Вътре в InterLink: По-отблизо поглед към проверената от човек блокчейн система

Интерлинк се е появила като блокчейн проект, фокусиран върху проверка на човешката самоличност чрез сканиране на лица и откриване на активност. Стартирана от InterLink Labs, мрежата има за цел да създаде децентрализирана система, в която всеки участник се потвърждава като уникален човек, като се решават проблеми като намеса на ботове и атаки от типа „сибил“ в Web3 среди. Проектът осигури... 20 милиона долара в начално финансиране по-рано тази година, подкрепено от инвеститори, включително Google за стартиране и Monad. Към днешна дата платформата отчита над 2.5 милиона проверени потребители, което бележи стабилен растеж от надхвърлянето на един милион регистрирани сканирания през юни. Това разширяване отразява продължаващите усилия за изграждане на глобална потребителска база, въпреки че платформата все още е в ранен етап на развитие.

Основна визия: Мрежа за истински хора

InterLink се позиционира като основа за „човешка мрежа“, където верифицираните лица формират гръбнака на системата. Документът на проекта очертава целта за достигане на един милиард активни участници, като се набляга на приложенията в областта на идентичността, управлението и икономическата координация. Потребителите стават „човешки възли“ след еднократен процес на проверка, който обвързва тяхната идентичност с мрежата, без да е необходимо съхранение на лични данни във веригата.

Този подход се различава от типичните блокчейни, където анонимните портфейли могат лесно да се умножават. Вместо това, InterLink налага модел „едно лице - една идентичност“. Разработчиците могат да интегрират това чрез SDK за Human Auth, което позволява на външни платформи да проверяват потребителите, без да имат достъп до сурова биометрична информация. Визията се простира до разпределяне на награди чрез форма на универсален базов доход, финансиран от изкуствен интелект, въпреки че подробностите за внедряването остават концептуални на този етап.

Структурата на мрежата включва модулни компоненти: слой за идентичност, интерфейси на приложенията и блокчейн за управление на токени. Тя се стреми да осигури справедливо участие в области като airdrops и стейкинг, където фалшивите акаунти често изкривяват резултатите.

Ключови елементи: InterLink ID и човешки възли

В основата е InterLink ID, система за проверка, базирана на биометрични данни. Потребителите сканират лицето си чрез приложението, а алгоритмите с изкуствен интелект проверяват за „живо“ лице, за да предотвратят фалшификации като снимки или видеоклипове. След проверка, идентификаторът предоставя достъп до функции на екосистемата и превръща потребителя в човешки възел.

Човешките възли заместват традиционния хардуер за добив с човешко участие. Не е необходимо специализирано оборудване; наградите идват от това да останете активни и да допринасяте, като например взаимодействие с мини-приложения или споделяне на ресурси. Системата използва доказателство за личност, разпределяйки токени въз основа на нива на проверка и активност. Този метод има за цел по-ниска консумация на енергия в сравнение с моделите за доказателство за работа.

Възлите печелят InterLink токени ($ITL или $ITLG), като наградите са обвързани с присъствие и задачи. Неактивните възли са изправени пред санкции, включително изгаряне на токени, за да се поддържа здравето на мрежата. Неотдавнашно гласуване в DAO одобри този механизъм, със 72% подкрепа от общността. Той изгаря експоненциално чакащи награди за спящи възли, потенциално прекъсвайки връзката им, ако балансите достигнат нула.

Приложението InterLink и по-широката екосистема

Приложението InterLink служи като основна входна точка. То управлява идентификатори, проследява токени и достъпва до мини-приложения в категории като социални мрежи, игри и финанси. Потребителите могат да допринесат за обучението на ИИ, като изпълняват задачи или споделят изчислителната мощност на устройството, като същевременно запазват поверителността на данните. Табло за управление проследява тези приноси, предлагайки прозрачност.

Разработчиците използват Mini-App Development Kit (MDK), за да създават и внедряват приложения. Пазарът позволява директно публикуване без централизирани одобрения, за разлика от традиционните магазини за приложения. Инструменти за интеграция като InterLink SDK поддържат iOS, Android и уеб, с налични грантове - до 500 милиона долара ITL - за проекти, фокусирани върху изкуствения интелект.

Освен приложението, InterLink изследва хардуера с HumanPad, носимо устройство за проверка в региони, където липсват висококачествени камери. С размерите на iPod Shuffle, то се фокусира върху биометрията и би могло да осигури финансов достъп за населението без банкови услуги. Екосистемата включва и Актив елементи: портфейл без попечителство, QR плащания, конвертиращи криптовалута във фиатни валути, и борси за спот търговия, мостови и постоянни облигации с ливъридж.

Открийте обещаващи проекти...

Перспективни проекти...

(Реклама)

Статията продължава...

