Всередині InterLink: детальніший огляд системи блокчейн, перевіреної людиною

InterLink виник як блокчейн-проект, зосереджений на перевірці особистості людей за допомогою сканування обличчя та виявлення активності. Запущена InterLink Labs, мережа має на меті створити децентралізовану систему, де кожен учасник підтверджується як унікальна особа, вирішуючи такі проблеми, як втручання ботів та атаки сивіл у середовищах Web3. Проєкт забезпечив $ 20 мільйонів початкового фінансування на початку цього року, за підтримки інвесторів, зокрема Google для стартапів і Monad. Станом на сьогоднішній день, повідомляється про понад 2.5 мільйона перевірених користувачів, що свідчить про стабільне зростання з моменту перевищення одного мільйона зареєстрованих сканувань у червні. Це розширення відображає постійні зусилля щодо створення глобальної бази користувачів, хоча платформа все ще перебуває на ранній стадії розвитку.

Основне бачення: Мережа для справжніх людей

InterLink позиціонує себе як фундамент для «Мережі людей», де перевірені особи формують основу системи. У інформаційному документі проєкту окреслено мету охоплення одного мільярда активних учасників, з акцентом на застосуваннях у сфері ідентифікації, управління та економічної координації. Користувачі стають «Людськими вузлами» після одноразового процесу перевірки, який прив’язує їхню особу до мережі без необхідності зберігання персональних даних у ланцюжку.

Цей підхід відрізняється від типових блокчейнів, де анонімні гаманці можна легко множити. Натомість InterLink застосовує модель «одна особа — одна ідентичність». Розробники можуть інтегрувати це через SDK Human Auth, дозволяючи зовнішнім платформам перевіряти користувачів без доступу до необробленої біометричної інформації. Бачення поширюється на розподіл винагород через форму універсального базового доходу, що фінансується штучним інтелектом, хоча деталі впровадження на даний момент залишаються концептуальними.

Структура мережі включає модульні компоненти: рівень ідентифікації, інтерфейси додатків та блокчейн для управління токенами. Вона прагне забезпечити справедливу участь у таких сферах, як аїрдропи та стейкінг, де фейкові акаунти часто спотворюють результати.

Ключові елементи: InterLink ID та людські вузли

В основі лежить InterLink ID, система верифікації на основі біометричних даних. Користувачі сканують своє обличчя через додаток, а алгоритми штучного інтелекту перевіряють його активність, щоб запобігти підробкам, таким як фотографії чи відео. Після верифікації ідентифікатор надає доступ до функцій екосистеми та перетворює користувача на людський вузол.

Людські вузли замінюють традиційне обладнання для майнінгу людською участю. Не потрібне спеціалізоване обладнання; винагорода надходить за активність та внесок, наприклад, за допомогою міні-додатків або обміну ресурсами. Система використовує метод підтвердження особи, розподіляючи токени на основі перевірки та рівня активності. Цей метод спрямований на зниження споживання енергії порівняно з моделями підтвердження роботи.

Вузли заробляють токени InterLink ($ITL або $ITLG), а винагорода прив'язана до присутності та завдань. Неактивні вузли стикаються зі штрафами, включаючи спалювання токенів, для підтримки справності мережі. Нещодавнє голосування DAO схвалило цей механізм за підтримки 72% спільноти. Він експоненціально спалює очікувані винагороди для неактивних вузлів, потенційно відключаючи їх, якщо баланс досягає нуля.

Додаток InterLink та ширша екосистема

Додаток InterLink слугує основною точкою входу. Він керує ідентифікаторами, відстежує токени та надає доступ до міні-додатків у таких категоріях, як соціальні мережі, ігри та фінанси. Користувачі можуть робити свій внесок у навчання ШІ, виконуючи завдання або ділячись обчислювальною потужністю пристроїв, зберігаючи при цьому конфіденційність даних. Інформаційна панель відстежує цей внесок, забезпечуючи прозорість.

Розробники використовують Mini-App Development Kit (MDK) для створення та розгортання додатків. Маркетплейс дозволяє пряму публікацію без централізованих схвалень, на відміну від традиційних магазинів додатків. Інструменти інтеграції, такі як InterLink SDK, підтримують iOS, Android та веб, а також доступні гранти — до 500 мільйонів доларів США ITL — для проектів, орієнтованих на штучний інтелект.

Окрім застосунку, InterLink досліджує апаратне забезпечення за допомогою HumanPad, портативного пристрою для верифікації в регіонах, де бракує високоякісних камер. Розміром він нагадує iPod Shuffle, він зосереджений на біометрії та може забезпечити доступ до фінансових послуг для населення, яке не користується банківськими послугами. Екосистема також включає Defi елементи: некастодіальний гаманець, QR-платежі, що конвертують криптовалюту у фіатну валюту, та біржі для спотової торгівлі, бриджінг та безстрокові опціони з кредитним плечем.

Відкрийте для себе перспективні проекти...

Перспективні проекти...

(Реклама)

Стаття продовжується...

Технічні основи: біометрія, конфіденційність та штучний інтелект

Технічна основа InterLink спирається на передові біометричні дані для перевірки особи, поєднані з надійними заходами конфіденційності та процесами на основі штучного інтелекту для забезпечення безпеки та масштабованості. Система починається з розпізнавання обличчя, використовуючи моделі глибокого навчання, такі як згорткові нейронні мережі (CNN) та трансформатори зору (ViT), для аналізу сканування користувачів. Ці моделі, натхненні такими архітектурами, як XceptionNet та EfficientNet, навчаються на величезних наборах даних реальних та синтетичних зображень. Вони виявляють ледь помітні ознаки підробок, такі як неприродні текстури шкіри або нерегулярні патерни моргання.

Для послідовності кадрів обличчя модель виявлення обчислює ймовірність автентичності, по суті оцінюючи вхідні дані від 0 (ймовірно, синтетичні) до 1 (автентичні). Це включає просторовий аналіз окремих зображень та часові перевірки між кадрами, використовуючи оптичний потік для вимірювання узгодженості руху — нижча когерентність часто вказує на діпфейки, оскільки контент, згенерований штучним інтелектом, має проблеми з природною динамікою. Спектральний аналіз додатково досліджує частотні патерни на зображеннях, виявляючи артефакти, поширені у підробках. Модель удосконалюється, мінімізуючи помилки за допомогою бінарної функції втрат перехресної ентропії, яка порівнює прогнози з істинними мітками.

Виявлення живості додає ще один рівень, вимагаючи від користувачів виконання таких дій, як посмішка або моргання, щоб підтвердити свою присутність у режимі реального часу. Це протидіє статичним зображенням або попередньо записаним відео, відстежуючи фізіологічні сигнали, такі як рухи очей або мікровирази. Вся обробка відбувається локально на пристрої користувача, щоб мінімізувати ризики, і для перевірки надсилаються лише зашифровані функції.

Конфіденційність є центральною, що вирішується за допомогою зашифрованих біометричних даних. Необроблені вхідні дані, такі як сканування обличчя, перетворюються на вектори ознак за допомогою таких моделей, як ResNet або ViTs. Ці вектори піддаються засолюванню та випадковому проекційному хешуванні для декореляції компонентів, а потім локально-чутливому хешуванні для створення двійкових кодів, які дозволяють зіставляти дані без розкриття оригіналів. Докази з нульовим знанням (ZKP) потім зафіксувати ці хеші, використовуючи схеми, такі як зобов'язання Педерсена, де значення приховане, але його можна довести. Під час перевірки користувачі генерують докази, що показують збіги, не розкриваючи дані, що зберігаються в децентралізованому пулі вузлів.

Удосконалення штучного інтелекту підсилюють це: самостійне навчання витягує ознаки без міток, диференціальна конфіденційність додає шум для запобігання реконструкції, а генеративно-змагальні мережі (GAN) тестують на наявність підробок. Результатом є незворотне шифрування, яке можна скасувати — у разі порушення безпеки користувачі можуть повторно зареєструватися з новою трансформацією. Цей дизайн відповідає GDPR та CCPA, мінімізуючи витік даних та децентралізуючи сховище, зменшуючи ризики порушення. Він дозволяє використовувати додатки у фінансах для безпечного підключення, охороні здоров'я для перевірки пацієнтів та державних послугах, таких як перевірки виборців.

ZKP лежать в основі значної частини цього, дозволяючи доводити твердження без розкриття деталей. Вони задовольняють вимоги до повноти (правдиві твердження переконують верифікаторів), обґрунтованості (хибні рідко переконують) та нульового розголошення (немає додаткових витоків інформації). Протокол включає кроки зобов'язання, оскарження, відповіді та перевірки. В InterLink користувачі доводять такі атрибути, як вік у мережі, за допомогою zk-SNARK або zk-STARK, які пропонують стислі докази та постквантову безпеку. Проблеми включають обчислювальні накладні витрати, які вирішуються оптимізацією, та надійні налаштування, яких можна уникнути за допомогою STARK.

Федеративне навчання навчає моделі ШІ на різних пристроях без централізації даних. Під час навчання пристрої обчислюють оновлення, використовуючи безпечні вбудовування — незворотні представлення біометрії — і надсилають лише градієнти до агрегатора, який усереднює їх для оновлення глобальної моделі. Це оптимізує функцію втрат для розподілених вибірок з гарантією конвергенції. Такі методи, як обрізання моделі, зменшують накладні витрати для мобільних пристроїв, а користувачі підключаються під час простою, отримуючи винагороди. Механізми резервного копіювання реплікують зашифровані дані між вузлами з моніторингом у режимі реального часу та відновленням після збою для забезпечення стійкості.

Під час логічного висновку локальні пристрої обробляють нові сканування у вбудовані дані та запускають модель для прогнозів, таких як оцінки автентичності, зберігаючи конфіденційність даних. Це забезпечує низьку затримку, масштабованість та надійність, при цьому метрики показують хибне прийняття нижче 0.001 та відхилення нижче 0.005. Порівняно з централізованими системами, це покращує виявлення шахрайства на 20% завдяки різноманітним даним. Стимули, засновані на розмірі вибірки та наданому часі, збільшили участь на 40%.

