Web3 Sosyal Medyanın Geleceğini Keşfetmek: Kullanıcı TANIMLAMA Sorununu Çözmek için Yeni Yöntemler
Web3 sosyal alanında, kullanıcı kimlik doğrulama sorununu çözmek her zaman önemli bir zorluk olmuştur. Bu makalede, iki yeni çözüm yöntemi incelenecektir: biyometrik yöntemler ve sosyal güvence yöntemleri.
Sosyal medya kullanıcı tanımlama zorluğu
Modern sosyal medya, robotların yaygınlaşması sorunu ile karşı karşıya. Platformların ifade özgürlüğünü koruma sorumluluğu olsa da, "kullanıcılar" aslında robotlar olduğunda durum karmaşık hale geliyor. Robotların kamu tartışmaları üzerinde önemli bir etkisi olduğu kanıtlandı, seçimlere müdahaleden önemli olaylara kamuoyunun bakış açısını etkilemeye kadar.
Merkeziyetsiz sosyal platformlar, anonimlik ve gizliliği vurgularken, bu "robot sorunu"nu da devralıyor. Yapay zekanın giderek daha gelişmiş hale geldiği günümüzde, kullanıcıları platformdaki hesapların gerçek olduğunu ve robot olmadığını ikna etmek, zorlu bir sorun haline geliyor.
Geleneksel KYC çözümünü basitçe uygulamak açıkça mümkün değil, çünkü bu gizlilik sorunlarını yeniden gündeme getiriyor. Kullanıcılar neden platforma hassas kişisel verileri saklaması için güvenmeli?
Bu nedenle, "kullanıcı tanımlama" sorununun özünde, kullanıcıların "gerçekten insan" olduğunu doğrulamak ile kişisel veri gizliliğini korumak arasında bir denge arayışı bulunmaktadır. Aşağıda iki farklı çözüm yaklaşımı ele alınacaktır.
Biyometrik Kimlik Doğrulama Çözümü
"Kişilik Tanımlama" alanında, tanınmış bir proje doğrudan biyometrik bir çözüm kullanmaktadır: kullanıcıların insan olduğunu ve robot olmadığını kanıtlamak için retina taraması ile biyometrik kanıt oluşturmakta ve sertifika token'ları üretmektedir. Proje, biyometrik verilerin güvenli depolanmasını sağlamak için sıfır bilgi kanıtı kullandığını iddia etmektedir.
Bu öneri, AI'nın toplumdaki rolünün giderek artmasıyla birlikte, gizliliği koruma ve merkeziyetsiz bir şekilde insanları ve robotları ayırmanın gerekli olduğunu savunmaktadır. Retina taraması ile kullanıcılar, gelecekteki dijital sosyal ağların temel mekanizması olabilecek "dijital pasaport" benzeri bir ID alabilir.
Bu proje, yalnızca iris hash'ini depolamak, kimlik bilgilerini paylaşmak için sıfır bilgi kanıtları kullanmak gibi gizlilik koruma önlemlerine vurgu yapmaktadır. Ancak, hala çok sayıda tartışma bulunmaktadır; örneğin, belgelerin çalınması, kimliklerin karaborsa ticareti yapılması, gelişen ülkelerdeki kullanıcıların sömürülmesi gibi.
Ayrıca, özel donanımların biyometrik tanımlama için kullanılması daha geniş endişeleri de beraberinde getirmiştir. Yazılım kusursuz olsa bile, donanımın arka kapaklara sahip olmadığı ve kullanıcıların gerçek biyometrik verilerinin gizlice toplanmasına izin vermediği garanti edilemez.
Sosyal Teminat Yöntemi
Başka bir yöntem sosyal teminat kullanmaktır. Temel prensip, eğer birden fazla doğrulanmış insan kullanıcısı birisi için "teminat" verebiliyorsa, o kişinin de muhtemelen insan olduğu düşüncesidir. Anahtar, insan kimliğini en üst düzeyde doğrulamak için makul bir teşvik mekanizması tasarlamaktır.
Tipik bir proje, kullanıcıların kişisel bilgilerini ve teminatlarını sunmalarını gerektirir, sistemde bulunan bir kişi tarafından onaylanır ve belirli bir süre boyunca bir meydan okuma ile geçerliliği sağlanır. Eğer birisi itiraz ederse, dava merkeziyetsiz mahkemeye yönlendirilir.
Diğer projeler de video görüşmesi doğrulama, sürekli doğrulama kodu oyunları gibi benzer sosyal doğrulama yöntemleri kullanmıştır. Bu sosyal tabanlı çözümler, biyometrik çözümlere kıyasla daha az müdahaleci görünüyor ve bazıları belirli bir düzeyde anonimlik bile koruyor.
İnsan Tanımlama Geleceği
AI'nın sürekli ilerlemesi ile birlikte, yenilikçi insan tanımlama mekanizmalarının tasarımı giderek daha önemli hale geliyor; bu sadece çeşitli teşviklerle ilgili değil, aynı zamanda gelecekteki sosyal ağları daha iyi temizlemek ve denetlemek içindir.
Ancak, veri gizliliğinden süreçlerin müdahaleciliğine, doğrulamanın geçerliliğine kadar, bu süreç birçok dengeyi içeriyor. Şu anda mükemmel bir çözüm gibi görünen bir şey yok; olası bir yol, kısa vadede biyometrik yöntemlerin benimsenmesi ve uzun vadede sosyal grafik tabanlı yöntemlere geçiştir.
Geleceğe baktığımızda, bu alanın daha fazla süreç, kod ve veri şeffaflığına ihtiyacı var. Ancak bu şekilde, gerçek bir şekilde merkeziyetsiz ve gizlilik koruma vizyonuna uygun bir sosyal ağ altyapısı oluşturulabilir.
View Original
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.
10 Likes
Reward
10
7
Share
Comment
0/400
MetaMisery
· 21h ago
Merkeziyetsizlik sosyal medya güvenilir mi?
View OriginalReply0
MEVHunterWang
· 07-24 20:07
İlginç, devam et on-chain pro haha
View OriginalReply0
rugpull_ptsd
· 07-24 20:04
Retina taramak mı? Burada siberpunk oynuyoruz.
View OriginalReply0
SatoshiChallenger
· 07-24 20:01
Saçmalama, retinanın zincirlenmesi, mahremiyetin yeterince hızlı ölmesini mi istiyorsun?
View OriginalReply0
RugResistant
· 07-24 19:56
biyometrik kimlik uygulamasında büyük kırmızı bayraklar bulundu. dürüst olmak gerekirse, büyük bir güvenlik açığı riski var
Web3 sosyal geleceğini keşfetmek: biyometrik vs sosyal güvence ile kimlik doğrulama sorununu çözmek
Web3 Sosyal Medyanın Geleceğini Keşfetmek: Kullanıcı TANIMLAMA Sorununu Çözmek için Yeni Yöntemler
Web3 sosyal alanında, kullanıcı kimlik doğrulama sorununu çözmek her zaman önemli bir zorluk olmuştur. Bu makalede, iki yeni çözüm yöntemi incelenecektir: biyometrik yöntemler ve sosyal güvence yöntemleri.
Sosyal medya kullanıcı tanımlama zorluğu
Modern sosyal medya, robotların yaygınlaşması sorunu ile karşı karşıya. Platformların ifade özgürlüğünü koruma sorumluluğu olsa da, "kullanıcılar" aslında robotlar olduğunda durum karmaşık hale geliyor. Robotların kamu tartışmaları üzerinde önemli bir etkisi olduğu kanıtlandı, seçimlere müdahaleden önemli olaylara kamuoyunun bakış açısını etkilemeye kadar.
Merkeziyetsiz sosyal platformlar, anonimlik ve gizliliği vurgularken, bu "robot sorunu"nu da devralıyor. Yapay zekanın giderek daha gelişmiş hale geldiği günümüzde, kullanıcıları platformdaki hesapların gerçek olduğunu ve robot olmadığını ikna etmek, zorlu bir sorun haline geliyor.
Geleneksel KYC çözümünü basitçe uygulamak açıkça mümkün değil, çünkü bu gizlilik sorunlarını yeniden gündeme getiriyor. Kullanıcılar neden platforma hassas kişisel verileri saklaması için güvenmeli?
Bu nedenle, "kullanıcı tanımlama" sorununun özünde, kullanıcıların "gerçekten insan" olduğunu doğrulamak ile kişisel veri gizliliğini korumak arasında bir denge arayışı bulunmaktadır. Aşağıda iki farklı çözüm yaklaşımı ele alınacaktır.
Biyometrik Kimlik Doğrulama Çözümü
"Kişilik Tanımlama" alanında, tanınmış bir proje doğrudan biyometrik bir çözüm kullanmaktadır: kullanıcıların insan olduğunu ve robot olmadığını kanıtlamak için retina taraması ile biyometrik kanıt oluşturmakta ve sertifika token'ları üretmektedir. Proje, biyometrik verilerin güvenli depolanmasını sağlamak için sıfır bilgi kanıtı kullandığını iddia etmektedir.
Bu öneri, AI'nın toplumdaki rolünün giderek artmasıyla birlikte, gizliliği koruma ve merkeziyetsiz bir şekilde insanları ve robotları ayırmanın gerekli olduğunu savunmaktadır. Retina taraması ile kullanıcılar, gelecekteki dijital sosyal ağların temel mekanizması olabilecek "dijital pasaport" benzeri bir ID alabilir.
Bu proje, yalnızca iris hash'ini depolamak, kimlik bilgilerini paylaşmak için sıfır bilgi kanıtları kullanmak gibi gizlilik koruma önlemlerine vurgu yapmaktadır. Ancak, hala çok sayıda tartışma bulunmaktadır; örneğin, belgelerin çalınması, kimliklerin karaborsa ticareti yapılması, gelişen ülkelerdeki kullanıcıların sömürülmesi gibi.
Ayrıca, özel donanımların biyometrik tanımlama için kullanılması daha geniş endişeleri de beraberinde getirmiştir. Yazılım kusursuz olsa bile, donanımın arka kapaklara sahip olmadığı ve kullanıcıların gerçek biyometrik verilerinin gizlice toplanmasına izin vermediği garanti edilemez.
Sosyal Teminat Yöntemi
Başka bir yöntem sosyal teminat kullanmaktır. Temel prensip, eğer birden fazla doğrulanmış insan kullanıcısı birisi için "teminat" verebiliyorsa, o kişinin de muhtemelen insan olduğu düşüncesidir. Anahtar, insan kimliğini en üst düzeyde doğrulamak için makul bir teşvik mekanizması tasarlamaktır.
Tipik bir proje, kullanıcıların kişisel bilgilerini ve teminatlarını sunmalarını gerektirir, sistemde bulunan bir kişi tarafından onaylanır ve belirli bir süre boyunca bir meydan okuma ile geçerliliği sağlanır. Eğer birisi itiraz ederse, dava merkeziyetsiz mahkemeye yönlendirilir.
Diğer projeler de video görüşmesi doğrulama, sürekli doğrulama kodu oyunları gibi benzer sosyal doğrulama yöntemleri kullanmıştır. Bu sosyal tabanlı çözümler, biyometrik çözümlere kıyasla daha az müdahaleci görünüyor ve bazıları belirli bir düzeyde anonimlik bile koruyor.
İnsan Tanımlama Geleceği
AI'nın sürekli ilerlemesi ile birlikte, yenilikçi insan tanımlama mekanizmalarının tasarımı giderek daha önemli hale geliyor; bu sadece çeşitli teşviklerle ilgili değil, aynı zamanda gelecekteki sosyal ağları daha iyi temizlemek ve denetlemek içindir.
Ancak, veri gizliliğinden süreçlerin müdahaleciliğine, doğrulamanın geçerliliğine kadar, bu süreç birçok dengeyi içeriyor. Şu anda mükemmel bir çözüm gibi görünen bir şey yok; olası bir yol, kısa vadede biyometrik yöntemlerin benimsenmesi ve uzun vadede sosyal grafik tabanlı yöntemlere geçiştir.
Geleceğe baktığımızda, bu alanın daha fazla süreç, kod ve veri şeffaflığına ihtiyacı var. Ancak bu şekilde, gerçek bir şekilde merkeziyetsiz ve gizlilik koruma vizyonuna uygun bir sosyal ağ altyapısı oluşturulabilir.