InterLink изнутри: более пристальный взгляд на блокчейн-систему, проверяемую людьми

Интерлинк возникла как блокчейн-проект, ориентированный на проверку личности человека посредством сканирования лиц и определения его активности. Сеть, запущенная InterLink Labs, направлена ​​на создание децентрализованной системы, в которой каждый участник подтверждает свою уникальность, что позволяет решить такие проблемы, как вмешательство ботов и атаки Сивиллы в средах Web3. Проект обеспечил 20 миллионов долларов США начального финансирования в начале этого года, поддержанного инвесторами, включая Google для стартапов и монадаНа сегодняшний день платформа насчитывает более 2.5 миллионов подтвержденных пользователей, что свидетельствует о стабильном росте с момента превышения отметки в один миллион зарегистрированных сканирований в июне. Это расширение отражает продолжающиеся усилия по созданию глобальной пользовательской базы, хотя платформа все еще находится на ранней стадии развития.

Основные Vision: Сеть для реальных людей

InterLink позиционирует себя как основу для «человеческой сети», где верифицированные пользователи составляют основу системы. В техническом документе проекта обозначена цель достичь миллиарда активных участников, при этом особое внимание уделяется применению в сфере идентификации, управления и экономической координации. Пользователи становятся «человеческими узлами» после однократной процедуры верификации, которая привязывает их личность к сети без необходимости хранения персональных данных в блокчейне.

Этот подход отличается от типичных блокчейнов, где анонимные кошельки можно легко умножить. Вместо этого InterLink использует модель «один человек — одна личность». Разработчики могут интегрировать это через SDK Human Auth, позволяя внешним платформам проверять пользователей без доступа к исходной биометрической информации. Концепция распространяется и на распределение вознаграждений в виде универсального базового дохода, финансируемого за счет... AIХотя детали реализации на данном этапе остаются лишь концептуальными.

Структура сети включает модульные компоненты: уровень идентификации, интерфейсы приложений и блокчейн для управления токенами. Сеть стремится обеспечить честное участие в таких областях, как эйрдропы и стейкинг, где поддельные аккаунты часто искажают результаты.

Ключевые элементы: InterLink ID и человеческие узлы

В основе системы лежит InterLink ID, система биометрической верификации. Пользователи сканируют свое лицо через приложение, и AI Алгоритмы проверяют подлинность, чтобы предотвратить подделку, например, под фотографии или видео. После проверки идентификатор предоставляет доступ к функциям экосистемы и превращает пользователя в «человеческий узел».

Человеческие узлы заменяют традиционное оборудование для майнинга участием человека. Специальное оборудование не требуется; вознаграждение поступает за активность и вклад, например, за взаимодействие с мини-приложениями или обмен ресурсами. Система использует доказательство личности, распределяя токены на основе верификации и уровня активности. Этот метод направлен на снижение энергопотребления по сравнению с моделями доказательства работы.

Узлы зарабатывают токены InterLink ($ITL или $ITLG), а вознаграждения привязаны к активности и выполнению задач. Неактивные узлы подвергаются штрафам, включая сжигание токенов, для поддержания работоспособности сети. Недавнее голосование DAO одобрило этот механизм, получив 72% поддержки сообщества. Он экспоненциально сжигает ожидаемые вознаграждения для неактивных узлов, потенциально отключая их, если баланс достигает нуля.

Приложение InterLink и более широкая экосистема

Приложение InterLink служит основной точкой входа. Оно отвечает за управление идентификаторами, отслеживание токенов и доступ к мини-приложениям в таких категориях, как социальные сети, игры и финансы. Пользователи могут вносить свой вклад в... AI Обучение осуществляется путем выполнения заданий или предоставления вычислительной мощности устройства, при этом данные остаются конфиденциальными. Панель мониторинга отслеживает эти действия, обеспечивая прозрачность.

Разработчики используют Mini-App Development Kit (MDK) для создания и развертывания приложений. В отличие от традиционных магазинов приложений, эта торговая площадка позволяет публиковать приложения напрямую без централизованного согласования. Инструменты интеграции, такие как InterLink SDK, поддерживают iOS, Android и веб-приложения, а также предоставляют гранты — до 500 миллионов долларов США — для... AI-ориентированные проекты.

Помимо приложения, InterLink исследует аппаратное обеспечение HumanPad — носимое устройство для верификации в регионах, где нет качественных камер. Устройство размером с iPod Shuffle ориентировано на биометрию и может обеспечить доступ к финансовым услугам для населения, не охваченного банковскими услугами. Экосистема также включает в себя: Defi элементы: некастодиальный кошелек, QR-платежи, конвертирующие криптовалюту в фиат, а также биржи для спотовой торговли, мосты и бессрочные сбережения с кредитным плечом.

Откройте для себя перспективные проекты...

Перспективные проекты...

(Рекламное объявление)

Продолжение статьи...

Технические основы: биометрия, конфиденциальность и AI

Техническая основа InterLink опирается на передовые биометрические технологии для проверки личности в сочетании с надежными мерами защиты конфиденциальности. AIПроцессы, управляемые системой, обеспечивают безопасность и масштабируемость. Система начинается с распознавания лиц, используя модели глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и графические трансформеры (ViT), для анализа сканированных пользователем изображений. Эти модели, созданные по образцу таких архитектур, как XceptionNet и EfficientNet, обучаются на обширных наборах данных реальных и синтетических изображений. Они обнаруживают тонкие признаки подделок, такие как неестественная текстура кожи или нерегулярные паттерны моргания.

Для последовательности кадров с лицами модель обнаружения вычисляет вероятность подлинности, по сути, оценивая входные данные от 0 (вероятно, синтетическое изображение) до 1 (подлинное изображение). Это включает пространственный анализ отдельных изображений и временные проверки между кадрами с использованием оптического потока для измерения. движение Последовательность — низкая согласованность часто указывает на наличие дипфейков, поскольку AIСозданный контент испытывает трудности с обработкой естественной динамики. Спектральный анализ дополнительно изучает частотные закономерности в изображениях, выявляя артефакты, характерные для подделок. Модель совершенствуется за счет минимизации ошибок с помощью бинарной функции потерь кросс-энтропии, которая сравнивает предсказания с истинными метками.

Функция распознавания активности добавляет ещё один уровень, требуя от пользователей выполнения действий, таких как улыбка или моргание, для подтверждения присутствия в режиме реального времени. Это позволяет противодействовать статическим изображениям или предварительно записанным видео, отслеживая физиологические сигналы, такие как движения глаз или микровыражения. Вся обработка данных происходит локально на устройстве пользователя для минимизации рисков, при этом на проверку отправляются только зашифрованные данные.

Конфиденциальность играет ключевую роль и обеспечивается шифрованием биометрических данных. Необработанные входные данные, такие как сканы лиц, преобразуются в векторы признаков с помощью таких моделей, как ResNet или ViTs. Эти векторы подвергаются солированию и случайному проекционному хешированию для декорреляции компонентов, а затем локальному хешированию для создания двоичных кодов, позволяющих проводить сопоставление без раскрытия оригиналов. Доказательства с нулевым разглашением (ZKP) Затем эти хеши фиксируются с помощью схем, подобных обязательствам Педерсена, где значение скрыто, но доказуемо. Во время проверки пользователи генерируют доказательства, демонстрирующие совпадения, не раскрывая данные, которые хранятся в децентрализованном пуле узлов.

AI Усовершенствования подкрепляют это: самообучение извлекает признаки без меток, дифференциальная конфиденциальность добавляет шум для предотвращения восстановления, а генеративные состязательные сети (GAN) проверяют данные на подделку. Результатом является необратимое, отменяемое шифрование — в случае компрометации пользователи могут повторно зарегистрироваться с новым преобразованием. Эта конструкция соответствует GDPR и CCPA, минимизируя утечку данных и децентрализуя хранение, что снижает риски взлома. Она позволяет использовать приложения в финансовой сфере для безопасной регистрации, в здравоохранении для проверки пациентов и в государственных службах, таких как проверка избирателей.

ZKPs во многом лежат в основе этого, позволяя подтверждать утверждения без раскрытия деталей. Они удовлетворяют требованиям полноты (истинные утверждения убеждают проверяющих), достоверности (ложные утверждения редко убеждают) и нулевого разглашения (отсутствие утечек дополнительной информации). Протокол включает в себя этапы «обязательство», «оспаривание», «ответ» и «верификация». В InterLink пользователи подтверждают такие атрибуты, как возраст в сети, с помощью zk-SNARK или zk-STARK, которые обеспечивают краткие доказательства и постквантовую безопасность. К проблемам относятся вычислительные затраты, которые решаются оптимизацией, и доверенные настройки, которых избегают с помощью STARK.

Поезда федеративного обучения AI Модели используются на разных устройствах без централизации данных. В процессе обучения устройства вычисляют обновления, используя защищенные эмбеддинги — необратимые представления биометрических данных — и отправляют только градиенты агрегатору, который усредняет их для обновления глобальной модели. Это оптимизирует функцию потерь по распределенным выборкам с гарантией сходимости. Такие методы, как обрезка модели, снижают накладные расходы для мобильных устройств, а пользователи могут участвовать в этом процессе в периоды простоя, получая за это вознаграждение. Механизмы резервного копирования реплицируют зашифрованные данные между узлами, обеспечивая мониторинг в реальном времени и отказоустойчивость.

На этапе вывода локальные устройства обрабатывают новые сканы во встраиваемые данные и запускают модель для прогнозирования, например, оценки подлинности, сохраняя конфиденциальность данных. Это обеспечивает низкую задержку, масштабируемость и надёжность: метрики показывают ложное принятие ниже 0.001 и отклонение ниже 0.005. По сравнению с централизованными системами, благодаря разнообразным данным, эффективность обнаружения мошенничества повышается на 20%. Стимулирование, основанное на размере выборки и затраченном времени, увеличило участие на 40%.

В целом, эти элементы создают многоуровневую защиту. Точность производительности превышает 90% в бенчмарках, а федеративные обновления обеспечивают адаптацию к новым угрозам. Несмотря на наличие уязвимостей, их сочетание значительно увеличивает стоимость атак, что позиционирует InterLink как масштабируемую инфраструктуру идентификации.

Экономика токенов и финансовая структура

InterLink использует экономика с двумя токенами $ITL и $ITLG, разработанные для разделения полезности и инвестиций, одновременно поддерживая соблюдение требований и рост экосистемы. Общий запас $ITL составляет 10 миллиардов токенов, управляемых InterLink Foundation в качестве стратегического резерва. Половина из них — 5 миллиардов — выделяется держателям $ITLG, а остальная часть — на поддержку институционального роста и стабильности. Этот токен ориентирован на более широкую поддержку сети, например, финансирование развития и партнерских отношений.

$ITLG, запас которых составляет 100 миллиардов, символизирует активное участие человечества. Восемьдесят процентов предназначены для майнеров Human Node, которые вознаграждают верифицированных пользователей за вклад в сеть, такой как активность и обмен ресурсами. Оставшиеся 20% идут на стимулирование, включая гранты для разработчиков и общественные программы. Держатели могут зарабатывать $ITL, просто владея $ITLG, без необходимости конвертации, что способствует долгосрочному взаимодействию.

Эта модель основана на криптопрактике, где один токен служит обеспечением инвестиций, что соответствует правилам SEC, а другой обеспечивает ежедневные операции. Она направлена ​​на достижение баланса: $ITLG стимулирует вовлечение пользователей в мини-приложения, платежи и площадки для запуска, а $ITL обеспечивает поддержку расширения. Прямые обмены между токенами отсутствуют, что подчёркивает их различную роль.

Структура поддерживает компоненты DeFi, такие как биржа ITLX для спотовых свопов, кросс-чейн-мостов и бессрочной торговли с кредитным плечом до 100x. QR-платежи позволяют конвертировать криптовалюту в фиат, что упрощает внедрение мерчантов. Недавние разъяснения в документации проекта подчёркивают это разделение для обеспечения соблюдения нормативных требований, при этом $ITLG позиционируется для реального использования, например, для распределения помощи в регионах, не охваченных банковским обслуживанием.

Распределения поощряют инклюзивность, а вознаграждение за майнинг основано на доказательство личности а не аппаратное обеспечение. Это связано с более широкой концепцией AIФинансируемый за счет средств, безусловный базовый доход (UBI) предполагает распределение ценности среди проверенных участников. Хотя конкретные детали распределения долей или сжигания токенов еще уточняются, экономика ставит во главу угла справедливость, а управление сообществом влияет на внесение корректировок.

Дорожная карта: от запуска до глобального масштаба

Пятилетний план компании InterLink начинается с ядро В 2025 году планируется выпуск следующих продуктов: ID, приложение, блокчейн, SDK, кошелек и биржа. Целевая аудитория – 10 миллионов верифицированных пользователей, лучшие модели лиц по версии NIST и листинг токенов на крупных биржах. Платежная карта InterLink Card нацелена на три миллиона пользователей.

К 2026 году акцент сместится на AI агенты, частные магистерские программы и сообщества разработчиков. Подготовка к UЛистинг на фондовых биржах США включает аудит и соответствие требованиям SEC. Расширение использования токенов нацелено на десятки миллионов человек в рамках инициатив UBI в 180 странах.

К 2027 году планируется достичь одного миллиарда пользователей, позиционировать себя как ведущую сеть мини-приложений и использовать $ITLG в качестве стандарта платежей для помощи в районах с недостаточным уровнем обслуживания. Инфраструктура рассчитана на обработку 100 миллиардов верификаций, заменив традиционные методы KYC.

Среди недавних достижений — партнёрство с Google и AWS, а также общественные кампании, такие как премии и видеоконкурсы, для повышения вовлечённости. Проект уделяет особое внимание обратной связи и предлагает обновления, такие как функции чата для взаимодействия в режиме реального времени.

Взгляд в будущее

InterLink решает реальные проблемы цифрового доверия, от ботов до конфиденциальности. Его ориентированная на человека архитектура может поддерживать более справедливые приложения Web3, но глобальное масштабирование биометрии сопряжено с такими препятствиями, как доступ к устройствам и различия в нормативных требованиях. Амбициозные цели — один миллиард пользователей — станут проверкой на практике.

По мере развития блокчейна подобные проекты всё чаще ориентируются на верификацию участия. Читатели, желающие присоединиться, могут скачать приложение или исследуйте официальный документ Подробности. Изменит ли это идентичность в Web3, пока неизвестно, но эта структура предлагает структурированный путь для продвижения вперёд.

Последние публикации InterLink:

• Последние новости InterLink: октябрьские достижения и путь к версии 4.0
• 100 млн долларов ITLG сгорели, когда InterLink приветствовала нового финансового директора
• Амбициозные планы InterLink: что ждет Human Network дальше?
• Система сжигания $ITLG от Interlink запустится в сентябре 2025 года
• Токеномика InterLink: как модель с двумя токенами управляет сетью, ориентированной на человека

источники:

1. Официальный документ InterLink – Подробное объяснение модели доказательства личности InterLink, технической реализации и компонентов экосистемы.
2. InterLink Labs подтверждает стратегические инвестиции от Google - Yahoo Finance
3. Анализ финансирования InterLink Labs – Крипторанк