Технически основи: Биометрия, поверителност и изкуствен интелект

Техническата основа на InterLink разчита на усъвършенствана биометрична информация за проверка на самоличността, комбинирана с надеждни мерки за поверителност и процеси, управлявани от изкуствен интелект, за да се гарантира сигурност и мащабируемост. Системата започва с разпознаване на лица, използвайки модели за дълбоко обучение като конволюционни невронни мрежи (CNN) и трансформатори на зрение (ViT), за да анализира потребителските сканирания. Тези модели, вдъхновени от архитектури като XceptionNet и EfficientNet, са обучени върху огромни набори от данни от реални и синтетични изображения. Те откриват фини признаци на фалшификати, като неестествени текстури на кожата или неправилни модели на мигане.

За поредица от лицеви кадри, моделът за откриване изчислява вероятност за автентичност, като по същество оценява входните данни от 0 (вероятно синтетично) до 1 (автентично). Това включва пространствен анализ на отделни изображения и времеви проверки в рамките на кадрите, като се използва оптичен поток за измерване на съгласуваността на движението – по-ниската кохерентност често сигнализира за „дълбоки фалшификати“, тъй като генерираното от изкуствен интелект съдържание се бори с естествената динамика. Спектралният анализ допълнително изследва честотните модели в изображенията, разкривайки артефакти, често срещани при фалшификатите. Моделът се усъвършенства, като минимизира грешките чрез двоична функция за загуба на кръстосана ентропия, която сравнява прогнозите с истинските етикети.

Откриването на живост добавя още един слой, изискващ от потребителите да извършват действия като усмивка или мигане, за да потвърдят присъствието си в реално време. Това противодейства на статични изображения или предварително записани видеоклипове, като наблюдава физиологични сигнали, като движения на очите или микроизражения. Цялата обработка се извършва локално на устройството на потребителя, за да се минимизират рисковете, като за проверка се изпращат само криптирани функции.

Поверителността е от основно значение и се обработва чрез криптирани биометрични данни. Суровите входни данни, като например лицеви сканирания, се трансформират във вектори на характеристики, използвайки модели като ResNet или ViTs. Тези вектори претърпяват осоляване и хеширане на произволна проекция за декорелиране на компонентите, последвано от локално-чувствително хеширане за създаване на двоични кодове, които позволяват съвпадение без разкриване на оригинали. Доказателства с нулево знание (ZKP) след това запишете тези хешове, използвайки схеми като ангажименти на Педерсен, където стойността е скрита, но доказуема. По време на проверката потребителите генерират доказателства, показващи съвпадения, без да разкриват данни, съхранявани в децентрализиран пул от възли.

Подобренията в изкуствения интелект подсилват това: самоконтролираното обучение извлича характеристики без етикети, диференциалната поверителност добавя шум, за да предотврати реконструкцията, а генеративните състезателни мрежи (GAN) тестват срещу фалшиви версии. Резултатът е необратимо, анулираемо криптиране – ако бъде компрометирано, потребителите могат да се регистрират отново с нова трансформация. Този дизайн е в съответствие с GDPR и CCPA, като минимизира излагането на данни и децентрализира съхранението, намалявайки рисковете от нарушения. Той дава възможност за приложения във финансите за сигурно внедряване, в здравеопазването за проверка на пациентите и в държавни услуги като проверки на избирателите.

ZKPs (протоколите за доказване на данни) са в основата на голяма част от това, позволявайки доказване на твърдения, без да се разкриват подробности. Те удовлетворяват изискванията за пълнота (истинските твърдения убеждават проверяващите), обоснованост (неверните рядко го правят) и нулево знание (няма допълнителни изтичания на информация). Протоколът включва стъпки за ангажираност, оспорване, отговор и проверка. В InterLink потребителите доказват атрибути като възраст във веригата чрез zk-SNARKs или zk-STARKs, които предлагат кратки доказателства и постквантова сигурност. Предизвикателствата включват изчислителни разходи, адресирани чрез оптимизации, и надеждни настройки, избягвани със STARKs.

Федерираното обучение обучава модели на ИИ на различни устройства, без да централизира данните. При обучението устройствата изчисляват актуализации, използвайки сигурни вграждания – необратими представяния на биометрични данни – и изпращат само градиенти към агрегатор, който ги осреднява, за да актуализира глобалния модел. Това оптимизира функцията на загуба в разпределени извадки, с гаранции за конвергенция. Техники като подрязване на модели намаляват режийните разходи за мобилни устройства, а потребителите се регистрират по време на неактивност, печелейки награди. Механизмите за архивиране репликират криптирани данни между възлите, с наблюдение в реално време и превключване при срив за устойчивост.

При извода, локалните устройства обработват новите сканирания във вграждания и изпълняват модела за прогнози, като например оценки за автентичност, запазвайки поверителността на данните. Това води до ниска латентност, мащабируемост и устойчивост, като показателите показват фалшиво приемане под 0.001 и отхвърляне под 0.005. В сравнение с централизираните системи, това подобрява откриването на измами с 20% чрез разнообразни данни. Стимулите, базирани на размера на извадката и предоставеното време, са увеличили участието с 40%.

Като цяло, тези елементи създават многопластова защита. Производителността надвишава 90% точност при бенчмаркове, като федералните актуализации осигуряват адаптация към нови заплахи. Въпреки че съществуват уязвимости, комбинацията значително повишава разходите за атаки, позиционирайки InterLink като мащабируема рамка за идентичност.

Икономика на токените и финансова структура

InterLink използва икономика с два токена с $ITL и $ITLG, предназначени да отделят полезността от инвестициите, като същевременно подкрепят съответствието и растежа на екосистемата. $ITL разполага с общо предлагане от 10 милиарда токена, управлявани от фондация InterLink като стратегически резерв. Половината от тях – 5 милиарда – са разпределени за притежатели на $ITLG, а останалата част подпомага институционалния растеж и стабилност. Този токен се фокусира върху по-широка мрежова подкрепа, като например финансиране на разработки и партньорства.

$ITLG, с предлагане от 100 милиарда, представлява активно човешко участие. Осемдесет процента са предназначени за миньори с човешки възли, възнаграждавайки проверени потребители за принос в мрежата, като активност и споделяне на ресурси. Останалите 20% финансират стимули, включително грантове за разработчици и обществени програми. Притежателите могат да печелят $ITL, просто като държат $ITLG, без да е необходимо конвертиране, което насърчава дългосрочното ангажиране.

Този модел се основава на крипто практики, където единият токен действа като ценна книга за инвестиции, в съответствие с разпоредбите на SEC, докато другият захранва ежедневните операции. Целта е баланс: $ITLG стимулира участието на потребителите в мини-приложения, плащания и стартови площадки, докато $ITL осигурява подкрепа за разширяване. Не съществуват директни размени между токените, което подчертава отделните роли.

Структурата поддържа DeFi компоненти, като ITLX Exchange за спот суапове, мостове между вериги и безсрочна търговия с ливъридж до 100x. QR плащанията позволяват конвертиране на криптовалути във фиатни валути, което улеснява приемането от търговците. Последните разяснения в документацията на проекта подчертават това разделяне, за да се гарантира спазването на регулаторните изисквания, като $ITLG е позициониран за реални приложения, като например разпределение на помощи в небанкови региони.

Разпределенията насърчават приобщаването, като наградите за добив се основават на доказателство за самоличност а не хардуер. Това е свързано с по-широката визия за финансиран от изкуствен интелект UBI, където токените разпределят стойност на проверени участници. Докато спецификите относно придобиването или изгарянето на активи се развиват, икономиката дава приоритет на справедливостта, като управлението на общността влияе върху корекциите.

Пътна карта: От стартирането до глобалния мащаб

Петгодишният план на InterLink започва с основни продукти през 2025 г.: идентификация, приложение, верига, SDK, портфейл и борса. Той е насочен към 10 милиона верифицирани потребители, лицеви модели от най-високо ниво по NIST и листвания на токени на големи борси. Карта InterLink за плащания има за цел да достигне до три милиона потребители.

До 2026 г. фокусът се измества към агенти с изкуствен интелект, собствени LLM програми и общности от разработчици. Подготовката за листване на американската фондова борса включва одити и съответствие с SEC. Разширяването на токените е насочено към десетки милиони чрез инициативи на UBI в 180 държави.

От 2027 г. нататък целите включват един милиард потребители, позициониране като водеща мрежа от мини-приложения и $ITLG като стандарт за плащане за помощ в недостатъчно обслужвани райони. Инфраструктурата има за цел да обработи 100 милиарда проверки, замествайки традиционните методи за KYC.

Последните постижения включват партньорства с Google и AWS, както и обществени кампании, като например награди и видео конкурси за повишаване на ангажираността. Проектът набляга на вслушването в обратната връзка, с актуализации като функции за чат за взаимодействие в реално време.

Поглед напред

InterLink разглежда реални проблеми в дигиталното доверие, от ботове до поверителност. Неговият човекоцентричен дизайн би могъл да поддържа по-справедливи Web3 приложения, но мащабирането на биометричните данни в световен мащаб е свързано с препятствия като достъп до устройства и регулаторни различия. Амбициозните цели – един милиард потребители – ще бъдат тест за изпълнение.

С развитието на блокчейн технологията, проекти като този се изместват към проверено участие. Читателите, които се интересуват от присъединяване, могат... Изтегли приложението или разгледайте Можеш да развихриш фантазията си за подробности. Дали това ще промени идентичността в Web3, предстои да видим, но рамката предоставя структуриран път напред.

Източници:

1. Официален документ на InterLink – Подробно обяснение на модела за доказване на личността на InterLink, техническата имплементация и компонентите на екосистемата.
2. InterLink Labs потвърждава стратегическа инвестиция от Google – Yahoo Finance
3. Анализи за финансирането на InterLink Labs – Крипторанк