Struktur og praktisk anvendelse av et selvuavhengig identitetsbasert AI-DID-omdømmesystem som kombinerer biometrisk autentisering og nullkunnskapskontroll @billions_ntwk, @idOS_network, @foruai AI-DID-omdømmesystemet basert på selv-suveren identitet starter med å forklare strukturen som danner tillit uten å eksponere personlig informasjon, ved å skille og definere identitetene til mennesker og kunstig intelligens-agenter og verifisere dem med biometrisk autentisering og nullkunnskapsbevis-teknologi. I denne strukturen følger menneskelige identiteter standarden for distribuert identitetsidentifikator definert av W3C, og genereres og tolkes gjennom ION-implementeringen og Sidetree-protokollen, som er forankret til Bitcoin-nettverket. Brukere oppretter og administrerer sine egne DID-dokumenter, inkludert offentlige nøkler og tjenesteendepunkter, og denne identiteten er ikke knyttet til en spesifikk blokkjede og brukes på samme måte på tvers av flere nettverk. På den annen side bruker identiteten til den kunstige intelligens-agenten et NFT-formet registreringssystem basert på ERC-8004-standarden, og administreres med en registreringsfil som inneholder agentens funksjoner, utførelsesmiljø og tillitsmodell. Denne metoden skiller seg tydelig ut ved at menneskelig identitet ikke kan overføres, mens agentidentitet kan være overført eierskap. I tillegg til denne identitetsstrukturen spiller det biometriske autentiseringslaget en rolle i å verifisere unikhet for å sikre at kun én identitet brukes for hver person. Worldcoin, som faktisk er distribuert og opererer, genererer en iriskode gjennom iris-skanning med dedikert maskinvare, legger den inn i Merkle-treet, og beviser unikhet med nullkunnskapsbevis. Humanode kombinerer ansiktsgjenkjenning med flere leverandørers levedyktighetssjekker for å hashe ansiktstrekk og bruke dem til identitetsverifisering. I denne prosessen brukes aktive levedyktighetstester, som krever øyeblunking eller hodebevegelser, og passive levedyktighetstester, som analyserer hudtekstur eller fine bevegelser, sammen, og i noen tilfeller brukes også metoder som kombinerer andre bioelementer som stemme. Det er bekreftet at den opprinnelige biometriske informasjonen ikke forlater enheten i fellesskap med alle systemer, og at kun nullkunnskapsbevis overføres til omverdenen. Zero-knowledge proof-laget muliggjør selektiv informasjonsavsløring og anonym verifisering. Semaphore tilbyr en anonym signaleringsmetode som beviser at du er medlem av en bestemt gruppe uten å avsløre identiteten din, og brukes faktisk til privat stemming eller anonym korrekturlesing. Sismo samler flere datakilder i et datahvelv og tilbyr en ZK-badge-metode som kun beviser at den oppfyller visse attributter, og viser om betingelsene er oppfylt uten å avsløre selve kontoen. I tillegg er ZK-SD-VC en forskningsteknologi som selektivt beviser kun noen attributter ved verifiserbare kvalifikasjoner, ved å kombinere Merkle-trær og nullkunnskapsbevis for å muliggjøre verifisering av enkeltattributter, som aldersforhold. Disse bevisene er koblet til ERC-8004 valideringsregister for å koble sammen ulike valideringsmodeller, inkludert stake-basert validering, nullkunnskapsvalidering av maskinlæring og pålitelige utførelsesmiljø-orakler. I omdømmehierarkiet brukes en struktur som er designet for å samle aktivitetshistorikk på en verifisert identitet, men ikke for å overføre. ERC-8004-omdømmeregisteret gir tilbakemelding gjennom en godkjenningsmelding signert av agenten på forhånd, og brukere sender inn poeng, tagger og valgfrie bevis. Omdømmedata samles inn på kjeden, men tolkningen skjer utenfor kjeden og deles inn etter spesifikke felt eller kontekster. Humanode begrenser strukturelt Sybil-angrep ved å direkte knytte biometriske identiteter til noder, slik at det kun tillater én node og én stemmerett per person. I semafor- og Sismo-baserte modeller dannes et gruppebasert omdømme ved å bevise medlemskap i en spesifikk bidragsytende gruppe. I tillegg brukes en dempingsmekanisme der omdømme avtar over tid, noe som krever kontinuerlig deltakelse. På styrings- og gjenopprettingsnivå tas spørsmål om deaktivering av identitet og tvisteløsning opp. Worldcoin driver en sentralisert kanselleringsliste som tillater sletting av iris-koder i samsvar med regulatoriske krav, mens Humanode håndterer tvister gjennom multi-survivability-leverandører og fellesskapsstyring. Metoder for identitetsgjenoppretting inkluderer sosial gjenoppretting, maskinvarebasert lommebokbasert gjenoppretting og biometrisk reregistrering, men begrensningen ved å ikke ha et komplett desentralisert biometrisk gjenopprettingssystem er så langt tydelig identifisert. Tvisteløsning består av en protokollendringsprosess gjennom stake-baserte tvister om agentens output, gjennomgang av omdømmebevis og token-vektet avstemning. Når det gjelder sikkerhetsanalyse, er det bekreftet at multibiometrisk autentisering og kontinuerlig overlevelsesverifisering brukes i ekte systemer for å motvirke bioforfalskningsangrep som deepfakes, og at biometriske systemer øker kostnadene ved Sybil-angrep betydelig sammenlignet med rene kryptografiske systemer. Når det gjelder nøkkelhåndtering, er det imidlertid fortsatt avhengig av tradisjonelle metoder, så innføringen av kritiske signaturer og flerpartsberegningsteknikker forblir et forskningsområde. Dette selvforene, identitetsbaserte AI-DID-omdømmesystemet, som kombinerer biometrisk autentisering og nullkunnskapsbevis, kan sees i praksis gjennom komponenter som allerede er i drift, som W3Cs distribuerte identitetsstandard, ION, Sidetree, ERC-8004, Worldcoin, Humanode, Semaphore og Sismo. Denne strukturen vurderes som et eksempel som objektivt viser hvordan man kan skille identitetene til mennesker og kunstig intelligens, og bygge omdømme på dagens teknologinivå uten å eksponere personlig informasjon. $BILL $IDOS $WLD $FORU $BNB $SOMI