InterLink, yüz taraması ve canlılık tespiti yoluyla insan kimliklerini doğrulamaya odaklanan bir blockchain projesi olarak ortaya çıkmıştır. InterLink Labs tarafından başlatılan ağ, her katılımcının benzersiz bir kişi olarak onaylandığı merkeziyetsiz bir sistem oluşturmayı hedeflemektedir; bu, Web3 ortamlarındaki bot müdahalesi ve sybil saldırıları gibi sorunları ele almaktadır. Proje, bu yılın başlarında Google for Startups ve Monad gibi yatırımcıların desteğiyle 20 milyon dolar tohum fonlama sağlamıştır. Bugüne kadar, bir milyondan fazla kayıtlı taramayı aştığı Haziran ayından bu yana sürekli bir büyüme göstererek 2.5 milyondan fazla doğrulanmış kullanıcı rapor etmektedir. Bu genişleme, küresel bir kullanıcı tabanı oluşturma çabalarının devam ettiğini yansıtmaktadır; ancak platform henüz erken aşamalarındadır.
Ana Vizyon: Gerçek İnsanlar için Bir Ağ
InterLink, doğrulanmış bireylerin sistemin belkemiğini oluşturduğu bir "İnsan Ağı" için bir temel olarak kendisini konumlandırmaktadır. Projenin beyaz kitabı, kimlik, yönetişim ve ekonomik koordinasyon alanlarındaki uygulamalara vurgu yaparak bir milyar aktif katılımcıya ulaşma hedefini ortaya koymaktadır. Kullanıcılar, kimliklerini ağa bağlayan ve zincir üzerinde kişisel veri depolamayı gerektirmeyen bir kez doğrulama sürecinden sonra "İnsan Düğümleri" haline gelirler.
Bu yaklaşım, anonim cüzdanların kolayca çoğaltılabildiği tipik blok zincirlerinden farklıdır. Bunun yerine, InterLink bir kişi-bir kimlik modeli uygular. Geliştiriciler, dış platformların kullanıcıları ham biyometrik bilgilere erişmeden doğrulamasına olanak tanıyan Human Auth SDK aracılığıyla bunu entegre edebilirler. Vizyon, AI tarafından finanse edilen evrensel temel gelir biçiminde ödüllerin dağıtımını kapsamaktadır, ancak uygulama ile ilgili detaylar bu aşamada kavramsaldır.
Ağ yapısı modüler bileşenler içerir: bir kimlik katmanı, uygulama arayüzleri ve token yönetimi için bir blockchain. Airdrop ve staking gibi alanlarda sahte hesapların genellikle sonuçları çarpıttığı adil katılımı sağlamayı amaçlar.
InterLink İnsan Ağı## Anahtar Unsurlar: InterLink ID ve İnsan Düğümleri
Merkezde, biyometrik tabanlı bir doğrulama sistemi olan InterLink ID bulunmaktadır. Kullanıcılar, uygulama aracılığıyla yüzlerini tarar ve AI algoritmaları, fotoğraflar veya videolar gibi sahte girişimleri önlemek için canlılık kontrolü yapar. Doğrulandıktan sonra, kimlik ekosistem özelliklerine erişim sağlar ve kullanıcıyı İnsan Düğümü haline getirir.
İnsan Düğümleri, geleneksel madencilik donanımını insan katılımıyla değiştirmektedir. Özel bir ekipmana ihtiyaç yoktur; ödüller, mini uygulamalarla etkileşimde bulunmak veya kaynakları paylaşmak gibi aktif kalmaktan gelir. Sistem, doğrulama ve aktivite seviyelerine dayanarak token dağıtan kişilik kanıtı kullanmaktadır. Bu yöntem, iş kanıtı modellerine kıyasla daha düşük enerji kullanımı hedeflemektedir.
Düğümler, varlıklarına ve görevlerine bağlı ödüllerle InterLink token'ları ($ITL veya $ITLG) kazanır. Pasif düğümler, ağ sağlığını korumak için token yakmaları da dahil olmak üzere cezalara maruz kalır. Yakın zamanda gerçekleştirilen bir DAO oylaması, topluluktan %72 destekle bu mekanizmayı onayladı. Bu mekanizma, uyku halindeki düğümler için bekleyen ödülleri üssel olarak yakar ve bakiyeleri sıfıra düştüğünde onları potansiyel olarak bağlantıdan kesebilir.
InterLink Uygulaması ve Daha Geniş Ekosistem
InterLink Uygulaması ana giriş noktası olarak hizmet vermektedir. Kimlik yönetimi, token takibi ve sosyal, oyun ve finans gibi kategorilerde mini uygulamalara erişim sağlar. Kullanıcılar, görevleri tamamlayarak veya cihaz hesaplama gücünü paylaşarak AI eğitimine katkıda bulunabilir, tüm bunları verileri gizli tutarak yaparlar. Bir kontrol paneli bu katkıları takip eder ve şeffaflık sunar.
Geliştiriciler, uygulama geliştirmek ve dağıtmak için Mini-App Geliştirme Kiti (MDK) kullanıyor. Pazar yeri, merkezi onaylar olmadan doğrudan yayımlamaya olanak tanır ve bu, geleneksel uygulama mağazalarıyla çelişir. InterLink SDK gibi entegrasyon araçları iOS, Android ve web'i destekler, yapay zeka odaklı projeler için 500 milyon $ITL'a kadar hibe mevcuttur.
Uygulamanın ötesinde, InterLink, yüksek kaliteli kameraların bulunmadığı bölgelerde doğrulama için giyilebilir bir cihaz olan HumanPad ile donanım keşfediyor. Bir iPod Shuffle boyutunda olan bu cihaz, biyometrik verilere odaklanıyor ve bankasız nüfuslar için finansal erişimi mümkün kılabilir. Ekosistem ayrıca DeFi unsurlarını içeriyor: kriptoyu fiat'a çeviren QR ödemeleri, spot işlem, köprüleme ve kaldıraçlı sürekli işlemler için borsa ve saklama gerektirmeyen bir cüzdan.
Teknik Temeller: Biyometrik Veriler, Gizlilik ve Yapay Zeka
InterLink'in teknik temeli, kimlik doğrulama için gelişmiş biyometrik sistemlere dayanmakta olup, güvenlik ve ölçeklenebilirliği sağlamak için sağlam gizlilik önlemleri ve AI destekli süreçlerle birleştirilmektedir. Sistem, kullanıcı taramalarını analiz etmek için (CNN'ler) ve (ViT'ler) gibi derin öğrenme modellerini kullanan yüz tanıma ile başlamaktadır. XceptionNet ve EfficientNet gibi mimarilerden ilham alan bu modeller, gerçek ve sentetik görüntülerden oluşan geniş veri setleri üzerinde eğitilmiştir. Yanlışları tespit etmek için doğal olmayan cilt dokuları veya düzensiz göz kırpma desenleri gibi ince sahtecilik belirtilerini tespit eder.
Yüz çerçeveleri dizisi için, tespit modeli bir otantiklik olasılığı hesaplar, esasen girişi 0 ( muhtemelen sentetik) ile 1 ( otantik) arasında puanlayarak değerlendirir. Bu, bireysel görüntülerin mekansal analizi ve çerçeveler arasındaki zamansal kontrolleri içerir, hareket tutarlılığını ölçmek için optik akış kullanarak—daha düşük tutarlılık genellikle derin sahte olarak işaretlenir, çünkü AI ile üretilen içerik doğal dinamiklerle mücadele eder. Spektral analiz, görüntülerdeki frekans kalıplarını daha da inceleyerek, sahte olanlarda yaygın olan artefaktları ortaya çıkarır. Model, tahminleri gerçek etiketlerle karşılaştıran bir ikili çapraz entropi kayıp fonksiyonu aracılığıyla hataları en aza indirerek kendini geliştirir.
Canlılık tespiti, kullanıcıların gerçek zamanlı varlıklarını onaylamak için gülümseme veya göz kırpma gibi eylemler gerçekleştirmelerini gerektiren bir katman ekler. Bu, göz hareketleri veya mikro ifadelere gibi fizyolojik sinyalleri izleyerek statik görüntüler veya önceden kaydedilmiş videoların etkisini azaltır. Tüm işlem, riskleri en aza indirmek için kullanıcının cihazında yerel olarak gerçekleşir ve yalnızca şifrelenmiş özellikler doğrulama için gönderilir.
Gizlilik merkezi bir öneme sahiptir ve şifrelenmiş biyometrik verilerle ele alınır. Yüz taramaları gibi ham girdiler, ResNet veya ViT gibi modeller kullanılarak özellik vektörlerine dönüştürülür. Bu vektörler, bileşenleri birbirinden ayırmak için tuzlama ve rastgele projeksiyon karma işlemlerine tabi tutulur, ardından ikili kodların oluşturulması için yerel duyarlı karma işlemi gerçekleştirilir, bu da orijinal verileri ifşa etmeden eşleştirmeyi mümkün kılar. Zero-knowledge proofs (ZKPs) daha sonra Pedersen taahhütleri gibi şemalar kullanarak bu hash'leri taahhüt eder; burada bir değer gizlidir ancak kanıtlanabilir. Doğrulama sırasında, kullanıcılar verileri açığa çıkarmadan eşleşmeleri gösteren kanıtlar üretir ve bu veriler merkeziyetsiz bir düğüm havuzunda saklanır.
AI iyileştirmeleri bunu destekler: etiket olmadan özellikleri çıkartan kendi kendine denetimli öğrenme, yeniden yapılandırmayı önlemek için gürültü ekleyen diferansiyel gizlilik ve sahteciliklere karşı test eden üreteç rakip ağları (GAN'lar). Sonuç, geri dönüşümsüz, iptal edilebilir şifrelemedir—eğer tehlikeye düşerse, kullanıcılar yeni bir dönüşüm ile yeniden kayıt olabilirler. Bu tasarım, veri maruziyetini en aza indirerek ve depolamayı merkeziyetsizleştirerek ihlal risklerini azaltarak GDPR ve CCPA ile uyumludur. Finans alanında güvenli kaydolma, sağlık hizmetlerinde hasta doğrulama ve seçmen kontrolleri gibi hükümet hizmetlerinde uygulama olanağı sağlar.
ZKP'ler bunun çoğunu destekler, ayrıntıları ifşa etmeden ifadelerin kanıtına olanak tanır. Tamlık ( doğru ifadeler doğrulayıcıları ikna eder ), seslilik ( yanlış olanlar nadiren yapar ) ve sıfır bilgi ( ek bilgi sızıntısı olmaz ). Protokol, taahhüt, meydan okuma, yanıt ve doğrulama adımlarını içerir. InterLink'te, kullanıcılar yaş gibi nitelikleri zk-SNARK'lar veya zk-STARK'lar aracılığıyla zincir üzerinde kanıtlar, bu da özlü kanıtlar ve post-kuantum güvenliği sunar. Zorluklar arasında hesaplama yükü bulunur, bu optimizasyonlarla ele alınır ve güvenilir kurulumlar STARK'lar ile önlenir.
Federated öğrenme, AI modellerini cihazlar arasında verileri merkezi hale getirmeden eğitir. Eğitim sırasında, cihazlar güvenli gömme kullanarak güncellemeleri hesaplar—biyometriklerin geri dönüşümsüz temsilleri—ve yalnızca gradyanları bir toplayıcıya gönderir, bu da bunları ortalayarak küresel modeli günceller. Bu, dağıtılmış örnekler üzerinde bir kayıp fonksiyonunu optimize eder ve yakınsama garantileri sağlar. Model budama gibi teknikler, mobil cihazlar için yükü azaltır ve kullanıcılar, ödül kazanarak boş zamanlarında katılmayı tercih eder. Yedekleme mekanizmaları, düğümler arasında şifreli verileri çoğaltır, gerçek zamanlı izleme ve dayanıklılık için devreye alma ile.
Çıkarımda, yerel cihazlar yeni taramaları gömme vektörlerine dönüştürür ve modelin tahminler yapmasını sağlar, örneğin özgünlük puanları, verileri gizli tutarak. Bu, düşük gecikme süresi, ölçeklenebilirlik ve dayanıklılık sağlar, metrikler sahte kabul oranının 0.001'in altında ve reddin 0.005'in altında olduğunu gösteriyor. Merkezi sistemlerle karşılaştırıldığında, çeşitli verilerle dolandırıcılık tespitini %20 oranında iyileştiriyor. Örnek boyutu ve katkıda bulunulan zamana dayalı teşvikler, katılımı %40 artırdı.
Genel olarak, bu unsurlar çok katmanlı bir savunma oluşturuyor. Performans, benchmarklarda %90'ın üzerinde bir doğruluk sağlıyor ve federatif güncellemeler yeni tehditlere uyum sağlıyor. Zayıflıklar mevcut olsa da, bu kombinasyon saldırı maliyetlerini önemli ölçüde artırarak InterLink'i ölçeklenebilir bir kimlik çerçevesi olarak konumlandırıyor.
Token Ekonomisi ve Finansal Yapı
InterLink, fayda ile yatırımı ayırmak ve uyumu ile ekosistem büyümesini desteklemek amacıyla $ITL ve $ITLG ile çift token ekonomisi uygulamaktadır. $ITL'nin toplam arzı 10 milyar tokendir ve InterLink Vakfı tarafından stratejik rezerv olarak yönetilmektedir. Bunun yarısı—5 milyar—$ITLG sahiplerine ayrılmıştır, geri kalanı ise kurumsal büyüme ve istikrarı desteklemektedir. Bu token, gelişmeleri ve ortaklıkları fonlamak gibi daha geniş ağ desteğine odaklanmaktadır.
$ITLG, 100 milyar arz ile, aktif insan katılımını temsil eder. Yüzde sekseni, doğrulanmış kullanıcıları ağ katkıları, etkinlik ve kaynak paylaşımı gibi konularda ödüllendiren İnsan Düğümü madencilerine tahsis edilmiştir. Kalan %20 ise geliştiriciler ve topluluk programları için hibeler de dahil olmak üzere teşvikleri fonlamaktadır. Sahipler, $ITLG'yi tutarak $ITL kazanabilirler, dönüşümlere ihtiyaç duymadan uzun vadeli katılımı teşvik eder.
$ITL vs $ITLG (InterLink X)Bu model, bir token'ın yatırım için bir teminat işlevi gördüğü ve diğerinin günlük operasyonları desteklediği kripto uygulamalarından faydalanmaktadır ve SEC düzenlemeleriyle uyumludur. Denge sağlamayı hedefler: $ITLG, mini uygulamalar, ödemeler ve lansman platformlarında kullanıcı katılımını artırırken, $ITL genişleme için destek sağlar. Tokenlar arasında doğrudan değişim yoktur, belirgin rolleri vurgular.
Yapı, spot takaslar, çapraz zincir köprüler ve %100'e kadar kaldıraçla sürekli ticaret için ITLX Borsası gibi DeFi bileşenlerini destekler. QR ödemeleri, kripto-para birimlerinin fiat'a dönüştürülmesini sağlayarak tüccarların benimsemesini kolaylaştırır. Projenin belgelerindeki son açıklamalar, düzenleyici uyumu sağlamak için bu ayrımı vurgulamakta ve $ITLG'nin banka hizmeti olmayan bölgelerde yardım dağıtımı gibi gerçek dünya kullanımına yönelik konumlandırılmaktadır.
Tahsisler kapsayıcılığı teşvik eder, madencilik ödülleri kişilik kanıtına dayalı olarak donanıma değil. Bu, doğrulanmış katılımcılara değer dağıtan AI destekli temel gelir (UBI) geniş vizyonuyla bağlantılıdır. Vesting veya yakma ile ilgili detaylar geliştikçe, ekonomi adaleti önceliklendirir ve topluluk yönetimi ayarlamaları etkiler.
Yol Haritası: Lansmandan Küresel Ölçeğe
InterLink'in beş yıllık planı, 2025'teki temel ürünlerle başlıyor: ID, uygulama, zincir, SDK, cüzdan ve borsa. 10 milyon doğrulanmış kullanıcı, NIST en iyi yüz modelleri ve büyük borsalarda token listelemeleri hedefliyor. Ödemeler için bir InterLink Kartı, üç milyon kullanıcıya ulaşmayı amaçlıyor.
2026 yılına kadar, odak yapay zeka ajanlarına, özel LLM'lere ve geliştirici topluluklarına kayıyor. ABD borsa listesi için hazırlıklar, denetimler ve SEC uyumluluğunu içeriyor. Token genişlemesi, 180 ülkede UBI girişimleri aracılığıyla on milyonlarca doları hedefliyor.
2027'den itibaren hedefler arasında bir milyar kullanıcı, en iyi mini uygulama ağı olarak konumlanma ve yetersiz bölgelerde yardım için $ITLG'nin bir ödeme standardı olarak kullanılması bulunmaktadır. Altyapı, geleneksel KYC yöntemlerini değiştiren 100 milyar doğrulama işlemini yönetmeyi hedefliyor.
Son dönüm noktaları arasında Google ve AWS ile ortaklıklar ve etkileşimi artırmak için ödüller ve video yarışmaları gibi topluluk kampanyaları bulunmaktadır. Proje, gerçek zamanlı etkileşim için sohbet özellikleri gibi güncellemelerle geri bildirim dinlemeye vurgu yapmaktadır.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
InterLink nedir?
InterLink, gerçek insan kullanıcılarını biyometrik yüz taramaları ve canlılık tespiti yoluyla doğrulayan bir blockchain ağıdır, botları ve kopya hesapları önler.
InterLink kimlikleri kişisel verileri saklamadan nasıl doğrular?
InterLink, kullanıcıları doğrulamak için şifreli özellik vektörleri, sıfır bilgi kanıtları ve federated öğrenim kullanarak biyometrik verileri özel ve zincir dışı tutar.
InterLink'te İnsan Düğümlerinin rolü nedir?
İnsan Düğümleri, madencilik donanımı kullanmak yerine aktif kalarak ve ağa katkıda bulunarak token kazanan doğrulanmış kullanıcılardır.
$ITL ve $ITLG tokenleri arasındaki fark nedir?
$ITL, ağ büyümesini ve uyumu desteklerken, $ITLG kullanıcı katılımını ödüllendirir. Farklı işlevleri vardır ve doğrudan değiştirilemezler.
İleriye Bakış
InterLink, dijital güven konusundaki gerçek sorunları ele alıyor; botlardan gizliliğe kadar. İnsan odaklı tasarımı, daha adil Web3 uygulamalarını destekleyebilir, ancak biyometrilerin küresel ölçekte ölçeklenmesi, cihaz erişimi ve düzenleyici farklılıklar gibi engelleri içeriyor. Hedefler—bir milyar kullanıcı—uygulamayı test edecek.
Blok zinciri geliştikçe, bu tür projeler doğrulanmış katılıma yönelik değişimleri vurgulamaktadır. Katılmakla ilgilenen okuyucular uygulamayı indirebilir veya detaylar için beyaz kitabı inceleyebilir. Web3'te kimliği nasıl şekillendireceği henüz bilinmiyor, ancak çerçeve, ileriye dönük yapılandırılmış bir yol sunmaktadır.
Kaynaklar:
InterLink Resmi Beyaz Kitap – InterLink’in kişilik kanıtlama modeli, teknik uygulaması ve ekosistem bileşenlerinin detaylı açıklaması.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
InterLink İçinde: İnsan Onaylı Blok Zinciri Sistemine Yakın Bir Bakış | BSCN (fka BSC News)
InterLink, yüz taraması ve canlılık tespiti yoluyla insan kimliklerini doğrulamaya odaklanan bir blockchain projesi olarak ortaya çıkmıştır. InterLink Labs tarafından başlatılan ağ, her katılımcının benzersiz bir kişi olarak onaylandığı merkeziyetsiz bir sistem oluşturmayı hedeflemektedir; bu, Web3 ortamlarındaki bot müdahalesi ve sybil saldırıları gibi sorunları ele almaktadır. Proje, bu yılın başlarında Google for Startups ve Monad gibi yatırımcıların desteğiyle 20 milyon dolar tohum fonlama sağlamıştır. Bugüne kadar, bir milyondan fazla kayıtlı taramayı aştığı Haziran ayından bu yana sürekli bir büyüme göstererek 2.5 milyondan fazla doğrulanmış kullanıcı rapor etmektedir. Bu genişleme, küresel bir kullanıcı tabanı oluşturma çabalarının devam ettiğini yansıtmaktadır; ancak platform henüz erken aşamalarındadır.
Ana Vizyon: Gerçek İnsanlar için Bir Ağ
InterLink, doğrulanmış bireylerin sistemin belkemiğini oluşturduğu bir "İnsan Ağı" için bir temel olarak kendisini konumlandırmaktadır. Projenin beyaz kitabı, kimlik, yönetişim ve ekonomik koordinasyon alanlarındaki uygulamalara vurgu yaparak bir milyar aktif katılımcıya ulaşma hedefini ortaya koymaktadır. Kullanıcılar, kimliklerini ağa bağlayan ve zincir üzerinde kişisel veri depolamayı gerektirmeyen bir kez doğrulama sürecinden sonra "İnsan Düğümleri" haline gelirler.
Bu yaklaşım, anonim cüzdanların kolayca çoğaltılabildiği tipik blok zincirlerinden farklıdır. Bunun yerine, InterLink bir kişi-bir kimlik modeli uygular. Geliştiriciler, dış platformların kullanıcıları ham biyometrik bilgilere erişmeden doğrulamasına olanak tanıyan Human Auth SDK aracılığıyla bunu entegre edebilirler. Vizyon, AI tarafından finanse edilen evrensel temel gelir biçiminde ödüllerin dağıtımını kapsamaktadır, ancak uygulama ile ilgili detaylar bu aşamada kavramsaldır.
Ağ yapısı modüler bileşenler içerir: bir kimlik katmanı, uygulama arayüzleri ve token yönetimi için bir blockchain. Airdrop ve staking gibi alanlarda sahte hesapların genellikle sonuçları çarpıttığı adil katılımı sağlamayı amaçlar.
Merkezde, biyometrik tabanlı bir doğrulama sistemi olan InterLink ID bulunmaktadır. Kullanıcılar, uygulama aracılığıyla yüzlerini tarar ve AI algoritmaları, fotoğraflar veya videolar gibi sahte girişimleri önlemek için canlılık kontrolü yapar. Doğrulandıktan sonra, kimlik ekosistem özelliklerine erişim sağlar ve kullanıcıyı İnsan Düğümü haline getirir.
İnsan Düğümleri, geleneksel madencilik donanımını insan katılımıyla değiştirmektedir. Özel bir ekipmana ihtiyaç yoktur; ödüller, mini uygulamalarla etkileşimde bulunmak veya kaynakları paylaşmak gibi aktif kalmaktan gelir. Sistem, doğrulama ve aktivite seviyelerine dayanarak token dağıtan kişilik kanıtı kullanmaktadır. Bu yöntem, iş kanıtı modellerine kıyasla daha düşük enerji kullanımı hedeflemektedir.
Düğümler, varlıklarına ve görevlerine bağlı ödüllerle InterLink token'ları ($ITL veya $ITLG) kazanır. Pasif düğümler, ağ sağlığını korumak için token yakmaları da dahil olmak üzere cezalara maruz kalır. Yakın zamanda gerçekleştirilen bir DAO oylaması, topluluktan %72 destekle bu mekanizmayı onayladı. Bu mekanizma, uyku halindeki düğümler için bekleyen ödülleri üssel olarak yakar ve bakiyeleri sıfıra düştüğünde onları potansiyel olarak bağlantıdan kesebilir.
InterLink Uygulaması ve Daha Geniş Ekosistem
InterLink Uygulaması ana giriş noktası olarak hizmet vermektedir. Kimlik yönetimi, token takibi ve sosyal, oyun ve finans gibi kategorilerde mini uygulamalara erişim sağlar. Kullanıcılar, görevleri tamamlayarak veya cihaz hesaplama gücünü paylaşarak AI eğitimine katkıda bulunabilir, tüm bunları verileri gizli tutarak yaparlar. Bir kontrol paneli bu katkıları takip eder ve şeffaflık sunar.
Geliştiriciler, uygulama geliştirmek ve dağıtmak için Mini-App Geliştirme Kiti (MDK) kullanıyor. Pazar yeri, merkezi onaylar olmadan doğrudan yayımlamaya olanak tanır ve bu, geleneksel uygulama mağazalarıyla çelişir. InterLink SDK gibi entegrasyon araçları iOS, Android ve web'i destekler, yapay zeka odaklı projeler için 500 milyon $ITL'a kadar hibe mevcuttur.
Uygulamanın ötesinde, InterLink, yüksek kaliteli kameraların bulunmadığı bölgelerde doğrulama için giyilebilir bir cihaz olan HumanPad ile donanım keşfediyor. Bir iPod Shuffle boyutunda olan bu cihaz, biyometrik verilere odaklanıyor ve bankasız nüfuslar için finansal erişimi mümkün kılabilir. Ekosistem ayrıca DeFi unsurlarını içeriyor: kriptoyu fiat'a çeviren QR ödemeleri, spot işlem, köprüleme ve kaldıraçlı sürekli işlemler için borsa ve saklama gerektirmeyen bir cüzdan.
Teknik Temeller: Biyometrik Veriler, Gizlilik ve Yapay Zeka
InterLink'in teknik temeli, kimlik doğrulama için gelişmiş biyometrik sistemlere dayanmakta olup, güvenlik ve ölçeklenebilirliği sağlamak için sağlam gizlilik önlemleri ve AI destekli süreçlerle birleştirilmektedir. Sistem, kullanıcı taramalarını analiz etmek için (CNN'ler) ve (ViT'ler) gibi derin öğrenme modellerini kullanan yüz tanıma ile başlamaktadır. XceptionNet ve EfficientNet gibi mimarilerden ilham alan bu modeller, gerçek ve sentetik görüntülerden oluşan geniş veri setleri üzerinde eğitilmiştir. Yanlışları tespit etmek için doğal olmayan cilt dokuları veya düzensiz göz kırpma desenleri gibi ince sahtecilik belirtilerini tespit eder.
Yüz çerçeveleri dizisi için, tespit modeli bir otantiklik olasılığı hesaplar, esasen girişi 0 ( muhtemelen sentetik) ile 1 ( otantik) arasında puanlayarak değerlendirir. Bu, bireysel görüntülerin mekansal analizi ve çerçeveler arasındaki zamansal kontrolleri içerir, hareket tutarlılığını ölçmek için optik akış kullanarak—daha düşük tutarlılık genellikle derin sahte olarak işaretlenir, çünkü AI ile üretilen içerik doğal dinamiklerle mücadele eder. Spektral analiz, görüntülerdeki frekans kalıplarını daha da inceleyerek, sahte olanlarda yaygın olan artefaktları ortaya çıkarır. Model, tahminleri gerçek etiketlerle karşılaştıran bir ikili çapraz entropi kayıp fonksiyonu aracılığıyla hataları en aza indirerek kendini geliştirir.
Canlılık tespiti, kullanıcıların gerçek zamanlı varlıklarını onaylamak için gülümseme veya göz kırpma gibi eylemler gerçekleştirmelerini gerektiren bir katman ekler. Bu, göz hareketleri veya mikro ifadelere gibi fizyolojik sinyalleri izleyerek statik görüntüler veya önceden kaydedilmiş videoların etkisini azaltır. Tüm işlem, riskleri en aza indirmek için kullanıcının cihazında yerel olarak gerçekleşir ve yalnızca şifrelenmiş özellikler doğrulama için gönderilir.
Gizlilik merkezi bir öneme sahiptir ve şifrelenmiş biyometrik verilerle ele alınır. Yüz taramaları gibi ham girdiler, ResNet veya ViT gibi modeller kullanılarak özellik vektörlerine dönüştürülür. Bu vektörler, bileşenleri birbirinden ayırmak için tuzlama ve rastgele projeksiyon karma işlemlerine tabi tutulur, ardından ikili kodların oluşturulması için yerel duyarlı karma işlemi gerçekleştirilir, bu da orijinal verileri ifşa etmeden eşleştirmeyi mümkün kılar. Zero-knowledge proofs (ZKPs) daha sonra Pedersen taahhütleri gibi şemalar kullanarak bu hash'leri taahhüt eder; burada bir değer gizlidir ancak kanıtlanabilir. Doğrulama sırasında, kullanıcılar verileri açığa çıkarmadan eşleşmeleri gösteren kanıtlar üretir ve bu veriler merkeziyetsiz bir düğüm havuzunda saklanır.
AI iyileştirmeleri bunu destekler: etiket olmadan özellikleri çıkartan kendi kendine denetimli öğrenme, yeniden yapılandırmayı önlemek için gürültü ekleyen diferansiyel gizlilik ve sahteciliklere karşı test eden üreteç rakip ağları (GAN'lar). Sonuç, geri dönüşümsüz, iptal edilebilir şifrelemedir—eğer tehlikeye düşerse, kullanıcılar yeni bir dönüşüm ile yeniden kayıt olabilirler. Bu tasarım, veri maruziyetini en aza indirerek ve depolamayı merkeziyetsizleştirerek ihlal risklerini azaltarak GDPR ve CCPA ile uyumludur. Finans alanında güvenli kaydolma, sağlık hizmetlerinde hasta doğrulama ve seçmen kontrolleri gibi hükümet hizmetlerinde uygulama olanağı sağlar.
ZKP'ler bunun çoğunu destekler, ayrıntıları ifşa etmeden ifadelerin kanıtına olanak tanır. Tamlık ( doğru ifadeler doğrulayıcıları ikna eder ), seslilik ( yanlış olanlar nadiren yapar ) ve sıfır bilgi ( ek bilgi sızıntısı olmaz ). Protokol, taahhüt, meydan okuma, yanıt ve doğrulama adımlarını içerir. InterLink'te, kullanıcılar yaş gibi nitelikleri zk-SNARK'lar veya zk-STARK'lar aracılığıyla zincir üzerinde kanıtlar, bu da özlü kanıtlar ve post-kuantum güvenliği sunar. Zorluklar arasında hesaplama yükü bulunur, bu optimizasyonlarla ele alınır ve güvenilir kurulumlar STARK'lar ile önlenir.
Federated öğrenme, AI modellerini cihazlar arasında verileri merkezi hale getirmeden eğitir. Eğitim sırasında, cihazlar güvenli gömme kullanarak güncellemeleri hesaplar—biyometriklerin geri dönüşümsüz temsilleri—ve yalnızca gradyanları bir toplayıcıya gönderir, bu da bunları ortalayarak küresel modeli günceller. Bu, dağıtılmış örnekler üzerinde bir kayıp fonksiyonunu optimize eder ve yakınsama garantileri sağlar. Model budama gibi teknikler, mobil cihazlar için yükü azaltır ve kullanıcılar, ödül kazanarak boş zamanlarında katılmayı tercih eder. Yedekleme mekanizmaları, düğümler arasında şifreli verileri çoğaltır, gerçek zamanlı izleme ve dayanıklılık için devreye alma ile.
Çıkarımda, yerel cihazlar yeni taramaları gömme vektörlerine dönüştürür ve modelin tahminler yapmasını sağlar, örneğin özgünlük puanları, verileri gizli tutarak. Bu, düşük gecikme süresi, ölçeklenebilirlik ve dayanıklılık sağlar, metrikler sahte kabul oranının 0.001'in altında ve reddin 0.005'in altında olduğunu gösteriyor. Merkezi sistemlerle karşılaştırıldığında, çeşitli verilerle dolandırıcılık tespitini %20 oranında iyileştiriyor. Örnek boyutu ve katkıda bulunulan zamana dayalı teşvikler, katılımı %40 artırdı.
Genel olarak, bu unsurlar çok katmanlı bir savunma oluşturuyor. Performans, benchmarklarda %90'ın üzerinde bir doğruluk sağlıyor ve federatif güncellemeler yeni tehditlere uyum sağlıyor. Zayıflıklar mevcut olsa da, bu kombinasyon saldırı maliyetlerini önemli ölçüde artırarak InterLink'i ölçeklenebilir bir kimlik çerçevesi olarak konumlandırıyor.
Token Ekonomisi ve Finansal Yapı
InterLink, fayda ile yatırımı ayırmak ve uyumu ile ekosistem büyümesini desteklemek amacıyla $ITL ve $ITLG ile çift token ekonomisi uygulamaktadır. $ITL'nin toplam arzı 10 milyar tokendir ve InterLink Vakfı tarafından stratejik rezerv olarak yönetilmektedir. Bunun yarısı—5 milyar—$ITLG sahiplerine ayrılmıştır, geri kalanı ise kurumsal büyüme ve istikrarı desteklemektedir. Bu token, gelişmeleri ve ortaklıkları fonlamak gibi daha geniş ağ desteğine odaklanmaktadır.
$ITLG, 100 milyar arz ile, aktif insan katılımını temsil eder. Yüzde sekseni, doğrulanmış kullanıcıları ağ katkıları, etkinlik ve kaynak paylaşımı gibi konularda ödüllendiren İnsan Düğümü madencilerine tahsis edilmiştir. Kalan %20 ise geliştiriciler ve topluluk programları için hibeler de dahil olmak üzere teşvikleri fonlamaktadır. Sahipler, $ITLG'yi tutarak $ITL kazanabilirler, dönüşümlere ihtiyaç duymadan uzun vadeli katılımı teşvik eder.
