn đề phổ biến và khó xử lý nhất trong Web3 - tấn công phù thủy. Trong các hoạt động khuyến khích phụ thuộc vào sự tham gia của người dùng, người dùng độc hại có thể dễ dàng giả mạo nhiều danh tính, từ đó nhận thưởng lặp lại, thao túng bỏ phiếu, ô nhiễm dữ liệu, khiến cơ chế vốn dĩ phải được "người thật tham gia" thúc đẩy hoàn toàn mất hiệu lực.
Mặc dù một số dự án cố gắng giới thiệu cơ chế "chống Sybil" để sàng lọc hành vi bất thường, nhưng thực tế là, những biện pháp này thường gây tổn thương cho người dùng thực sự, trong khi những kẻ gian lận thực sự lại dễ dàng vượt qua các quy tắc. Do đó, chúng ta thấy rằng, trong bối cảnh thiếu nền tảng danh tính vững chắc, việc phân phối phần thưởng trên chuỗi thực sự luôn khó đạt được sự công bằng, hiệu quả và bền vững.
Trong các bối cảnh dọc theo Web3 khác, vấn đề thiếu danh tính cũng rõ ràng. Trong lĩnh vực DePIN, hiện tượng giả mạo địa chỉ và nộp dữ liệu giả để lừa đảo khuyến khích rất phổ biến, làm xáo trộn tính xác thực của dữ liệu và ảnh hưởng trực tiếp đến tính khả dụng và cơ sở niềm tin của mạng. Trong GameFi, hành vi tạo nhiều tài khoản để làm nhiệm vụ và nhận phần thưởng hàng loạt đã làm suy yếu nghiêm trọng sự cân bằng của hệ thống kinh tế trong trò chơi, dẫn đến sự mất mát người chơi thực và sự thất bại của cơ chế khuyến khích dự án.
Trong lĩnh vực AI, sự thiếu hụt về danh tính cũng mang lại những ảnh hưởng sâu rộng. Hiện nay, việc huấn luyện các mô hình AI quy mô lớn ngày càng phụ thuộc vào "phản hồi của con người" và các nền tảng gán nhãn dữ liệu, trong khi những nhiệm vụ này thường được thuê ngoài cho các cộng đồng mở hoặc các nền tảng trên chuỗi. Trong bối cảnh thiếu sự đảm bảo về "độc nhất của con người", hiện tượng mô phỏng hành vi hàng loạt qua kịch bản và robot giả mạo đầu vào ngày càng trở nên nghiêm trọng, không chỉ làm ô nhiễm dữ liệu huấn luyện mà còn làm suy yếu nghiêm trọng khả năng biểu đạt và khả năng tổng quát của mô hình.
Ngoài ra, trong bối cảnh thiếu một lớp danh tính hiệu quả, cơ chế KYC, hệ thống điểm tín dụng và hình ảnh hành vi được sử dụng rộng rãi trong thế giới Web2 gần như không thể được ánh xạ một cách nguyên thuỷ và tin cậy lên chuỗi. Điều này không chỉ hạn chế khả năng tham gia của các tổ chức vào Web3 trong khi đảm bảo quyền riêng tư của người dùng, mà hệ thống tài chính trên chuỗi cũng luôn trong trạng thái thiếu danh tính.
Khám phá lớp danh tính Web3
Hiện nay trên thị trường có hàng chục giải pháp lớp danh tính Web3, có thể chia thành bốn loại chính:
Nhận dạng sinh học: Đặc trưng bởi công nghệ nhận dạng sinh học, đảm bảo tính duy nhất của danh tính. Các dự án tiêu biểu bao gồm Worldcoin, Humanode, v.v. Loại giải pháp này thường vi phạm quyền riêng tư của người dùng do thu thập dữ liệu sinh học, yếu kém trong việc bảo vệ quyền riêng tư và tuân thủ.
Loại hình tin cậy xã hội: nhấn mạnh mạng lưới tin cậy xã hội và xác minh mở. Các dự án đại diện bao gồm Proof of Humanity, Circles, v.v. Loại hình giải pháp này về lý thuyết có thể đạt được mức độ phi tập trung cao, nhưng khó đảm bảo tính duy nhất của danh tính.
Loại DID tổng hợp: Thông qua việc tích hợp dữ liệu danh tính/KYC Web2, Chứng chỉ có thể xác minh và các chứng từ bên ngoài khác, xây dựng cấu trúc danh tính trên chuỗi có thể kết hợp. Các dự án tiêu biểu bao gồm Civic, SpruceID, v.v. Các giải pháp này có độ tương thích cao với hệ thống tuân thủ hiện tại, nhưng tính duy nhất của danh tính thì yếu hơn.
Phân tích hành vi: Dựa trên hành vi địa chỉ trên chuỗi, dữ liệu tương tác, v.v., sử dụng thuật toán đồ thị để xây dựng hình ảnh người dùng và hệ thống danh tiếng. Các dự án đại diện bao gồm ReputeX, Krebit, v.v. Giải pháp loại này bảo vệ quyền riêng tư tốt, nhưng khó kết nối với danh tính thực của người dùng.
Tóm lại, các giải pháp lớp danh tính hiện có thường rơi vào một nghịch lý không thể: việc bảo vệ quyền riêng tư, tính duy nhất của danh tính và khả năng xác minh phi tập trung khó có thể đồng thời được đảm bảo. Ngoại trừ các giải pháp sinh trắc học, các loại cơ chế danh tính khác thường khó có thể đảm bảo hiệu quả "tính duy nhất của danh tính".
Giải pháp kỹ thuật của Solo
Solo chọn nhận dạng sinh trắc học làm phương tiện duy nhất để xác định danh tính người dùng, và dựa trên mật mã học, đưa ra một con đường công nghệ khá độc đáo xung quanh bài toán cân bằng giữa "bảo vệ quyền riêng tư" và "khả năng xác minh phi tập trung."
Giải pháp của Solo dựa trên kiến trúc zkHE, kết hợp cam kết Pedersen, mã hóa đồng dạng (HE) và chứng minh không biết (ZKP). Sinh trắc học của người dùng có thể hoàn thành xử lý mã hóa đa lớp tại chỗ, hệ thống tạo ra chứng minh không biết có thể xác minh và gửi lên chuỗi mà không tiết lộ bất kỳ dữ liệu gốc nào, từ đó đạt được tính không thể làm giả của danh tính và khả năng xác minh dưới sự bảo vệ quyền riêng tư.
Trong kiến trúc zkHE của Solo, quy trình xác thực được cấu thành từ hai lớp bảo vệ mã hóa đồng nhất (HE) và chứng minh không có kiến thức (ZKP). Toàn bộ quá trình diễn ra trên thiết bị di động của người dùng, đảm bảo thông tin nhạy cảm không bị rò rỉ.
Mã hóa đồng dạng cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trong trạng thái dữ liệu được mã hóa. Hệ thống sẽ nhập các đặc điểm sinh học đã cam kết vào mạch dưới dạng mã hóa đồng dạng, thực hiện các thao tác logic như so khớp và đối chiếu mà không cần giải mã. Sau đó, dựa trên kết quả đối chiếu, sẽ tạo ra một chứng minh không tri thức "khoảng cách có nhỏ hơn ngưỡng không" để hoàn thành việc xác định "có phải là cùng một người không" mà không tiết lộ dữ liệu gốc hoặc giá trị khoảng cách.
Sau khi hoàn thành tính toán mã hóa, Solo sẽ tạo ra một bằng chứng không kiến thức (ZKP) tại chỗ, để nộp xác thực trên chuỗi. Bằng chứng ZKP này chứng minh rằng "Tôi là một con người duy nhất và thật sự", nhưng không tiết lộ bất kỳ thông tin sinh học gốc nào hoặc chi tiết tính toán trung gian. Solo sử dụng zk-SNARK Groth16 hiệu quả như một khung để tạo và xác thực chứng minh, tạo ra ZKP ngắn gọn và mạnh mẽ với chi phí tính toán tối thiểu. Cuối cùng, ZKP này sẽ được nộp lên mạng Layer2 riêng biệt SoloChain, nơi hợp đồng trên chuỗi sẽ thực hiện xác thực.
Hiệu suất xác minh
Giải pháp Solo có hiệu suất xác thực rất cao, chủ yếu thể hiện ở một số khía cạnh sau:
Tối ưu hóa thuật toán mật mã: Solo đã chọn Groth16 zk-SNARK có hiệu suất xác minh rất cao làm khung chính. Hệ thống này có kích thước chứng minh cực nhỏ (khoảng 200 byte), có thể thực hiện xác minh cấp mili giây trên chuỗi, giảm đáng kể độ trễ tương tác và chi phí lưu trữ.
Hiệu suất cao: Thí nghiệm cho thấy, khi đối mặt với dữ liệu đặc trưng sinh học có chiều cao, kiến trúc zkHE của Solo vượt trội hơn nhiều so với các phương pháp ZKP truyền thống về thời gian tạo chứng minh và tổng thời gian xác thực. Dưới điều kiện dữ liệu 128 chiều, thời gian xác thực của ZKP truyền thống vượt quá 600 giây, trong khi giải pháp Solo gần như không bị ảnh hưởng, luôn duy trì trong khoảng vài giây.
Tối ưu hóa khách hàng: Quy trình xác minh zkHE của Solo (bao gồm việc tạo cam kết Pedersen, xử lý mã hóa đồng nhất và xây dựng ZKP) đều có thể được thực hiện tại chỗ trên điện thoại thông minh thông thường. Kết quả thử nghiệm cho thấy, thời gian tính toán tổng thể trên thiết bị tầm trung là từ 2-4 giây, đủ để hỗ trợ sự tương tác mượt mà của hầu hết các ứng dụng Web3.
Nỗ lực mới để phá vỡ "tam giác không thể" của tầng danh tính Web3
Solo cung cấp một con đường mới để phá vỡ "tam giác không thể" của tầng danh tính Web3, đạt được sự cân bằng và đột phá về mặt kỹ thuật giữa bảo vệ quyền riêng tư, tính duy nhất của danh tính và khả năng sử dụng:
Khía cạnh quyền riêng tư: Kiến trúc zkHE cho phép tất cả người dùng mã hóa homomorphically và xây dựng ZKP cho các đặc điểm sinh học của họ tại chỗ, toàn bộ quy trình không cần tải lên hoặc giải mã dữ liệu gốc, do đó hoàn toàn tránh khỏi rủi ro rò rỉ quyền riêng tư.
Danh tính duy nhất: Thông qua cơ chế so sánh khoảng cách của vectơ đặc trưng trong trạng thái mã hoá, xác nhận người xác thực hiện tại có phải là cùng một người với các hồ sơ đăng ký lịch sử hay không, xây dựng ra ràng buộc danh tính cơ bản "mỗi địa chỉ đứng sau là một con người thật duy nhất".
Tính khả dụng: Thông qua việc tối ưu hóa tinh vi quá trình chứng minh zk, đảm bảo tất cả các nhiệm vụ tính toán có thể được hoàn thành trên thiết bị di động thông thường, thời gian tạo chứng thực thường được kiểm soát trong khoảng 2-4 giây, quá trình xác minh trên chuỗi có thể hoàn thành trong khoảng mili giây.
Solo đã dự trữ giao diện kết nối tuân thủ trong thiết kế hệ thống, bao gồm các mô-đun cầu tùy chọn hỗ trợ tích hợp với DID trên chuỗi và hệ thống KYC, cũng như khả năng cho phép trong các trường hợp cụ thể để neo trạng thái xác minh đến mạng Layer1 được chỉ định. Điều này mở ra khả năng cho việc triển khai hướng tới thị trường tuân thủ trong tương lai.
Xét từ một góc độ vĩ mô hơn, con đường mà Solo áp dụng dựa trên sinh trắc học + zkHE, tạo thành sự bổ sung tự nhiên với các giải pháp khác. Solo giống như một mô-đun đồng thuận cơ sở trong chuỗi danh tính, tập trung vào việc cung cấp cơ sở hạ tầng chứng minh tính duy nhất của con người với khả năng bảo vệ quyền riêng tư cho Web3. Kiến trúc zkHE của nó không chỉ có thể được kết nối như một mô-đun plug-in cho các loại DID hoặc giao diện ứng dụng, mà còn có thể kết hợp với các VC, zkID, SBT hiện có để xây dựng một nền tảng danh tính thực có thể xác minh và có thể kết hợp cho hệ sinh thái trên chuỗi.
Hiện tại, Solo đã hợp tác với nhiều giao thức và nền tảng, bao gồm Kiva.ai, Sapien, PublicAI, Synesis One, Hive3, GEODNET, bao phủ nhiều lĩnh vực như gán nhãn dữ liệu, mạng DePIN và trò chơi SocialFi. Những hợp tác này hy vọng sẽ xác minh thêm tính khả thi của cơ chế xác thực danh tính của Solo, cung cấp cơ chế phản hồi điều chỉnh nhu cầu thực tế cho mô hình zkHE của nó, giúp Solo liên tục tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và hiệu suất hệ thống.
Bằng cách xây dựng một hệ thống lớp danh tính đáng tin cậy và ẩn danh cho thế giới Web3, Solo đang thiết lập nền tảng khả năng 1P1A và có khả năng trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng thúc đẩy sự tiến hóa của hệ thống danh tính trên chuỗi và mở rộng ứng dụng tuân thủ.