Загалом, ці елементи створюють багаторівневий захист. Продуктивність перевищує 90% точності в бенчмарках, а федеративні оновлення забезпечують адаптацію до нових загроз. Хоча вразливості існують, таке поєднання значно підвищує вартість атаки, позиціонуючи InterLink як масштабовану систему ідентифікації.

Економіка токенів та фінансова структура

InterLink використовує економіка з двома токенами з $ITL та $ITLG, розробленими для відокремлення комунальних послуг від інвестицій, одночасно підтримуючи дотримання вимог та зростання екосистеми. $ITL має загальний запас у 10 мільярдів токенів, якими управляє InterLink Foundation як стратегічний резерв. Половина з цієї суми — 5 мільярдів — виділена для власників $ITLG, а решта сприяє інституційному зростанню та стабільності. Цей токен зосереджений на ширшій підтримці мережі, такій як фінансування розвитку та партнерства.

$ITLG, пропозиція якого становить 100 мільярдів, відображає активну участь людини. Вісімдесят відсотків призначено для майнерів вузлів-людей, які винагороджують перевірених користувачів за внесок у мережу, такий як активність та обмін ресурсами. Решта 20% фінансують стимули, включаючи гранти для розробників та громадські програми. Власники можуть заробляти $ITL, просто тримаючи $ITLG, без необхідності конвертації, що сприяє довгостроковій взаємодії.

Ця модель базується на криптопрактиках, де один токен виступає в якості цінного паперу для інвестицій, що відповідає правилам SEC, а інший забезпечує щоденні операції. Вона прагне балансу: $ITLG стимулює залучення користувачів до міні-додатків, платежів та лаунчпадів, тоді як $ITL забезпечує підтримку для розширення. Прямих обмінів між токенами не існує, що підкреслює різні ролі.

Структура підтримує DeFi-компоненти, такі як біржа ITLX для спотових свопів, крос-чейн-мостів та безстрокової торгівлі з кредитним плечем до 100x. QR-платежі дозволяють конвертувати криптовалюту у фіатні валюти, що спрощує впровадження торговцями. Нещодавні роз'яснення в документації проекту підкреслюють це розділення для забезпечення дотримання нормативних вимог, при цьому $ITLG позиціонується для реального використання, такого як розподіл допомоги в регіонах без банківського обслуговування.

Розподіл заохочує інклюзивність, а винагорода за майнінг базується на підтвердження особи а не апаратне забезпечення. Це пов'язано з ширшим баченням UBI, що фінансується штучним інтелектом, де токени розподіляють цінність між перевіреними учасниками. Хоча особливості щодо надання прав або спалювання змінюються, економіка надає пріоритет справедливості, а управління спільнотою впливає на коригування.

Дорожня карта: від запуску до глобального масштабу

П'ятирічний план InterLink починається з основних продуктів у 2025 році: ідентифікатор, додаток, ланцюжок, SDK, гаманець та біржа. Він орієнтований на 10 мільйонів перевірених користувачів, моделі обличчя найкращих за стандартами NIST та лістинг токенів на основних біржах. Платіжна картка InterLink має на меті охопити три мільйони користувачів.

До 2026 року фокус зміститься на агентів штучного інтелекту, власні програми LLM та спільноти розробників. Підготовка до лістингу на фондовій біржі США включає аудит та дотримання вимог SEC. Розширення токенів охоплює десятки мільйонів людей через ініціативи UBI у 180 країнах.

З 2027 року цілі включають один мільярд користувачів, позиціонування як провідної мережі міні-додатків та $ITLG як стандарту оплати за допомогу в недостатньо обслуговуваних районах. Інфраструктура має на меті обробити 100 мільярдів перевірок, замінивши традиційні методи KYC.

Серед нещодавніх досягнень – партнерство з Google та AWS, а також кампанії в спільноті, такі як баунті та відеоконкурси, для підвищення залученості. Проєкт робить акцент на врахуванні відгуків, пропонуючи оновлення, такі як функції чату для взаємодії в режимі реального часу.

Погляд у майбутнє

InterLink вирішує реальні проблеми цифрової довіри, від ботів до конфіденційності. Його людиноорієнтований дизайн може підтримувати більш справедливі Web3-додатки, але масштабування біометрії в усьому світі пов'язане з такими перешкодами, як доступ до пристроїв та регуляторні відмінності. Амбітні цілі — один мільярд користувачів — стануть випробуванням для виконання.

З розвитком блокчейну, такі проекти, як цей, зміщуються в бік верифікованої участі. Читачі, зацікавлені в приєднанні, можуть Натисніть Скачати додаток або ознайомтеся з офіційний документ для отримання детальної інформації. Чи змінить це ідентичність у Web3, ще належить з'ясувати, але фреймворк забезпечує структурований шлях розвитку.

джерела:

1. Офіційний інформаційний документ InterLink – Детальне пояснення моделі підтвердження особи InterLink, технічної реалізації та компонентів екосистеми.
2. InterLink Labs підтверджує стратегічні інвестиції від Google - Yahoo Finance
3. Аналітика фінансування InterLink Labs – Крипторанк