Struttura e funzionamento dell'economia dell'identità auto-sovrana combinando dati di autenticazione biometrica e punteggi di reputazione AI-DID @billions_ntwk , @idOS_network , @foruai Nell'ambiente digitale, l'identità non è più solo un mezzo di accesso, ma funge da base per la legittimità e la fiducia nella partecipazione, e per svolgere stabilmente questo ruolo è necessario che l'unicità dell'individuo, la sovranità dei dati e la reputazione basata sul comportamento operino insieme, come confermato da vari sistemi reali. I sistemi di identità centralizzati esistenti non sono stati in grado di prevenire efficacemente il problema di più account creati dalla stessa persona, e con la concentrazione dei dati sulle piattaforme sono emersi limiti strutturali come il rischio di violazione della privacy e la concentrazione del valore, mentre la reputazione è stata segmentata per servizio, rendendo difficile il suo utilizzo come asset economico. In questo contesto, l'economia dell'identità auto-sovrana, che combina la prova di unicità umana tramite autenticazione biometrica, una struttura di archiviazione dei dati auto-sovrani e punteggi di reputazione distribuiti basati su AI, viene implementata a livello di servizio reale. Nel campo dell'autenticazione biometrica, Billions Network combina la scansione 3D della vitalità basata su volto in un ambiente mobile con la verifica NFC di documenti d'identità emessi dal governo per confermare l'esistenza reale di un individuo. In questo processo, i dati biometrici originali non vengono memorizzati, ma trattati solo in forma di hash crittografico e prove a conoscenza zero. Questa struttura gestisce l'emissione di identità duplicate con le stesse caratteristiche biometriche, creando identificatori separati utilizzando numeri casuali specifici per applicazione, in modo da non poter tracciare gli utenti tra i vari servizi. Questo metodo è stato applicato in ambienti operativi attraverso centinaia di migliaia di casi di verifica e casi in cui è stata prevenuta la duplicazione delle richieste durante i processi di distribuzione di istituti finanziari e token. Le prove di unicità emesse e le varie proprietà dell'identità sono gestite nel livello di dati auto-sovrani fornito da idOS. idOS archivia i dati degli utenti crittografati in modo distribuito e attribuisce la proprietà e il controllo dei dati all'utente attraverso la gestione delle chiavi basata su firme di portafoglio e il controllo degli accessi centrato sul consenso. I dati operano in una struttura in cui archiviazione e controllo sono separati, e il fornitore di servizi può richiedere solo il rispetto di proprietà verificate come età o requisiti di residenza, mentre l'utente può concedere o revocare l'accesso solo per l'ambito e il periodo necessari. Questo processo è progettato per soddisfare simultaneamente le normative sulla privacy e i requisiti di verifica dell'identità, e in effetti ha una struttura che consente di bloccare immediatamente l'accesso senza eliminare i dati. Il terzo pilastro dell'economia dell'identità è il sistema di reputazione basato su AI-DID gestito da ForU AI. In questo sistema, l'identità dell'utente è espressa in forma tokenizzata e un indicatore di reputazione composto da esperienza, badge e punteggio complessivo è calcolato sulla base di registri di comportamento verificabili come attività nella comunità, completamento di missioni e contributi. Queste informazioni di reputazione sono calcolate on-chain e l'utente può scegliere quali elementi di reputazione rendere pubblici. Tuttavia, è stato osservato che non sono completamente pubblici i dettagli sui pesi e sulla struttura dell'algoritmo utilizzati per il calcolo del punteggio, e che possono verificarsi bias se determinati tipi di comportamento vengono premiati ripetutamente. Questi tre elementi si combinano gerarchicamente per formare un'unica economia dell'identità auto-sovrana. Prima viene dimostrata l'unicità umana nel livello di autenticazione biometrica, quindi tale prova e le informazioni sulle proprietà vengono archiviate nel livello di dati auto-sovrani e gestite sotto il controllo dell'utente. Sopra di esso, la reputazione basata sul comportamento si accumula e, se necessario, ciascuna applicazione può verificare solo l'unicità o il rispetto di determinate condizioni di reputazione con il consenso dell'utente. Questa struttura impedisce la partecipazione duplicata nella distribuzione delle risorse, come negli airdrop, applica pesi basati sulla fiducia piuttosto che sulla semplice quota nei processi di governance, e consente un'applicazione differenziata in base al livello di fiducia senza esposizione dei dati personali nell'accesso ai servizi. I rischi da considerare nel processo operativo sono chiaramente evidenti. Le informazioni biometriche, una volta trapelate, non possono essere modificate, e per compensare ciò è stata adottata una struttura che non memorizza i dati originali e procedure di verifica multiple. La reputazione basata sul comportamento può essere distorta attraverso manipolazioni collaborative o comportamenti ripetitivi, quindi è stata utilizzata una restrizione strutturale che consente di accumulare reputazione solo dopo la prova di unicità. Inoltre, se aumenta la dipendenza da determinate infrastrutture o algoritmi, possono sorgere rischi di centralizzazione, quindi la distribuzione dei soggetti di verifica e dei nodi di archiviazione è trattata come un elemento importante. In questo modo, la prova di unicità tramite autenticazione biometrica, la gestione dei dati auto-sovrani e il punteggio di reputazione basato su AI funzionano in modo indipendente ma si combinano in modo complementare, formando una struttura in cui gli individui possono accumulare fiducia mentre controllano la propria identità e utilizzarla in varie attività economiche. Questo è confermato da casi reali che trattano l'identità non come un mezzo di sorveglianza o controllo, ma come un'unità economica che consente una partecipazione equa e un coordinamento basato sulla fiducia. $BILL $IDOS $SOL $SOMI $BNB