Yapı, spot takaslar, çapraz zincir köprüler ve %100'e kadar kaldıraçla sürekli ticaret için ITLX Borsası gibi DeFi bileşenlerini destekler. QR ödemeleri, kripto-para birimlerinin fiat'a dönüştürülmesini sağlayarak tüccarların benimsemesini kolaylaştırır. Projenin belgelerindeki son açıklamalar, düzenleyici uyumu sağlamak için bu ayrımı vurgulamakta ve $ITLG'nin banka hizmeti olmayan bölgelerde yardım dağıtımı gibi gerçek dünya kullanımına yönelik konumlandırılmaktadır.
Tahsisler kapsayıcılığı teşvik eder, madencilik ödülleri kişilik kanıtına dayalı olarak donanıma değil. Bu, doğrulanmış katılımcılara değer dağıtan AI destekli temel gelir (UBI) geniş vizyonuyla bağlantılıdır. Vesting veya yakma ile ilgili detaylar geliştikçe, ekonomi adaleti önceliklendirir ve topluluk yönetimi ayarlamaları etkiler.
Yol Haritası: Lansmandan Küresel Ölçeğe
InterLink'in beş yıllık planı, 2025'teki temel ürünlerle başlıyor: ID, uygulama, zincir, SDK, cüzdan ve borsa. 10 milyon doğrulanmış kullanıcı, NIST en iyi yüz modelleri ve büyük borsalarda token listelemeleri hedefliyor. Ödemeler için bir InterLink Kartı, üç milyon kullanıcıya ulaşmayı amaçlıyor.
2026 yılına kadar, odak yapay zeka ajanlarına, özel LLM'lere ve geliştirici topluluklarına kayıyor. ABD borsa listesi için hazırlıklar, denetimler ve SEC uyumluluğunu içeriyor. Token genişlemesi, 180 ülkede UBI girişimleri aracılığıyla on milyonlarca doları hedefliyor.
2027'den itibaren hedefler arasında bir milyar kullanıcı, en iyi mini uygulama ağı olarak konumlanma ve yetersiz bölgelerde yardım için $ITLG'nin bir ödeme standardı olarak kullanılması bulunmaktadır. Altyapı, geleneksel KYC yöntemlerini değiştiren 100 milyar doğrulama işlemini yönetmeyi hedefliyor.
Son dönüm noktaları arasında Google ve AWS ile ortaklıklar ve etkileşimi artırmak için ödüller ve video yarışmaları gibi topluluk kampanyaları bulunmaktadır. Proje, gerçek zamanlı etkileşim için sohbet özellikleri gibi güncellemelerle geri bildirim dinlemeye vurgu yapmaktadır.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
InterLink nedir?
InterLink, gerçek insan kullanıcılarını biyometrik yüz taramaları ve canlılık tespiti yoluyla doğrulayan bir blockchain ağıdır, botları ve kopya hesapları önler.
InterLink kimlikleri kişisel verileri saklamadan nasıl doğrular?
InterLink, kullanıcıları doğrulamak için şifreli özellik vektörleri, sıfır bilgi kanıtları ve federated öğrenim kullanarak biyometrik verileri özel ve zincir dışı tutar.
InterLink'te İnsan Düğümlerinin rolü nedir?
İnsan Düğümleri, madencilik donanımı kullanmak yerine aktif kalarak ve ağa katkıda bulunarak token kazanan doğrulanmış kullanıcılardır.
$ITL ve $ITLG tokenleri arasındaki fark nedir?
$ITL, ağ büyümesini ve uyumu desteklerken, $ITLG kullanıcı katılımını ödüllendirir. Farklı işlevleri vardır ve doğrudan değiştirilemezler.
İleriye Bakış
InterLink, dijital güven konusundaki gerçek sorunları ele alıyor; botlardan gizliliğe kadar. İnsan odaklı tasarımı, daha adil Web3 uygulamalarını destekleyebilir, ancak biyometrilerin küresel ölçekte ölçeklenmesi, cihaz erişimi ve düzenleyici farklılıklar gibi engelleri içeriyor. Hedefler—bir milyar kullanıcı—uygulamayı test edecek.
Blok zinciri geliştikçe, bu tür projeler doğrulanmış katılıma yönelik değişimleri vurgulamaktadır. Katılmakla ilgilenen okuyucular uygulamayı indirebilir veya detaylar için beyaz kitabı inceleyebilir. Web3'te kimliği nasıl şekillendireceği henüz bilinmiyor, ancak çerçeve, ileriye dönük yapılandırılmış bir yol sunmaktadır.
Kaynaklar: