Tiêu đề gốc: "Nhận dạng phi tập trung và danh tiếng》

Nguồn gốc: Linda Xie

Bản dịch gốc: BlockBeats-HQ

Linda Xie, đồng sáng lập và giám đốc điều hành của Scalar Capital, một tổ chức đầu tư blockchain và là giám đốc sản phẩm ban đầu của Coinbase. Scalar Capital, công ty quản lý đầu tư tập trung vào tài sản kỹ thuật số, được đồng sáng lập bởi Jordan Clifford và Linda Xie vào năm 2017. Công ty có trụ sở chính tại San Francisco, Hoa Kỳ. Các dự án đầu tư của công ty bao gồm: DFINITY, 0x, NEAR Protocol, StarkWare, v.v.

Một trong những chủ đề thú vị nhất trong không gian tiền điện tử là Đó là một hệ thống nhận dạng và danh tiếng. Mọi người có thể xác minh danh tính và danh tiếng của mình và áp dụng chúng trong các ứng dụng phi tập trung (dapp). Đây là một chủ đề phức tạp, vì vậy bài viết này đề cập đến một số suy nghĩ về những thách thức của hệ thống nhận dạng và danh tiếng phi tập trung, cũng như các ứng dụng mật mã hữu ích.

Danh tính

Tôi đã nói chuyện với nhiều nhóm hệ thống nhận dạng đang làm việc để phát triển các công cụ tuân thủ và chống gian lận trên Coinbase. Trên thực tế, việc xác thực chính xác là rất khó, đặc biệt ở những quốc gia có ít cơ sở hạ tầng hỗ trợ việc này. Vì có nhiều vùng và nhiều loại ID khác nhau nên số lượng ID rất lớn. Có thể khó xác định liệu ai đó cung cấp ID độc đáo có xuất trình bằng chứng nhận dạng hợp pháp hay không, vì vậy đó là lý do tại sao các công ty xác minh danh tính thường yêu cầu người dùng cung cấp bằng chứng về một loạt tài liệu được chấp nhận trong giới hạn.

ID dễ bị đánh cắp , cũng dễ dàng có sẵn trên các thị trường web đen, vì vậy bạn không phải lúc nào cũng biết liệu người cung cấp ID có phải là người thật hay không. Do đó, một số dịch vụ sẽ hỏi bạn một loạt câu hỏi, chẳng hạn như bạn lớn lên ở con phố nào và địa chỉ nào là nơi bạn thực sự sống. Nhưng điều này cũng sẽ mang đến những vấn đề khác, chẳng hạn như một số người không có đủ lịch sử để trả lời các câu hỏi, một số người quên câu trả lời hoặc thông tin có thể dễ dàng bị phát hiện và lạm dụng bởi những người cố gắng mạo danh họ.

Ngoài ra, còn có 10 100 triệu người không có giấy tờ tùy thân chính thức và 1 trong 2 phụ nữ ở các nước thu nhập thấp không có giấy tờ tùy thân, vì vậy nhiều người bị loại khỏi các dịch vụ yêu cầu giấy tờ tùy thân chính thức.

Cư dân của các quốc gia có thu nhập thấp (LIC), đặc biệt là phụ nữ, bị ảnh hưởng rất nhiều do thiếu giấy tờ tùy thân. Nguồn: Ngân hàng Thế giới

Để giải quyết những vấn đề này, các chính phủ được yêu cầu phải có hệ thống cấp và theo dõi ID chính thức tốt hơn. Một lĩnh vực mà mã hóa có thể trợ giúp là đảm bảo rằng những người sử dụng ứng dụng là những người chính xác. Khi một người ký giao dịch bằng khóa riêng của họ, danh tính phi tập trung có thể chứng minh rằng người thực hiện giao dịch đó là chính họ. Lưu ý rằng điều này cũng có nghĩa là mọi người phải bảo vệ khóa riêng của họ hoặc yêu cầu một công ty tập trung loại bỏ quy trình này.

Bằng chứng không có kiến thức là cũng có sẵn để xác minh danh tính đồng thời đảm bảo quyền riêng tư và bảo vệ thông tin nhạy cảm. Ví dụ: nếu một người cung cấp ID cho ứng dụng, ứng dụng sẽ kiểm tra xem ID đó có đến từ một quốc gia bị trừng phạt hay không, nhưng ứng dụng sẽ không cung cấp thêm thông tin chi tiết nào về ID đó. Một điều thú vị khác mà bạn sử dụng để chứng minh là khi bạn có giá trị ròng nhất định để trở thành nhà đầu tư được công nhận, bạn không cần cung cấp thông tin chi tiết về tổng số tài sản bạn nắm giữ, ví dụ: số dư tài khoản tiền điện tử, v.v.

Danh tiếng

Tại Hoa Kỳ, hiện có nhiều văn phòng tín dụng (chẳng hạn như Experian, TransUnion, Equifax, v.v.) và các cơ quan khác dựa vào các cơ quan này để lấy thông tin tín dụng cá nhân. Các cơ quan tín dụng có thể gây bất lợi cho một số nhóm nhất định, chẳng hạn như người quốc tế và giới trẻ. Công ty cho vay ngang hàng Lending Club và công ty tiền điện tử BTCJam đã cố gắng cải thiện các hệ thống này bằng cách bổ sung thêm các điểm dữ liệu. Hệ thống danh tiếng rất hữu ích trong không gian tài chính phi tập trung (DeFi). Hiện tại, khi ai đó cần vay tiền từ DeFi, họ cần thế chấp khoản vay quá mức để người cho vay có đủ tài sản thế chấp nếu người đi vay vỡ nợ. Hệ thống danh tiếng có thể giúp giảm bớt các yêu cầu về tài sản thế chấp. Hầu hết hoạt động trong DeFi đều công khai, vì vậy bạn có thể xây dựng lịch sử tín dụng bằng cách theo dõi số tiền cho vay và trả nợ. Trong tương lai, có thể có các công ty tổng hợp dữ liệu này và đưa ra xếp hạng tín dụng, do đó các cơ quan tín dụng không phải là cơ quan duy nhất kiểm soát thông tin này.

Tuy nhiên, mọi người có thể dành nhiều thời gian để xây dựng danh tiếng của mình, để sau này sử dụng nó để bán hoặc lừa gạt số tiền lớn hơn, vì vậy điều quan trọng là phải có các biện pháp kiểm soát phù hợp, chẳng hạn như các yêu cầu và hạn chế về tài sản thế chấp. Mọi người cũng có thể tạo nhiều tài khoản và xây dựng danh tiếng trên tất cả các tài khoản đó (ví dụ: bằng cách liên lạc với nhau, v.v.), vì vậy người ta cần kiểm tra xem các tài khoản này có được kiểm soát bởi cùng một người hay không. Một cách để kiểm tra là yêu cầu ai đó kết nối tài khoản keybase công khai (Keybase), GitHub, Twitter, v.v. của họ.

Tiền điện tử với các kênh fiat A Vấn đề cụ thể với các sàn giao dịch liên quan đến gian lận là các giao dịch tiền điện tử không thể thay đổi được, nhưng các phương thức thanh toán để mua tiền điện tử đó thì có. Việc cung cấp các kênh tiền pháp định mà không có hệ thống chống gian lận mạnh mẽ có thể khiến toàn bộ hoạt động kinh doanh của họ bị ảnh hưởng. Do đó, thông qua dữ liệu của các sàn giao dịch tiền điện tử này, có thể xác định tài khoản nào có lịch sử hoạt động tốt và tài khoản nào có khả năng lừa đảo. Một số công ty này có thể sẽ đưa ra điểm gian lận/danh tiếng (tất nhiên là điểm mà người dùng cuối cùng tự chọn) để giúp khách hàng cung cấp các dịch vụ khác với các điểm dữ liệu chứng minh rằng họ không phải là người dùng gian lận.

Giống như hive.one và Các trang web như Fifty.one cũng có thể là nguồn tài nguyên ban đầu tốt để phát triển hệ thống danh tiếng. Các trang web này cung cấp cho tài khoản điểm danh tiếng dựa trên mức độ ảnh hưởng của những người theo dõi họ.

hive .one ảnh chụp màn hình trang web 

(#blockbeatsBlockBeats Lưu ý: hive.one, một nền tảng thuật toán được phát triển bởi một nhóm các nhà nghiên cứu, kỹ sư, nhà thiết kế, v.v. nhận biết về tiền điện tử, cung cấp điểm số phù hợp cho các kênh xã hội của người dùng; đầu tiên từ twitter Bắt đầu thiết lập điểm cơ bản cơ chế PeopleRank, hoạt động tương tự như PageRank của Google, nhưng thay vì áp dụng điểm liên quan cho các trang web, thuật toán sẽ áp dụng điểm cho các cuộc hội thoại hoặc tin nhắn được gửi qua các kênh xã hội; 50.one, với sự trợ giúp của Dữ liệu Twitter, một nền tảng thuật toán phân loại, chấm điểm và xếp hạng mọi người, dự án và tin tức dựa trên tầm ảnh hưởng của họ trên Twitter trong cộng đồng tiền điện tử)

Những điểm danh tiếng này thậm chí có thể được sử dụng như một phần của cuộc bỏ phiếu mã thông báo trọng lượng, Bằng cách này, ai đó có số lượng lớn mã thông báo sẽ không kiểm soát toàn bộ hệ thống bỏ phiếu. Tuy nhiên, cần tìm sự cân bằng để người có ảnh hưởng không trở thành người đưa ra mọi quyết định. Có rất nhiều thí nghiệm thú vị về kiểu thiết kế cơ chế này.

Bạn cũng có thể tạo A hệ thống danh tiếng cho phép mọi người bảo đảm cho người khác và phát triển mạng lưới danh tiếng dựa trên hệ thống này. Nếu hành vi của người được bảo trợ là tiêu cực, nó cũng có thể có tác động tiêu cực đến danh tiếng của những người bảo trợ cho họ. Tuy nhiên, đây là một mô hình rất phức tạp và để mọi người sẵn sàng mạo hiểm danh tiếng của mình thì phải có những khuyến khích phù hợp.

Có một cách khác công việc này diễn ra trong các thị trường dự đoán nơi mọi người đặt cược vào điểm danh tiếng của một công ty hoặc cá nhân. Sử dụng nó như một hàng rào nếu có sự cố xảy ra. Tuy nhiên, đây giống một thử nghiệm tư tưởng lạc hậu hơn vì những khuyến khích sai trái được đưa ra. Ví dụ, để hạ thấp danh tiếng của ai đó, bạn có thể kiếm tiền bằng cách dành thời gian làm tổn hại đến danh tiếng của họ.

Kết luận

Nhìn chung, việc phát triển các dịch vụ nhận diện và danh tiếng chất lượng cao là một bài toán khó. Tôi nghĩ kết quả cuối cùng có thể là sự kết hợp giữa các hệ thống tập trung và phi tập trung. Việc liên kết danh tính trong thế giới thực với mạng mật mã đặc biệt khó khăn nếu không có một thực thể tập trung đảm bảo tính chính xác của dữ liệu này. Ví dụ: bạn có thể chuyển một dịch vụ nhận dạng tập trung rồi cắm nó vào một ứng dụng mật mã. Bạn cũng có thể thu thập thông tin thông qua một số công ty tập trung, nhưng không một công ty nào có thể kiểm soát danh tiếng của mọi người hoặc tài liệu riêng. Tôi rất vui khi thấy nhiều thử nghiệm hơn trong lĩnh vực này và tôi muốn nói chuyện với những người làm việc trong lĩnh vực này.

Cảm ơn Jordan Clifford đã xem xét bài viết này và cảm ơn Ali Yahya vì sự đóng góp của ông cho bài viết này Một số ý tưởng đã được trao đổi.

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia