InterLink ha surgido como un proyecto de blockchain centrado en verificar identidades humanas a través del escaneo facial y la detección de vitalidad. Lanzado por InterLink Labs, la red tiene como objetivo crear un sistema descentralizado donde cada participante sea confirmado como una persona única, abordando problemas como la interferencia de bots y ataques sybil en entornos Web3. El proyecto aseguró $20 millones en financiación inicial a principios de este año, respaldado por inversores como Google for Startups y Monad. Hasta la fecha, reporta más de 2.5 millones de usuarios verificados, marcando un crecimiento constante desde que superó un millón de escaneos registrados en junio. Esta expansión refleja los esfuerzos continuos para construir una base de usuarios global, aunque la plataforma sigue en sus primeras etapas.
La Visión Central: Una Red para Personas Reales
InterLink se posiciona como una base para una "Red Humana", donde individuos verificados forman la columna vertebral del sistema. El libro blanco del proyecto describe un objetivo de alcanzar mil millones de participantes activos, enfatizando aplicaciones en identidad, gobernanza y coordinación económica. Los usuarios se convierten en "Nodos Humanos" después de un proceso de verificación único, que vincula su identidad a la red sin requerir almacenamiento de datos personales en la cadena.
Este enfoque difiere de las cadenas de bloques típicas, donde las billeteras anónimas pueden multiplicarse fácilmente. En cambio, InterLink aplica un modelo de una persona-una identidad. Los desarrolladores pueden integrar esto a través del Human Auth SDK, permitiendo a las plataformas externas verificar a los usuarios sin acceder a información biométrica en bruto. La visión se extiende a la distribución de recompensas a través de una forma de ingreso básico universal financiado por IA, aunque los detalles sobre la implementación siguen siendo conceptuales en este momento.
La estructura de la red incluye componentes modulares: una capa de identidad, interfaces de aplicación y una blockchain para la gestión de tokens. Busca permitir la participación justa en áreas como airdrops y staking, donde las cuentas falsas a menudo distorsionan los resultados.
InterLink Human Network## Elementos Clave: InterLink ID y Nodos Humanos
En el corazón está InterLink ID, un sistema de verificación basado en biometría. Los usuarios escanean su rostro a través de la aplicación, y los algoritmos de IA verifican la vitalidad para prevenir fraudes como fotos o videos. Una vez verificado, la ID otorga acceso a las características del ecosistema y convierte al usuario en un Nodo Humano.
Los Nodos Humanos reemplazan el hardware de minería tradicional con la participación humana. No se necesita equipo especializado; las recompensas provienen de mantenerse activo y contribuir, como participar en mini-aplicaciones o compartir recursos. El sistema utiliza la prueba de personalidad, distribuyendo tokens en función de la verificación y los niveles de actividad. Este método tiene como objetivo un menor consumo de energía en comparación con los modelos de prueba de trabajo.
Los nodos ganan tokens InterLink ($ITL o $ITLG), con recompensas vinculadas a la presencia y tareas. Los nodos inactivos enfrentan penalizaciones, incluidas quemas de tokens, para mantener la salud de la red. Una reciente votación de la DAO aprobó este mecanismo, con un apoyo del 72% de la comunidad. Quema recompensas pendientes de forma exponencial para nodos inactivos, lo que podría desconectarlos si los saldos llegan a cero.
La aplicación InterLink y el ecosistema más amplio
La aplicación InterLink sirve como el principal punto de entrada. Maneja la gestión de ID, el seguimiento de tokens y el acceso a mini-aplicaciones en categorías como social, juegos y finanzas. Los usuarios pueden contribuir al entrenamiento de IA completando tareas o compartiendo el poder de cómputo de sus dispositivos, todo mientras mantienen la privacidad de los datos. Un panel de control rastrea estas contribuciones, ofreciendo transparencia.
