Cấu trúc và ứng dụng thực tế của hệ thống danh tiếng AI-DID dựa trên danh tính tự chủ kết hợp xác thực sinh trắc học và chứng minh không biết. @billions_ntwk , @idOS_network , @foruai Hệ thống danh tiếng AI-DID dựa trên danh tính tự chủ bắt đầu từ việc định nghĩa và xác thực danh tính của con người và các tác nhân trí tuệ nhân tạo thông qua công nghệ xác thực sinh trắc học và chứng minh không biết, từ đó hình thành niềm tin mà không làm lộ thông tin cá nhân. Trong cấu trúc này, danh tính của con người tuân theo tiêu chuẩn định danh phân tán do W3C định nghĩa và được tạo ra và diễn giải thông qua việc triển khai ION được neo trên mạng Bitcoin và giao thức Sidetree. Người dùng tự tạo và quản lý tài liệu DID bao gồm khóa công khai và điểm cuối dịch vụ, và danh tính này không phụ thuộc vào một blockchain cụ thể mà có thể được sử dụng đồng nhất trên nhiều mạng. Ngược lại, danh tính của các tác nhân trí tuệ nhân tạo sử dụng hệ thống đăng ký dưới dạng NFT dựa trên tiêu chuẩn ERC-8004, và được quản lý cùng với tệp đăng ký bao gồm chức năng của tác nhân, môi trường thực thi và mô hình tin cậy. Cách này rõ ràng phân biệt giữa danh tính của con người không thể chuyển nhượng và danh tính của tác nhân có thể chuyển nhượng quyền sở hữu. Trên cấu trúc danh tính này, lớp xác thực sinh trắc học thực hiện vai trò xác minh tính duy nhất để đảm bảo mỗi người chỉ có một danh tính. Thực tế, Worldcoin đang được triển khai và vận hành, tạo ra mã mống mắt thông qua quét mống mắt bằng phần cứng chuyên dụng và đưa vào cây Merkle, sau đó chứng minh tính duy nhất bằng chứng minh không biết. Humanode kết hợp nhận diện khuôn mặt và kiểm tra sự sống của nhiều nhà cung cấp để băm các đặc điểm khuôn mặt và sử dụng chúng trong xác minh danh tính. Trong quá trình này, kiểm tra sự sống chủ động yêu cầu nháy mắt hoặc di chuyển đầu, và kiểm tra sự sống thụ động phân tích kết cấu da hoặc chuyển động nhỏ được sử dụng cùng nhau, và trong một số trường hợp, các yếu tố sinh trắc học khác như giọng nói cũng được kết hợp. Tất cả các hệ thống đều xác nhận rằng thông tin sinh trắc học gốc không rời khỏi thiết bị và chỉ có chứng minh không biết được truyền ra ngoài. Lớp chứng minh không biết cho phép công khai thông tin tùy chọn và duy trì tính ẩn danh trong xác minh. Semaphore cung cấp phương thức tín hiệu ẩn danh mà không tiết lộ danh tính cá nhân trong khi chứng minh là thành viên của một nhóm cụ thể, và thực tế đã được sử dụng trong bỏ phiếu kín hoặc chứng minh ẩn danh. Sismo cung cấp phương thức huy hiệu ZK chứng minh chỉ một thực tế rằng các thuộc tính cụ thể được thỏa mãn bằng cách tổng hợp nhiều nguồn dữ liệu vào kho dữ liệu, mà không công khai tài khoản. Ngoài ra, ZK-SD-VC là công nghệ ở giai đoạn nghiên cứu nhằm chứng minh chỉ một số thuộc tính của chứng minh đủ điều kiện, kết hợp cây Merkle và chứng minh không biết để cho phép xác minh thuộc tính đơn lẻ như điều kiện tuổi. Những chứng minh này liên kết với sổ đăng ký xác minh ERC-8004, kết nối nhiều mô hình xác minh như xác minh dựa trên staking, xác minh học máy dựa trên chứng minh không biết, và oracle môi trường thực thi tin cậy. Lớp danh tiếng sử dụng cấu trúc được thiết kế để tích lũy lịch sử hoạt động trên danh tính đã được xác minh nhưng không thể chuyển nhượng. Sổ đăng ký danh tiếng ERC-8004 cho phép phản hồi thông qua thông điệp phê duyệt đã được tác nhân ký trước, và người dùng gửi điểm số, thẻ và chứng cứ tùy chọn. Dữ liệu danh tiếng được tích lũy trên chuỗi nhưng việc diễn giải diễn ra ngoài chuỗi và được phân loại theo lĩnh vực hoặc ngữ cảnh cụ thể. Humanode kết nối danh tính dựa trên sinh trắc học trực tiếp với nút, cho phép chỉ một nút và một quyền bỏ phiếu cho mỗi người, từ đó hạn chế cấu trúc các cuộc tấn công Sybil. Trong các mô hình dựa trên Semaphore và Sismo, danh tiếng dựa trên nhóm được hình thành bằng cách chứng minh là thành viên của một nhóm đóng góp cụ thể. Hơn nữa, cơ chế suy giảm được áp dụng để danh tiếng giảm theo thời gian, yêu cầu sự tham gia liên tục. Trong lớp quản trị và phục hồi, các vấn đề về hủy bỏ danh tính và giải quyết tranh chấp được xử lý. Worldcoin vận hành danh sách hủy bỏ tập trung có thể xóa mã mống mắt theo yêu cầu quy định, trong khi Humanode xử lý tranh chấp thông qua nhiều nhà cung cấp sự sống và quản trị cộng đồng. Các phương thức phục hồi danh tính bao gồm phục hồi xã hội, phục hồi dựa trên ví phần cứng, và phương thức tái đăng ký sinh trắc học, nhưng đến nay không có hệ thống phục hồi sinh trắc hoàn toàn phi tập trung nào được xác nhận. Giải quyết tranh chấp bao gồm việc khiếu nại dựa trên staking đối với đầu ra của tác nhân, xem xét chứng cứ danh tiếng, và quy trình thay đổi giao thức thông qua bỏ phiếu dựa trên trọng số token. Về mặt phân tích bảo mật, xác thực sinh trắc học đa dạng và xác minh sự sống liên tục được sử dụng trong hệ thống thực tế để đối phó với các cuộc tấn công giả mạo sinh trắc như deepfake, và đã xác nhận rằng hệ thống dựa trên sinh trắc học làm tăng đáng kể chi phí cho các cuộc tấn công Sybil so với hệ thống mã hóa thuần túy. Tuy nhiên, về mặt quản lý khóa, vẫn phụ thuộc vào các phương pháp truyền thống, do đó việc áp dụng chữ ký ngưỡng hoặc công nghệ tính toán đa bên vẫn là một vấn đề nghiên cứu. Như vậy, hệ thống danh tiếng AI-DID dựa trên danh tính tự chủ kết hợp xác thực sinh trắc học và chứng minh không biết có thể được xác nhận qua các thành phần đã hoạt động như tiêu chuẩn danh tính phân tán W3C, ION và Sidetree, ERC-8004, Worldcoin, Humanode, Semaphore, Sismo. Cấu trúc này được đánh giá là một ví dụ khách quan về cách phân biệt danh tính của con người và trí tuệ nhân tạo cũng như tích lũy danh tiếng mà không làm lộ thông tin cá nhân ở mức độ công nghệ hiện tại.