Los desarrolladores utilizan el Kit de Desarrollo de Mini-App (MDK) para crear y desplegar aplicaciones. El mercado permite la publicación directa sin aprobaciones centralizadas, en contraste con las tiendas de aplicaciones tradicionales. Herramientas de integración como el SDK InterLink son compatibles con iOS, Android y web, con subvenciones disponibles—hasta 500 millones $ITL—para proyectos enfocados en IA.
Más allá de la aplicación, InterLink explora hardware con HumanPad, un dispositivo portátil para verificación en regiones que carecen de cámaras de alta calidad. Del tamaño de un iPod Shuffle, se centra en la biometría y podría permitir el acceso financiero a poblaciones no bancarizadas. El ecosistema también incluye elementos DeFi: una billetera no custodia, pagos QR que convierten criptomonedas a fiat, y intercambios para trading al contado, puentes y perpetuos con apalancamiento.
Fundamentos Técnicos: Biometría, Privacidad y IA
La base técnica de InterLink se basa en biometría avanzada para la verificación de identidad, combinada con medidas de privacidad robustas y procesos impulsados por IA para garantizar la seguridad y escalabilidad. El sistema comienza con el reconocimiento facial, utilizando modelos de aprendizaje profundo como redes neuronales convolucionales (CNNs) y transformadores de visión (ViTs) para analizar escaneos de usuarios. Estos modelos, inspirados en arquitecturas como XceptionNet y EfficientNet, son entrenados en vastos conjuntos de datos de imágenes reales y sintéticas. Detectan signos sutiles de falsificaciones, como texturas de piel no naturales o patrones de parpadeo irregulares.
Para una secuencia de fotogramas faciales, el modelo de detección calcula una probabilidad de autenticidad, esencialmente puntuando la entrada de 0 (probablemente sintético) a 1 (auténtico). Esto implica un análisis espacial de imágenes individuales y verificaciones temporales a través de los fotogramas, utilizando el flujo óptico para medir la consistencia del movimiento; una menor coherencia a menudo señala deepfakes, ya que el contenido generado por IA lucha con dinámicas naturales. El análisis espectral examina además los patrones de frecuencia en las imágenes, revelando artefactos comunes en falsificaciones. El modelo se refina minimizando errores a través de una función de pérdida de entropía cruzada binaria, que compara predicciones contra etiquetas verdaderas.
La detección de viveza agrega otra capa, requiriendo que los usuarios realicen acciones como sonreír o parpadear para confirmar la presencia en tiempo real. Esto contrarresta imágenes estáticas o videos pregrabados al monitorear señales fisiológicas, como movimientos oculares o microexpresiones. Todo el procesamiento ocurre localmente en el dispositivo del usuario para minimizar riesgos, enviando solo características encriptadas para verificación.
La privacidad es central, abordada a través de datos biométricos encriptados. Las entradas en bruto, como los escaneos faciales, se transforman en vectores de características utilizando modelos como ResNet o ViTs. Estos vectores pasan por salting y hashing de proyección aleatoria para decorrelacionar componentes, seguidos de hashing sensible a la localidad para crear códigos binarios que permiten la coincidencia sin revelar los originales. Las pruebas de conocimiento cero (ZKPs) luego comprometen estos hashes utilizando esquemas como los compromisos de Pedersen, donde un valor está oculto pero es demostrable. Durante la verificación, los usuarios generan pruebas que muestran coincidencias sin exponer datos, almacenados en un conjunto de nodos descentralizados.
Las mejoras de IA refuerzan esto: el aprendizaje auto-supervisado extrae características sin etiquetas, la privacidad diferencial añade ruido para prevenir la reconstrucción, y las redes generativas adversariales (GANs) prueban contra falsificaciones. El resultado es un cifrado irreversible y cancelable; si se compromete, los usuarios pueden volver a inscribirse con una nueva transformación. Este diseño cumple con GDPR y CCPA al minimizar la exposición de datos y descentralizar el almacenamiento, reduciendo los riesgos de violaciones. Permite aplicaciones en finanzas para la incorporación segura, en salud para la verificación de pacientes, y en servicios gubernamentales como las verificaciones de votantes.
Las pruebas de conocimiento cero (ZKPs) sustentan gran parte de esto, permitiendo la comprobación de declaraciones sin revelar detalles. Satisfacen la completitud (las declaraciones verdaderas convencen a los verificadores), la solidez (las falsas rara vez lo hacen), y el conocimiento cero (sin filtraciones de información adicional). El protocolo implica pasos de compromiso, desafío, respuesta y verificación. En InterLink, los usuarios demuestran atributos como la edad en la cadena a través de zk-SNARKs o zk-STARKs, que ofrecen pruebas concisas y seguridad post-cuántica. Los desafíos incluyen la sobrecarga computacional, abordada mediante optimizaciones, y configuraciones de confianza, evitadas con STARKs.
El aprendizaje federado entrena modelos de IA a través de dispositivos sin centralizar datos. En el entrenamiento, los dispositivos calculan actualizaciones utilizando incrustaciones seguras, representaciones irreversibles de biométricos, y envían solo gradientes a un agregador, que los promedia para actualizar el modelo global. Esto optimiza una función de pérdida a través de muestras distribuidas, con garantías de convergencia. Técnicas como la poda de modelos reducen la sobrecarga para dispositivos móviles, y los usuarios optan por participar durante tiempos de inactividad, ganando recompensas. Los mecanismos de respaldo replican datos cifrados a través de nodos, con monitoreo en tiempo real y conmutación por error para la resiliencia.
En la inferencia, los dispositivos locales procesan nuevos escaneos en incrustaciones y ejecutan el modelo para predicciones, como puntuaciones de autenticidad, manteniendo los datos privados. Esto produce baja latencia, escalabilidad y robustez, con métricas que muestran una tasa de aceptación falsa por debajo de 0.001 y una tasa de rechazo por debajo de 0.005. En comparación con los sistemas centralizados, mejora la detección de fraudes en un 20% a través de datos diversos. Los incentivos, basados en el tamaño de la muestra y el tiempo contribuido, han aumentado la participación en un 40%.
En general, estos elementos crean una defensa en múltiples capas. El rendimiento supera el 90% de precisión en los puntos de referencia, con actualizaciones federadas que garantizan la adaptación a nuevas amenazas. Si bien existen vulnerabilidades, la combinación eleva significativamente los costos de ataque, posicionando a InterLink como un marco de identidad escalable.
Economía de Tokens y Estructura Financiera
InterLink emplea una economía de doble token con $ITL y $ITLG, diseñada para separar la utilidad de la inversión mientras apoya el cumplimiento y el crecimiento del ecosistema. $ITL tiene un suministro total de 10 mil millones de tokens, gestionados por la Fundación InterLink como reserva estratégica. La mitad de esto—5 mil millones—está asignado a los titulares de $ITLG, mientras que el resto ayuda al crecimiento y la estabilidad institucional. Este token se centra en el apoyo a la red más amplia, como la financiación de desarrollos y asociaciones.
$ITLG, con un suministro de 100 mil millones, representa la participación activa de los humanos. El ochenta por ciento está destinado a los mineros de Human Node, recompensando a los usuarios verificados por sus contribuciones a la red, como la actividad y el intercambio de recursos. El 20% restante financia incentivos, incluidos subsidios para desarrolladores y programas comunitarios. Los poseedores pueden ganar $ITL simplemente manteniendo $ITLG, sin necesidad de conversiones, fomentando el compromiso a largo plazo.
$ITL vs $ITLG (InterLink X)Este modelo se basa en prácticas cripto donde un token actúa como garantía para la inversión, alineándose con las regulaciones de la SEC, mientras que el otro impulsa las operaciones diarias. Busca un equilibrio: $ITLG impulsa la participación de los usuarios en mini-aplicaciones, pagos y plataformas de lanzamiento, mientras que $ITL proporciona respaldo para la expansión. No existen intercambios directos entre los tokens, enfatizando roles distintos.
La estructura soporta componentes DeFi, como el ITLX Exchange para intercambios al contado, puentes entre cadenas y trading perpetuo con hasta 100x de apalancamiento. Los pagos QR permiten conversiones de cripto a fiat, facilitando la adopción por parte de comerciantes. Aclaraciones recientes en la documentación del proyecto destacan esta separación para garantizar el cumplimiento regulatorio, con $ITLG posicionado para usos en el mundo real como la distribución de ayuda en regiones no bancarizadas.
Las asignaciones fomentan la inclusión, con recompensas de minería basadas en prueba de personalidad en lugar de hardware. Esto se vincula con la visión más amplia de UBI financiado por IA, donde los tokens distribuyen valor a los participantes verificados. Si bien los detalles sobre la adquisición o las quemas evolucionan, la economía prioriza la equidad, con la gobernanza comunitaria influyendo en los ajustes.
Hoja de ruta: Desde el lanzamiento hasta la escala global
El plan quinquenal de InterLink comienza con productos clave en 2025: ID, app, cadena, SDK, billetera y intercambio. Tiene como objetivo 10 millones de usuarios verificados, modelos faciales de NIST-top y listados de tokens en intercambios importantes. Una tarjeta InterLink para pagos busca alcanzar tres millones de usuarios.
Para 2026, el enfoque se desplaza hacia agentes de IA, LLMs propietarios y comunidades de desarrolladores. Los preparativos para una cotización en la bolsa de EE. UU. incluyen auditorías y cumplimiento con la SEC. La expansión de tokens busca decenas de millones a través de iniciativas de UBI en 180 países.
A partir de 2027, los objetivos incluyen mil millones de usuarios, posicionarse como una de las principales redes de mini-aplicaciones y $ITLG como un estándar de pago para ayudar en áreas desatendidas. La infraestructura tiene como objetivo manejar 100 mil millones de verificaciones, reemplazando los métodos tradicionales de KYC.
Los hitos recientes incluyen asociaciones con Google y AWS, y campañas comunitarias como recompensas y concursos de video para aumentar la participación. El proyecto enfatiza la importancia de escuchar los comentarios, con actualizaciones como funciones de chat para la interacción en tiempo real.
Preguntas Frecuentes (FAQ)
¿Qué es InterLink?
InterLink es una plataforma de blockchain que verifica a los usuarios humanos reales a través de escaneos faciales biométricos y detección de vida, previniendo bots y cuentas duplicadas.
¿Cómo verifica InterLink las identidades sin almacenar datos personales?
InterLink utiliza vectores de características encriptados, pruebas de conocimiento cero y aprendizaje federado para verificar a los usuarios mientras mantiene los datos biométricos privados y fuera de la cadena.
¿Cuál es el papel de los Nodos Humanos en InterLink?
Los Nodos Humanos son usuarios verificados que ganan tokens al mantenerse activos y contribuir a la red en lugar de usar hardware de minería.
¿Cuál es la diferencia entre los tokens $ITL y $ITLG?
$ITL apoya el crecimiento de la red y la conformidad, mientras que $ITLG recompensa la participación del usuario. Tienen funciones separadas y no se pueden intercambiar directamente.
Mirando hacia adelante
InterLink aborda problemas reales en la confianza digital, desde bots hasta la privacidad. Su diseño centrado en el ser humano podría apoyar aplicaciones Web3 más justas, pero escalar la biometría a nivel mundial implica obstáculos como el acceso a dispositivos y variaciones regulatorias. Los ambiciosos objetivos—mil millones de usuarios—pondrán a prueba la ejecución.
A medida que la blockchain evoluciona, proyectos como este destacan los cambios hacia una participación verificada. Los lectores interesados en unirse pueden descargar la aplicación o explorar el libro blanco para obtener detalles. Si esto reconfigura la identidad en Web3 está por verse, pero el marco proporciona un camino estructurado hacia adelante.
Fuentes:
Documento técnico oficial de InterLink – Explicación detallada del modelo de prueba de identidad de InterLink, implementación técnica y componentes del ecosistema.
InterLink Labs Confirma Inversión Estratégica de Google – Yahoo Finance
InterLink Labs Financiación Insights – Cryptorank
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Dentro de InterLink: Una mirada más cercana al sistema de cadena de bloques verificado por humanos | BSCN (fka BSC News)
InterLink ha surgido como un proyecto de blockchain centrado en verificar identidades humanas a través del escaneo facial y la detección de vitalidad. Lanzado por InterLink Labs, la red tiene como objetivo crear un sistema descentralizado donde cada participante sea confirmado como una persona única, abordando problemas como la interferencia de bots y ataques sybil en entornos Web3. El proyecto aseguró $20 millones en financiación inicial a principios de este año, respaldado por inversores como Google for Startups y Monad. Hasta la fecha, reporta más de 2.5 millones de usuarios verificados, marcando un crecimiento constante desde que superó un millón de escaneos registrados en junio. Esta expansión refleja los esfuerzos continuos para construir una base de usuarios global, aunque la plataforma sigue en sus primeras etapas.
La Visión Central: Una Red para Personas Reales
InterLink se posiciona como una base para una "Red Humana", donde individuos verificados forman la columna vertebral del sistema. El libro blanco del proyecto describe un objetivo de alcanzar mil millones de participantes activos, enfatizando aplicaciones en identidad, gobernanza y coordinación económica. Los usuarios se convierten en "Nodos Humanos" después de un proceso de verificación único, que vincula su identidad a la red sin requerir almacenamiento de datos personales en la cadena.
Este enfoque difiere de las cadenas de bloques típicas, donde las billeteras anónimas pueden multiplicarse fácilmente. En cambio, InterLink aplica un modelo de una persona-una identidad. Los desarrolladores pueden integrar esto a través del Human Auth SDK, permitiendo a las plataformas externas verificar a los usuarios sin acceder a información biométrica en bruto. La visión se extiende a la distribución de recompensas a través de una forma de ingreso básico universal financiado por IA, aunque los detalles sobre la implementación siguen siendo conceptuales en este momento.
La estructura de la red incluye componentes modulares: una capa de identidad, interfaces de aplicación y una blockchain para la gestión de tokens. Busca permitir la participación justa en áreas como airdrops y staking, donde las cuentas falsas a menudo distorsionan los resultados.
En el corazón está InterLink ID, un sistema de verificación basado en biometría. Los usuarios escanean su rostro a través de la aplicación, y los algoritmos de IA verifican la vitalidad para prevenir fraudes como fotos o videos. Una vez verificado, la ID otorga acceso a las características del ecosistema y convierte al usuario en un Nodo Humano.
Los Nodos Humanos reemplazan el hardware de minería tradicional con la participación humana. No se necesita equipo especializado; las recompensas provienen de mantenerse activo y contribuir, como participar en mini-aplicaciones o compartir recursos. El sistema utiliza la prueba de personalidad, distribuyendo tokens en función de la verificación y los niveles de actividad. Este método tiene como objetivo un menor consumo de energía en comparación con los modelos de prueba de trabajo.
Los nodos ganan tokens InterLink ($ITL o $ITLG), con recompensas vinculadas a la presencia y tareas. Los nodos inactivos enfrentan penalizaciones, incluidas quemas de tokens, para mantener la salud de la red. Una reciente votación de la DAO aprobó este mecanismo, con un apoyo del 72% de la comunidad. Quema recompensas pendientes de forma exponencial para nodos inactivos, lo que podría desconectarlos si los saldos llegan a cero.
La aplicación InterLink y el ecosistema más amplio
La aplicación InterLink sirve como el principal punto de entrada. Maneja la gestión de ID, el seguimiento de tokens y el acceso a mini-aplicaciones en categorías como social, juegos y finanzas. Los usuarios pueden contribuir al entrenamiento de IA completando tareas o compartiendo el poder de cómputo de sus dispositivos, todo mientras mantienen la privacidad de los datos. Un panel de control rastrea estas contribuciones, ofreciendo transparencia.
Los desarrolladores utilizan el Kit de Desarrollo de Mini-App (MDK) para crear y desplegar aplicaciones. El mercado permite la publicación directa sin aprobaciones centralizadas, en contraste con las tiendas de aplicaciones tradicionales. Herramientas de integración como el SDK InterLink son compatibles con iOS, Android y web, con subvenciones disponibles—hasta 500 millones $ITL—para proyectos enfocados en IA.
Más allá de la aplicación, InterLink explora hardware con HumanPad, un dispositivo portátil para verificación en regiones que carecen de cámaras de alta calidad. Del tamaño de un iPod Shuffle, se centra en la biometría y podría permitir el acceso financiero a poblaciones no bancarizadas. El ecosistema también incluye elementos DeFi: una billetera no custodia, pagos QR que convierten criptomonedas a fiat, y intercambios para trading al contado, puentes y perpetuos con apalancamiento.
Fundamentos Técnicos: Biometría, Privacidad y IA
La base técnica de InterLink se basa en biometría avanzada para la verificación de identidad, combinada con medidas de privacidad robustas y procesos impulsados por IA para garantizar la seguridad y escalabilidad. El sistema comienza con el reconocimiento facial, utilizando modelos de aprendizaje profundo como redes neuronales convolucionales (CNNs) y transformadores de visión (ViTs) para analizar escaneos de usuarios. Estos modelos, inspirados en arquitecturas como XceptionNet y EfficientNet, son entrenados en vastos conjuntos de datos de imágenes reales y sintéticas. Detectan signos sutiles de falsificaciones, como texturas de piel no naturales o patrones de parpadeo irregulares.
Para una secuencia de fotogramas faciales, el modelo de detección calcula una probabilidad de autenticidad, esencialmente puntuando la entrada de 0 (probablemente sintético) a 1 (auténtico). Esto implica un análisis espacial de imágenes individuales y verificaciones temporales a través de los fotogramas, utilizando el flujo óptico para medir la consistencia del movimiento; una menor coherencia a menudo señala deepfakes, ya que el contenido generado por IA lucha con dinámicas naturales. El análisis espectral examina además los patrones de frecuencia en las imágenes, revelando artefactos comunes en falsificaciones. El modelo se refina minimizando errores a través de una función de pérdida de entropía cruzada binaria, que compara predicciones contra etiquetas verdaderas.
La detección de viveza agrega otra capa, requiriendo que los usuarios realicen acciones como sonreír o parpadear para confirmar la presencia en tiempo real. Esto contrarresta imágenes estáticas o videos pregrabados al monitorear señales fisiológicas, como movimientos oculares o microexpresiones. Todo el procesamiento ocurre localmente en el dispositivo del usuario para minimizar riesgos, enviando solo características encriptadas para verificación.
La privacidad es central, abordada a través de datos biométricos encriptados. Las entradas en bruto, como los escaneos faciales, se transforman en vectores de características utilizando modelos como ResNet o ViTs. Estos vectores pasan por salting y hashing de proyección aleatoria para decorrelacionar componentes, seguidos de hashing sensible a la localidad para crear códigos binarios que permiten la coincidencia sin revelar los originales. Las pruebas de conocimiento cero (ZKPs) luego comprometen estos hashes utilizando esquemas como los compromisos de Pedersen, donde un valor está oculto pero es demostrable. Durante la verificación, los usuarios generan pruebas que muestran coincidencias sin exponer datos, almacenados en un conjunto de nodos descentralizados.
Las mejoras de IA refuerzan esto: el aprendizaje auto-supervisado extrae características sin etiquetas, la privacidad diferencial añade ruido para prevenir la reconstrucción, y las redes generativas adversariales (GANs) prueban contra falsificaciones. El resultado es un cifrado irreversible y cancelable; si se compromete, los usuarios pueden volver a inscribirse con una nueva transformación. Este diseño cumple con GDPR y CCPA al minimizar la exposición de datos y descentralizar el almacenamiento, reduciendo los riesgos de violaciones. Permite aplicaciones en finanzas para la incorporación segura, en salud para la verificación de pacientes, y en servicios gubernamentales como las verificaciones de votantes.
Las pruebas de conocimiento cero (ZKPs) sustentan gran parte de esto, permitiendo la comprobación de declaraciones sin revelar detalles. Satisfacen la completitud (las declaraciones verdaderas convencen a los verificadores), la solidez (las falsas rara vez lo hacen), y el conocimiento cero (sin filtraciones de información adicional). El protocolo implica pasos de compromiso, desafío, respuesta y verificación. En InterLink, los usuarios demuestran atributos como la edad en la cadena a través de zk-SNARKs o zk-STARKs, que ofrecen pruebas concisas y seguridad post-cuántica. Los desafíos incluyen la sobrecarga computacional, abordada mediante optimizaciones, y configuraciones de confianza, evitadas con STARKs.
El aprendizaje federado entrena modelos de IA a través de dispositivos sin centralizar datos. En el entrenamiento, los dispositivos calculan actualizaciones utilizando incrustaciones seguras, representaciones irreversibles de biométricos, y envían solo gradientes a un agregador, que los promedia para actualizar el modelo global. Esto optimiza una función de pérdida a través de muestras distribuidas, con garantías de convergencia. Técnicas como la poda de modelos reducen la sobrecarga para dispositivos móviles, y los usuarios optan por participar durante tiempos de inactividad, ganando recompensas. Los mecanismos de respaldo replican datos cifrados a través de nodos, con monitoreo en tiempo real y conmutación por error para la resiliencia.
En la inferencia, los dispositivos locales procesan nuevos escaneos en incrustaciones y ejecutan el modelo para predicciones, como puntuaciones de autenticidad, manteniendo los datos privados. Esto produce baja latencia, escalabilidad y robustez, con métricas que muestran una tasa de aceptación falsa por debajo de 0.001 y una tasa de rechazo por debajo de 0.005. En comparación con los sistemas centralizados, mejora la detección de fraudes en un 20% a través de datos diversos. Los incentivos, basados en el tamaño de la muestra y el tiempo contribuido, han aumentado la participación en un 40%.
En general, estos elementos crean una defensa en múltiples capas. El rendimiento supera el 90% de precisión en los puntos de referencia, con actualizaciones federadas que garantizan la adaptación a nuevas amenazas. Si bien existen vulnerabilidades, la combinación eleva significativamente los costos de ataque, posicionando a InterLink como un marco de identidad escalable.
Economía de Tokens y Estructura Financiera
InterLink emplea una economía de doble token con $ITL y $ITLG, diseñada para separar la utilidad de la inversión mientras apoya el cumplimiento y el crecimiento del ecosistema. $ITL tiene un suministro total de 10 mil millones de tokens, gestionados por la Fundación InterLink como reserva estratégica. La mitad de esto—5 mil millones—está asignado a los titulares de $ITLG, mientras que el resto ayuda al crecimiento y la estabilidad institucional. Este token se centra en el apoyo a la red más amplia, como la financiación de desarrollos y asociaciones.
$ITLG, con un suministro de 100 mil millones, representa la participación activa de los humanos. El ochenta por ciento está destinado a los mineros de Human Node, recompensando a los usuarios verificados por sus contribuciones a la red, como la actividad y el intercambio de recursos. El 20% restante financia incentivos, incluidos subsidios para desarrolladores y programas comunitarios. Los poseedores pueden ganar $ITL simplemente manteniendo $ITLG, sin necesidad de conversiones, fomentando el compromiso a largo plazo.
La estructura soporta componentes DeFi, como el ITLX Exchange para intercambios al contado, puentes entre cadenas y trading perpetuo con hasta 100x de apalancamiento. Los pagos QR permiten conversiones de cripto a fiat, facilitando la adopción por parte de comerciantes. Aclaraciones recientes en la documentación del proyecto destacan esta separación para garantizar el cumplimiento regulatorio, con $ITLG posicionado para usos en el mundo real como la distribución de ayuda en regiones no bancarizadas.
Las asignaciones fomentan la inclusión, con recompensas de minería basadas en prueba de personalidad en lugar de hardware. Esto se vincula con la visión más amplia de UBI financiado por IA, donde los tokens distribuyen valor a los participantes verificados. Si bien los detalles sobre la adquisición o las quemas evolucionan, la economía prioriza la equidad, con la gobernanza comunitaria influyendo en los ajustes.
Hoja de ruta: Desde el lanzamiento hasta la escala global
El plan quinquenal de InterLink comienza con productos clave en 2025: ID, app, cadena, SDK, billetera y intercambio. Tiene como objetivo 10 millones de usuarios verificados, modelos faciales de NIST-top y listados de tokens en intercambios importantes. Una tarjeta InterLink para pagos busca alcanzar tres millones de usuarios.
Para 2026, el enfoque se desplaza hacia agentes de IA, LLMs propietarios y comunidades de desarrolladores. Los preparativos para una cotización en la bolsa de EE. UU. incluyen auditorías y cumplimiento con la SEC. La expansión de tokens busca decenas de millones a través de iniciativas de UBI en 180 países.
A partir de 2027, los objetivos incluyen mil millones de usuarios, posicionarse como una de las principales redes de mini-aplicaciones y $ITLG como un estándar de pago para ayudar en áreas desatendidas. La infraestructura tiene como objetivo manejar 100 mil millones de verificaciones, reemplazando los métodos tradicionales de KYC.
Los hitos recientes incluyen asociaciones con Google y AWS, y campañas comunitarias como recompensas y concursos de video para aumentar la participación. El proyecto enfatiza la importancia de escuchar los comentarios, con actualizaciones como funciones de chat para la interacción en tiempo real.
Preguntas Frecuentes (FAQ)
¿Qué es InterLink?
InterLink es una plataforma de blockchain que verifica a los usuarios humanos reales a través de escaneos faciales biométricos y detección de vida, previniendo bots y cuentas duplicadas.
¿Cómo verifica InterLink las identidades sin almacenar datos personales?
InterLink utiliza vectores de características encriptados, pruebas de conocimiento cero y aprendizaje federado para verificar a los usuarios mientras mantiene los datos biométricos privados y fuera de la cadena.
¿Cuál es el papel de los Nodos Humanos en InterLink?
Los Nodos Humanos son usuarios verificados que ganan tokens al mantenerse activos y contribuir a la red en lugar de usar hardware de minería.
¿Cuál es la diferencia entre los tokens $ITL y $ITLG?
$ITL apoya el crecimiento de la red y la conformidad, mientras que $ITLG recompensa la participación del usuario. Tienen funciones separadas y no se pueden intercambiar directamente.
Mirando hacia adelante
InterLink aborda problemas reales en la confianza digital, desde bots hasta la privacidad. Su diseño centrado en el ser humano podría apoyar aplicaciones Web3 más justas, pero escalar la biometría a nivel mundial implica obstáculos como el acceso a dispositivos y variaciones regulatorias. Los ambiciosos objetivos—mil millones de usuarios—pondrán a prueba la ejecución.
A medida que la blockchain evoluciona, proyectos como este destacan los cambios hacia una participación verificada. Los lectores interesados en unirse pueden descargar la aplicación o explorar el libro blanco para obtener detalles. Si esto reconfigura la identidad en Web3 está por verse, pero el marco proporciona un camino estructurado hacia adelante.
Fuentes: