“Solo đang xây dựng một hệ thống danh tính trên chuỗi “đáng tin cậy và ẩn danh” dựa trên kiến trúc zkHE độc quyền của mình, hứa hẹn sẽ phá vỡ “tam giác bất khả thi” lâu nay đã làm khó Web3, tức là đạt được sự cân bằng giữa bảo vệ quyền riêng tư, tính duy nhất của danh tính và khả năng xác minh phi tập trung.”
Gần đây, dự án lớp danh tính Web3 Solo đã công bố hoàn thành vòng gọi vốn Pre-Seed trị giá 1,2 triệu USD, vòng gọi vốn này do Draper Associates dẫn đầu, Velocity Capital tham gia đầu tư, và người sáng lập RISC Zero, Brian Retford, cùng với người sáng lập Caldera, Matt Katz, cũng tham gia với tư cách là nhà đầu tư thiên thần chiến lược. Sau vòng gọi vốn này, Solo càng trở thành một trong những dự án được chú ý nhiều trong lĩnh vực danh tính Web3.
Tập trung vào các yếu tố cơ bản của dự án, một mặt, sức mạnh của đội ngũ cốt lõi đứng sau dự án là không tồi. CEO Edison đã từng theo học tại Trường Kinh doanh Yale, trong thời gian đó đã đồng sáng lập Hội Blockchain Trường Kinh doanh Yale và chủ trì tổ chức Hội nghị Blockchain Yale lần đầu tiên. Để tập trung thúc đẩy dự án Solo, Edison đã chọn bỏ học để toàn tâm nghiên cứu và phát triển. Hai người đồng sáng lập còn lại, Stephen và Sissi, đều là giáo sư tại Đại học Thâm Quyến, lần lượt có sự tích lũy sâu sắc trong lĩnh vực blockchain và trí tuệ nhân tạo - Stephen là một trong những người đóng góp sớm cho Quỹ Ethereum, trong khi Sissi đã đạt được những thành tựu đáng kể trong nghiên cứu và ứng dụng AI.
Trong việc định hướng công nghệ, Solo lấy giải pháp zkHE (mã hóa đồng nhất không biết) độc đáo làm trung tâm, xây dựng một hệ thống kiến trúc danh tính đạt được sự cân bằng động giữa bảo vệ quyền riêng tư, tính duy nhất của danh tính và khả năng xác minh phi tập trung. Trong bối cảnh hệ sinh thái Web3 hiện nay đang đối mặt với các vấn đề hệ thống như tấn công phù thủy xảy ra thường xuyên, thiếu hụt hệ thống tín nhiệm người dùng, và khó khăn trong việc tiếp cận tuân thủ, giải pháp mà Solo đưa ra có thể mang ý nghĩa tham khảo và dẫn dắt quan trọng.
Bài viết này sẽ phân tích sâu từ nhiều khía cạnh như cấu trúc thị trường, lộ trình kỹ thuật và định vị câu chuyện để làm rõ mô hình mới về danh tính mà Solo đại diện.
01 Thế giới Web3 thiếu vắng lâu dài của lớp danh tính lâu dài
Mặc dù cơ sở hạ tầng trong lĩnh vực Web3 đang được cải thiện với tốc độ nhanh chóng, nhưng "tầng danh tính" như một mô-đun quan trọng hỗ trợ sự tin cậy và tham gia vẫn đang trong tình trạng thiếu vắng trong thời gian dài.
Thực tế, từ việc gán nhãn dữ liệu, đánh giá hành vi đến tương tác giao thức và quản trị cộng đồng, một lượng lớn nhiệm vụ quan trọng trong Web3 phụ thuộc vào "đầu vào của con người" như một nguồn dữ liệu hiệu quả. Tuy nhiên, từ góc độ của hệ thống chuỗi, người dùng thường chỉ là một địa chỉ ví được tạo thành từ chữ cái và số, thiếu những đặc điểm cá nhân có cấu trúc và nhãn hành vi. Trong trường hợp không có cơ chế lớp danh tính bổ sung, thế giới gốc mã hóa gần như không thể xây dựng hình ảnh người dùng đáng tin cậy, càng không thể đạt được việc tích lũy danh tiếng và đánh giá tín dụng.
Sự thiếu hụt trong tầng danh tính đã trực tiếp dẫn đến một trong những vấn đề phổ biến và khó khăn nhất trong Web3, đó là tấn công phù thủy. Trong các hoạt động khuyến khích phụ thuộc vào sự tham gia của người dùng, những người dùng ác ý có thể dễ dàng giả mạo nhiều danh tính, từ đó nhận thưởng nhiều lần, thao túng bỏ phiếu, làm ô nhiễm dữ liệu, khiến cơ chế vốn nên được "người thật tham gia" điều khiển hoàn toàn mất hiệu lực. Lấy Celestia làm ví dụ, trong đợt airdrop năm 2023, có tới 65% trong số 60 triệu đồng $TIA đã bị robot hoặc tài khoản phù thủy chiếm đoạt, hiện tượng tương tự cũng xảy ra phổ biến trong quá trình phân phối của các dự án như Arbitrum, Optimism, v.v.
Mặc dù một số dự án cố gắng giới thiệu cơ chế "chống Sybil" để sàng lọc hành vi bất thường, nhưng thực tế là các biện pháp này thường gây tổn thương cho người dùng thật, trong khi những kẻ lừa đảo thực sự lại dễ dàng vượt qua quy tắc. Ví dụ, quy tắc chống nữ phù thủy trong airdrop của EigenLayer trước đó đã gây ra một số tranh cãi, khi một số người dùng bình thường bị nhầm lẫn là kẻ tấn công nữ phù thủy và do đó bị loại trừ khỏi airdrop, gây ra tranh cãi. Vì vậy, chúng ta thấy rằng, trong bối cảnh thiếu cơ sở danh tính mạnh mẽ, việc phân phối phần thưởng trên chuỗi thực sự luôn khó đạt được công bằng, hiệu quả và bền vững.
Trong các lĩnh vực khác của Web3, vấn đề thiếu danh tính cũng rất rõ ràng.
Ví dụ trong lĩnh vực DePIN, hiện tượng giả mạo địa chỉ và nộp dữ liệu giả để lừa đảo phần thưởng rất phổ biến, làm xáo trộn tính xác thực của dữ liệu và ảnh hưởng trực tiếp đến tính hữu dụng và nền tảng tin cậy của mạng. Tương tự, trong GameFi, việc sử dụng nhiều tài khoản để hoàn thành nhiệm vụ và nhận phần thưởng hàng loạt đã làm phá vỡ sự cân bằng của hệ thống kinh tế trong trò chơi, dẫn đến việc mất đi người chơi thật và làm cho cơ chế khuyến khích của dự án trở nên không hiệu quả.
Trong lĩnh vực AI, sự thiếu hụt của lớp danh tính cũng mang lại những ảnh hưởng sâu rộng. Hiện nay, việc huấn luyện mô hình AI quy mô lớn ngày càng phụ thuộc vào "phản hồi của con người" (như RLHF) và các nền tảng gán nhãn dữ liệu, và những nhiệm vụ này thường được thuê ngoài cho các cộng đồng mở hoặc các nền tảng trên chuỗi hoàn thành. Trong bối cảnh thiếu sự đảm bảo về "tính duy nhất của con người", hiện tượng giả lập hành vi hàng loạt bằng kịch bản, và robot giả mạo đầu vào ngày càng nghiêm trọng, không chỉ làm ô nhiễm dữ liệu huấn luyện mà còn làm suy yếu đáng kể khả năng biểu đạt và khả năng tổng quát của mô hình.
Trước đó, trong một nghiên cứu mang tên Best-of-Venom, các nhà nghiên cứu chỉ cần tiêm vào 1–5% "dữ liệu phản hồi xấu" là đã thành công trong việc khiến mô hình RLHF xảy ra sai lệch trong quá trình huấn luyện, xuất ra những kết quả bị thao túng đáng kể. Những dữ liệu sở thích con người giả mạo này, dù chiếm tỷ lệ rất thấp, cũng đủ để phá hủy độ bền vững của mô hình, ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm cuối cùng. Quan trọng hơn, do danh tính của các tham gia không thể bị ràng buộc hiệu quả, hệ thống gần như không thể nhận diện hoặc chặn đứng hành vi thao túng tinh vi này từ nguồn gốc.
Ngoài ra, trong bối cảnh thiếu một lớp danh tính hiệu quả, các cơ chế KYC, hệ thống điểm tín dụng và hành vi được sử dụng rộng rãi trong thế giới Web2 gần như không thể được ánh xạ lên chuỗi một cách nguyên thủy và đáng tin cậy. Điều này không chỉ hạn chế khả năng tham gia Web3 của các tổ chức trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, mà hệ thống tài chính trên chuỗi cũng luôn ở trong trạng thái chân không danh tính. Một ví dụ điển hình nhất là mô hình cho vay DeFi lâu dài phụ thuộc vào cơ chế thế chấp thừa, luôn khó tiếp cận với các tình huống cho vay tín dụng không có tài sản đảm bảo rộng rãi hơn, khả năng bao phủ người dùng và hiệu quả vốn bị hạn chế nghiêm trọng.
Vấn đề tương tự cũng xuất hiện trong lĩnh vực quảng cáo Web3, mạng xã hội, v.v., do thiếu thông tin xác thực về danh tính người dùng và sở thích hành vi, việc thiết lập các cơ chế gợi ý chính xác, khuyến khích cá nhân hóa trở nên khó khăn, từ đó hạn chế khả năng vận hành sâu và không gian thương mại của các ứng dụng trên chuỗi.
02 Khám phá lớp danh tính Web3
Trên thực tế, hiện nay có hàng chục giải pháp tầng danh tính Web3 trên thị trường, như Worldcoin, Humanode, Proof of Humanity, Circles, idOS, ReputeX, Krebit, v.v... Những giải pháp này thực sự đang cố gắng lấp đầy khoảng trống tầng danh tính Web3, và chúng ta có thể chia chúng thành bốn loại chính:
Nhận dạng sinh học
Các loại nhận diện sinh học thường có đặc điểm là công nghệ nhận diện sinh học (như mống mắt, nhận diện khuôn mặt, vân tay) để đảm bảo tính duy nhất của danh tính. Các giải pháp này thường có khả năng chống lại các cuộc tấn công của phù thủy mạnh mẽ, các dự án tiêu biểu bao gồm Worldcoin, Humanode, Humanity Protocol, ZeroBiometrics, KEYLESS, HumanCode, v.v.
Chúng tôi thấy rằng các loại kế hoạch này thường dễ vi phạm quyền riêng tư của người dùng do thu thập dữ liệu sinh học, tạo ra các giá trị băm, v.v., dẫn đến việc bảo vệ quyền riêng tư và tính tuân thủ có phần yếu hơn, chẳng hạn như Worldcoin đã gặp phải các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu mống mắt và bị kiểm tra bởi các cơ quan quản lý ở nhiều quốc gia, bao gồm cả vấn đề tuân thủ GDPR của Liên minh Châu Âu.
Loại tin cậy xã hội
Các giải pháp về niềm tin xã hội thường chú trọng đến "quyền chủ sở hữu của người dùng", nhấn mạnh vào mạng lưới niềm tin xã hội và xác thực mở, thường lấy Web of Trust, điểm danh tiếng, v.v. làm các yếu tố cốt lõi, thông qua sơ đồ quan hệ xã hội, xác thực lẫn nhau trong cộng đồng, giới thiệu từ con người để xây dựng mạng lưới danh tính đáng tin cậy. Trong số các dự án tiêu biểu có Proof of Humanity, Circles, Humanbound, BrightID, Idena, Terminal 3, ANIMA.
Các giải pháp này thường có thể đạt được mức độ phi tập trung cao trong lý thuyết, và hy vọng sẽ mở rộng mạng lưới tin cậy dựa trên sự đồng thuận của cộng đồng, đồng thời có thể chồng chất các cơ chế quản trị danh tiếng. Tuy nhiên, chúng ta thấy rằng các giải pháp này thường khó đảm bảo tính duy nhất của danh tính, rất dễ bị tấn công bởi những kẻ xấu, khả năng mở rộng của mạng lưới quen biết kém, do đó dễ bị hạn chế bởi vấn đề danh tính giả mạo hoặc khởi động lạnh của cộng đồng. Proof of Humanity đã từng điều chỉnh cơ chế xác minh do vấn đề bot.
DID tổng hợp
Giải pháp dạng DID tổng hợp thường có thể thông qua việc tích hợp dữ liệu danh tính/KYC từ Web2, Chứng chỉ có thể xác minh (VCs) và các giấy tờ bên ngoài khác, để xây dựng một cấu trúc danh tính trên chuỗi có thể kết hợp. Những giải pháp này thực ra tương thích cao với hệ thống tuân thủ hiện có, hầu hết các giải pháp còn hỗ trợ người dùng kiểm soát quyền sở hữu dữ liệu, giúp các tổ chức dễ dàng áp dụng hơn. Một số dự án tiêu biểu bao gồm Civic, SpruceID, idOS, SelfKey, Fractal ID, v.v.
Tuy nhiên, đối với các giải pháp gộp DID, tính duy nhất của danh tính cũng tương đối yếu, chúng ta thấy hầu hết phụ thuộc vào các nguồn dữ liệu bên ngoài như KYC Web2 hoặc sự hỗ trợ từ các bên trung gian, do đó mức độ phi tập trung sẽ tương đối hạn chế và cấu trúc tương đối phức tạp. Mặc dù một số dự án như SpruceID đang khám phá việc bảo vệ quyền riêng tư thông qua ZK-SNARKs, nhưng hầu hết các giải pháp trong lĩnh vực này vẫn chưa giải quyết được vấn đề về khả năng xác minh quyền riêng tư.
Phân tích hành vi
Các giải pháp phân tích hành vi thường dựa trên hành vi địa chỉ trên chuỗi, dấu vết tương tác, hồ sơ nhiệm vụ và các dữ liệu khác, sử dụng thuật toán đồ thị để xây dựng hình ảnh người dùng và hệ thống danh tiếng. Các dự án đại diện bao gồm ReputeX, Krebit, Nomis, Litentry, WIW, Oamo, Absinthe và Rep3.
Lợi ích của việc mô hình hóa theo địa chỉ là bảo vệ quyền riêng tư tốt, có thể tương thích tự nhiên với hệ sinh thái trên chuỗi mà không cần nhập thêm, khả năng thích ứng tổng thể khá mạnh. Tuy nhiên, mặt khác, vì không thể kết nối với danh tính thực của người dùng, sự thiếu hụt tính duy nhất của danh tính dẫn đến hiện tượng một người nhiều địa chỉ, cũng dễ bị can thiệp bởi hành vi của phù thủy, và chỉ có thể thiết lập danh tính gán nhãn cục bộ, chất lượng dữ liệu bị biến dạng.
Vì vậy, tóm lại, thực tế hiện nay trong việc thực hiện các giải pháp tầng danh tính hiện có, chúng ta thấy rằng thường rơi vào một tình huống tam giác không thể xảy ra:
Bảo vệ quyền riêng tư, tính duy nhất của danh tính và khả năng xác minh phi tập trung, ba yếu tố này thường khó có thể đồng thời được chú trọng. Trong khi đó, chúng tôi nhận thấy rằng ngoài các giải pháp nhận diện sinh học, các cơ chế danh tính ở các lĩnh vực khác thường khó có thể đảm bảo "tính duy nhất của danh tính" một cách hiệu quả.
Do đó, đặc điểm sinh học thường được coi là yếu tố xác định nhất trong tầng danh tính và đã được xác thực thực tiễn trong nhiều dự án. Tuy nhiên, để xây dựng một hệ thống danh tính thực sự đáng tin cậy, chỉ dựa vào sinh trắc học thực sự không đủ để giải quyết vấn đề cân bằng giữa bảo vệ quyền riêng tư và phi tập trung.
Trong bối cảnh vấn đề trên, Solo cũng chọn nhận diện sinh trắc học làm phương tiện cơ bản để xác định tính duy nhất của danh tính người dùng, và dựa trên mật mã học, đưa ra một con đường công nghệ tương đối độc đáo xoay quanh bài toán cân bằng giữa "bảo vệ quyền riêng tư" và "khả năng xác minh phi tập trung."
03 Giải cấu trúc giải pháp kỹ thuật của Solo
Như đã đề cập ở trên, việc sử dụng nhận diện sinh học để xây dựng lớp danh tính có thể chứng minh hiệu quả tính duy nhất của người dùng, nhưng khó khăn lớn nhất là làm thế nào để đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu cũng như khả năng xác minh mọi lúc mọi nơi.
Giải pháp Solo dựa trên kiến trúc zkHE, kiến trúc này kết hợp các cam kết Pedersen, mã hóa đồng tính (HE) và chứng minh không kiến thức (ZKP). Các đặc điểm sinh học của người dùng có thể được xử lý mã hóa nhiều lần tại địa phương, hệ thống tạo ra các chứng minh không kiến thức có thể xác minh mà không tiết lộ bất kỳ dữ liệu gốc nào, từ đó đạt được tính không thể giả mạo của danh tính và khả năng xác minh trong điều kiện bảo vệ quyền riêng tư.
kiến trúc zkHE
Trong kiến trúc zkHE của Solo, quy trình xác thực được cấu thành bởi hai lớp bảo mật: Mã hóa đồng hình (HE) và Bằng chứng không biết (ZKP), toàn bộ quy trình được thực hiện tại thiết bị di động của người dùng, đảm bảo thông tin nhạy cảm không bị lộ ra dưới dạng văn bản.
Mã hóa đồng hình
Rào cản mã hóa đầu tiên là mã hóa đồng nhất. Mã hóa đồng nhất là một giải pháp mật mã cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trong khi dữ liệu vẫn ở trạng thái mã hóa, cuối cùng chỉ cần giải mã kết quả và so sánh với thao tác văn bản rõ ràng, điều này thể hiện tính chính xác và khả dụng của chính dữ liệu.
Trong zkHE, hệ thống sẽ đưa thông tin sinh trắc học đã cam kết vào mạch dưới dạng mã hóa đồng khả năng, thực hiện các thao tác logic như so khớp và đối chiếu mà không cần giải mã.
Ở đây, "so sánh" về bản chất là tính toán khoảng cách giữa vector đặc trưng sinh học của dữ liệu đăng ký và dữ liệu xác thực hiện tại, để xác định xem hai bộ dữ liệu có đến từ cùng một người hay không. Quá trình tính toán khoảng cách này cũng được thực hiện dưới trạng thái mã hóa, hệ thống sau đó dựa trên kết quả so sánh để tạo ra bằng chứng không kiến thức về "khoảng cách có nhỏ hơn ngưỡng hay không", do đó hoàn thành việc xác định "có phải là cùng một người hay không" mà không tiết lộ dữ liệu gốc hoặc giá trị khoảng cách.
Cách xử lý này nhằm mục đích thực hiện tính toán đáng tin cậy dưới điều kiện bảo vệ quyền riêng tư, đảm bảo rằng quá trình xác thực vừa có thể kiểm tra, có thể mở rộng, vừa luôn bảo mật.
Bằng chứng không kiến thức
Sau khi hoàn thành các phép toán mã hóa đã nêu, Solo sẽ tạo ra một chứng minh không biết (ZKP) tại địa phương để gửi lên chuỗi cho việc xác minh. Chứng minh ZKP này chứng minh rằng "Tôi là một con người duy nhất và thật sự", nhưng không tiết lộ bất kỳ thông tin sinh học gốc nào hoặc chi tiết tính toán trung gian.
Solo tự nó sử dụng Groth16 zk‑SNARK hiệu quả làm khuôn khổ tạo và xác minh chứng minh, tạo ra ZKP đơn giản nhưng mạnh mẽ với chi phí tính toán tối thiểu. Người xác minh chỉ cần kiểm tra chứng minh này để xác nhận tính hợp lệ của danh tính, toàn bộ quá trình không cần truy cập bất kỳ dữ liệu nhạy cảm nào. Cuối cùng, ZKP này được gửi đến mạng Layer2 độc quyền SoloChain, nơi được xác minh bởi hợp đồng trên chuỗi.
Ngoài việc đảm bảo quyền riêng tư và an ninh, Solo cũng thể hiện sự xuất sắc trong hiệu suất xác thực. Nhờ vào thiết kế tinh gọn của quy trình mã hóa và sự xuất hiện của các nguyên lý hiệu suất cao, Solo có thể cung cấp trải nghiệm xác thực danh tính với độ trễ thấp và băng thông cao trên thiết bị di động, cung cấp hỗ trợ kỹ thuật mạnh mẽ cho việc sử dụng quy mô lớn và tích hợp trên chuỗi.
hiệu suất xác thực
Giải pháp Solo bản thân có hiệu suất xác minh rất cao, một mặt là do việc tối ưu hóa và thích nghi cao độ với các thuật toán mật mã.
Trên thực tế, trong lĩnh vực lớp danh tính Web3, không hiếm các trường hợp sử dụng mật mã để đảm bảo quyền riêng tư và an toàn dữ liệu, trong đó nổi bật nhất là ZK, nhưng hiện tại các giải pháp thực sự khả thi rất hiếm, nguyên nhân chủ yếu vẫn là
Trong việc xây dựng chứng minh không biết, Solo đã chọn Groth16 zk‑SNARK có hiệu quả xác minh rất cao làm khung chính. Hệ thống này có kích thước chứng minh cực kỳ nhỏ (khoảng 200 byte), có thể thực hiện xác minh trên chuỗi ở mức mili giây, giảm thiểu đáng kể độ trễ tương tác và chi phí lưu trữ.
Gần đây, đội ngũ Solo đã thực hiện thử nghiệm về mô hình mật mã của họ như hình dưới đây. Khi đối mặt với dữ liệu đặc trưng sinh học ở độ chiều cao hơn (Chiều dài Vector Sinh học), kiến trúc zkHE mà Solo sử dụng (HE + ZKP) vượt trội hơn nhiều so với các phương án ZKP truyền thống về thời gian tạo chứng minh và tổng thời gian xác thực. Trong điều kiện dữ liệu 128 chiều, thời gian xác thực của ZKP truyền thống vượt quá 600 giây, trong khi giải pháp của Solo gần như không bị ảnh hưởng, luôn giữ ở mức vài giây.
Ngoài ra, mặc dù kích thước chứng minh của Solo trong một số chiều vector lớn hơn một chút so với các phương án truyền thống, nhưng thời gian xác minh tổng thể của nó vẫn được kiểm soát trong khoảng 30–70ms, đủ để đáp ứng yêu cầu về độ trễ và hiệu suất của hầu hết các tình huống tương tác tần suất cao (như trò chơi trên chuỗi, đăng nhập DeFi, xác thực thời gian thực L2, v.v.).
Và về hiệu suất phía khách hàng, Solo cũng đã thực hiện nhiều tối ưu hóa.
Quy trình xác minh zkHE (bao gồm việc tạo cam kết Pedersen, xử lý mã hóa đồng dạng và xây dựng ZKP) có thể được thực hiện hoàn toàn trên điện thoại thông minh thông thường. Kết quả thực nghiệm cho thấy thời gian tính toán tổng thể trên thiết bị tầm trung là 2–4 giây, đủ để hỗ trợ sự tương tác mượt mà cho hầu hết các ứng dụng Web3, không cần dựa vào bất kỳ phần cứng độc quyền hoặc môi trường thực thi tin cậy nào, giảm đáng kể rào cản triển khai quy mô lớn.
04 Nỗ lực hoàn toàn mới để phá vỡ "Tam giác không thể" của lớp danh tính Web3
Xét từ góc độ toàn cầu, Solo thực sự cung cấp một con đường mới để phá vỡ "tam giác không thể" của tầng nhận dạng Web3, tức là đạt được sự cân bằng và đột phá kỹ thuật giữa bảo vệ quyền riêng tư, tính duy nhất của danh tính và khả năng sử dụng.
Về mặt quyền riêng tư, kiến trúc zkHE cho phép tất cả người dùng mã hóa sinh trắc học tại chỗ và xây dựng ZKP, toàn bộ quy trình không cần tải lên hoặc giải mã dữ liệu gốc, từ đó hoàn toàn tránh được rủi ro rò rỉ quyền riêng tư, đồng thời thoát khỏi sự phụ thuộc vào nhà cung cấp danh tính tập trung.
Về tính duy nhất của danh tính, Solo xác nhận xem người xác thực hiện tại có phải là cùng một người với hồ sơ đăng ký lịch sử hay không thông qua cơ chế so sánh khoảng cách của các vector đặc trưng trong trạng thái mã hóa, mà không làm rò rỉ cấu trúc dữ liệu. Từ đó, xây dựng ra ràng buộc danh tính cơ bản "mỗi địa chỉ đứng sau là một con người thật duy nhất", tức là nguyên tắc một người một tài khoản (1P1A) mà Solo nhấn mạnh.
Về mặt khả năng sử dụng, Solo đã tối ưu hóa quy trình chứng minh zk một cách tinh vi, đảm bảo tất cả các tác vụ tính toán có thể được thực hiện trên thiết bị di động thông thường - thực nghiệm cho thấy thời gian xác minh thường được kiểm soát trong khoảng 2–4 giây, trong khi quy trình xác minh trên chuỗi có thể hoàn thành trong mili giây và hoàn toàn phi tập trung, có thể đáp ứng các trường hợp ứng dụng yêu cầu tính thời gian cao như trò chơi trên chuỗi, DeFi, đăng nhập L2, v.v.
Cần lưu ý rằng, Solo đã dành sẵn các giao diện kết nối tuân thủ trong thiết kế hệ thống, bao gồm các mô-đun cầu tùy chọn hỗ trợ tích hợp với DID trên chuỗi và hệ thống KYC, cũng như khả năng cho phép xác thực trạng thái được neo vào mạng Layer1 nhất định trong các tình huống cụ thể. Vì vậy, trong tương lai, khi hướng tới thị trường tuân thủ, Solo có khả năng đáp ứng các yêu cầu về xác thực danh tính, khả năng truy xuất dữ liệu và phối hợp quản lý ở các khu vực khác nhau, trong khi vẫn giữ được tính riêng tư và phi tập trung.
Từ góc độ vĩ mô hơn, trong phần trên chúng tôi đã đề cập rằng các giải pháp danh tính Web3 hiện tại có thể được chia thành một số loại đường đi công nghệ, bao gồm hệ thống hình ảnh uy tín dựa trên hành vi trên chuỗi, cấu trúc VC/DID dựa trên xác thực tập trung, các giải pháp danh tính zk nhấn mạnh tính ẩn danh và tiết lộ có chọn lọc, cũng như một số giao thức PoH nhẹ dựa trên mạng xã hội và xác thực tập thể.
Trong quá trình tiến hóa đa dạng của lĩnh vực danh tính Web3, con đường mà Solo áp dụng dựa trên đặc điểm sinh học + zkHE, chính xác cũng có thể tạo ra sự bổ sung tự nhiên với các giải pháp khác.
So với các giải pháp tập trung vào nhãn danh tính hoặc chứng chỉ hành vi, lợi thế của Solo là xây dựng một mạng lưới danh tính cơ bản có thể hoàn thành "xác nhận tính duy nhất của con người" ở cấp độ thấp nhất, đồng thời sở hữu các đặc tính như bảo vệ quyền riêng tư, không cần tin cậy, có thể nhúng và xác minh bền vững, từ đó cung cấp "xác minh thực tế của con người" cơ bản cho các cấp độ cao hơn như VC, SBT, mạng xã hội.
Trong một ý nghĩa nào đó, Solo giống như một mô-đun đồng thuận cơ sở trong ngăn xếp danh tính, tập trung vào việc cung cấp cơ sở hạ tầng chứng minh tính duy nhất của con người với khả năng bảo vệ quyền riêng tư cho Web3. Kiến trúc zkHE của nó không chỉ có thể hoạt động như một mô-đun plug-in kết nối với các DID hoặc giao diện ứng dụng khác nhau, mà còn có thể kết hợp với VC hiện có, zkID, SBT, v.v. để xây dựng một nền tảng danh tính thực sự có thể xác minh và kết hợp cho hệ sinh thái trên chuỗi.
Do đó, Solo có thể được coi là cơ sở hạ tầng "tầng ẩn danh đáng tin cậy" ở mức thấp nhất trong hệ thống nhận dạng, lấp đầy khoảng trống năng lực "1P1A (Một Người, Một Tài Khoản)" lâu nay thiếu hụt trong ngành, nhằm hỗ trợ các ứng dụng cấp cao hơn và cung cấp cơ sở cho tính tuân thủ.
Hiện tại, Solo đã hợp tác với nhiều giao thức và nền tảng khác nhau, bao gồm Kiva.ai, Sapien, PublicAI, Synesis One, Hive3, GEODNET, bao phủ nhiều lĩnh vực như gán nhãn dữ liệu, mạng DePIN và trò chơi SocialFi. Những hợp tác này hứa hẹn sẽ xác minh thêm tính khả thi của cơ chế xác thực của Solo, cung cấp cơ chế phản hồi điều chỉnh nhu cầu thực tế cho mô hình zkHE của nó, giúp Solo không ngừng tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và hiệu suất hệ thống.
Tóm tắt
Bằng cách xây dựng một hệ thống lớp danh tính đáng tin cậy và ẩn danh cho thế giới Web3, Solo đang đặt nền tảng cho khả năng 1P1A và hy vọng trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng thúc đẩy sự tiến hóa của hệ thống danh tính trên chuỗi và mở rộng ứng dụng tuân thủ.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Solo: Giao thức xác thực danh tính dựa trên zkHE, xây dựng lớp danh tính ẩn danh đáng tin cậy Web3
Gần đây, dự án lớp danh tính Web3 Solo đã công bố hoàn thành vòng gọi vốn Pre-Seed trị giá 1,2 triệu USD, vòng gọi vốn này do Draper Associates dẫn đầu, Velocity Capital tham gia đầu tư, và người sáng lập RISC Zero, Brian Retford, cùng với người sáng lập Caldera, Matt Katz, cũng tham gia với tư cách là nhà đầu tư thiên thần chiến lược. Sau vòng gọi vốn này, Solo càng trở thành một trong những dự án được chú ý nhiều trong lĩnh vực danh tính Web3.
Tập trung vào các yếu tố cơ bản của dự án, một mặt, sức mạnh của đội ngũ cốt lõi đứng sau dự án là không tồi. CEO Edison đã từng theo học tại Trường Kinh doanh Yale, trong thời gian đó đã đồng sáng lập Hội Blockchain Trường Kinh doanh Yale và chủ trì tổ chức Hội nghị Blockchain Yale lần đầu tiên. Để tập trung thúc đẩy dự án Solo, Edison đã chọn bỏ học để toàn tâm nghiên cứu và phát triển. Hai người đồng sáng lập còn lại, Stephen và Sissi, đều là giáo sư tại Đại học Thâm Quyến, lần lượt có sự tích lũy sâu sắc trong lĩnh vực blockchain và trí tuệ nhân tạo - Stephen là một trong những người đóng góp sớm cho Quỹ Ethereum, trong khi Sissi đã đạt được những thành tựu đáng kể trong nghiên cứu và ứng dụng AI.
Trong việc định hướng công nghệ, Solo lấy giải pháp zkHE (mã hóa đồng nhất không biết) độc đáo làm trung tâm, xây dựng một hệ thống kiến trúc danh tính đạt được sự cân bằng động giữa bảo vệ quyền riêng tư, tính duy nhất của danh tính và khả năng xác minh phi tập trung. Trong bối cảnh hệ sinh thái Web3 hiện nay đang đối mặt với các vấn đề hệ thống như tấn công phù thủy xảy ra thường xuyên, thiếu hụt hệ thống tín nhiệm người dùng, và khó khăn trong việc tiếp cận tuân thủ, giải pháp mà Solo đưa ra có thể mang ý nghĩa tham khảo và dẫn dắt quan trọng.
Bài viết này sẽ phân tích sâu từ nhiều khía cạnh như cấu trúc thị trường, lộ trình kỹ thuật và định vị câu chuyện để làm rõ mô hình mới về danh tính mà Solo đại diện.
01 Thế giới Web3 thiếu vắng lâu dài của lớp danh tính lâu dài
Mặc dù cơ sở hạ tầng trong lĩnh vực Web3 đang được cải thiện với tốc độ nhanh chóng, nhưng "tầng danh tính" như một mô-đun quan trọng hỗ trợ sự tin cậy và tham gia vẫn đang trong tình trạng thiếu vắng trong thời gian dài.
Thực tế, từ việc gán nhãn dữ liệu, đánh giá hành vi đến tương tác giao thức và quản trị cộng đồng, một lượng lớn nhiệm vụ quan trọng trong Web3 phụ thuộc vào "đầu vào của con người" như một nguồn dữ liệu hiệu quả. Tuy nhiên, từ góc độ của hệ thống chuỗi, người dùng thường chỉ là một địa chỉ ví được tạo thành từ chữ cái và số, thiếu những đặc điểm cá nhân có cấu trúc và nhãn hành vi. Trong trường hợp không có cơ chế lớp danh tính bổ sung, thế giới gốc mã hóa gần như không thể xây dựng hình ảnh người dùng đáng tin cậy, càng không thể đạt được việc tích lũy danh tiếng và đánh giá tín dụng.
Sự thiếu hụt trong tầng danh tính đã trực tiếp dẫn đến một trong những vấn đề phổ biến và khó khăn nhất trong Web3, đó là tấn công phù thủy. Trong các hoạt động khuyến khích phụ thuộc vào sự tham gia của người dùng, những người dùng ác ý có thể dễ dàng giả mạo nhiều danh tính, từ đó nhận thưởng nhiều lần, thao túng bỏ phiếu, làm ô nhiễm dữ liệu, khiến cơ chế vốn nên được "người thật tham gia" điều khiển hoàn toàn mất hiệu lực. Lấy Celestia làm ví dụ, trong đợt airdrop năm 2023, có tới 65% trong số 60 triệu đồng $TIA đã bị robot hoặc tài khoản phù thủy chiếm đoạt, hiện tượng tương tự cũng xảy ra phổ biến trong quá trình phân phối của các dự án như Arbitrum, Optimism, v.v.
Mặc dù một số dự án cố gắng giới thiệu cơ chế "chống Sybil" để sàng lọc hành vi bất thường, nhưng thực tế là các biện pháp này thường gây tổn thương cho người dùng thật, trong khi những kẻ lừa đảo thực sự lại dễ dàng vượt qua quy tắc. Ví dụ, quy tắc chống nữ phù thủy trong airdrop của EigenLayer trước đó đã gây ra một số tranh cãi, khi một số người dùng bình thường bị nhầm lẫn là kẻ tấn công nữ phù thủy và do đó bị loại trừ khỏi airdrop, gây ra tranh cãi. Vì vậy, chúng ta thấy rằng, trong bối cảnh thiếu cơ sở danh tính mạnh mẽ, việc phân phối phần thưởng trên chuỗi thực sự luôn khó đạt được công bằng, hiệu quả và bền vững.
Trong các lĩnh vực khác của Web3, vấn đề thiếu danh tính cũng rất rõ ràng.
Ví dụ trong lĩnh vực DePIN, hiện tượng giả mạo địa chỉ và nộp dữ liệu giả để lừa đảo phần thưởng rất phổ biến, làm xáo trộn tính xác thực của dữ liệu và ảnh hưởng trực tiếp đến tính hữu dụng và nền tảng tin cậy của mạng. Tương tự, trong GameFi, việc sử dụng nhiều tài khoản để hoàn thành nhiệm vụ và nhận phần thưởng hàng loạt đã làm phá vỡ sự cân bằng của hệ thống kinh tế trong trò chơi, dẫn đến việc mất đi người chơi thật và làm cho cơ chế khuyến khích của dự án trở nên không hiệu quả.
Trong lĩnh vực AI, sự thiếu hụt của lớp danh tính cũng mang lại những ảnh hưởng sâu rộng. Hiện nay, việc huấn luyện mô hình AI quy mô lớn ngày càng phụ thuộc vào "phản hồi của con người" (như RLHF) và các nền tảng gán nhãn dữ liệu, và những nhiệm vụ này thường được thuê ngoài cho các cộng đồng mở hoặc các nền tảng trên chuỗi hoàn thành. Trong bối cảnh thiếu sự đảm bảo về "tính duy nhất của con người", hiện tượng giả lập hành vi hàng loạt bằng kịch bản, và robot giả mạo đầu vào ngày càng nghiêm trọng, không chỉ làm ô nhiễm dữ liệu huấn luyện mà còn làm suy yếu đáng kể khả năng biểu đạt và khả năng tổng quát của mô hình.
Trước đó, trong một nghiên cứu mang tên Best-of-Venom, các nhà nghiên cứu chỉ cần tiêm vào 1–5% "dữ liệu phản hồi xấu" là đã thành công trong việc khiến mô hình RLHF xảy ra sai lệch trong quá trình huấn luyện, xuất ra những kết quả bị thao túng đáng kể. Những dữ liệu sở thích con người giả mạo này, dù chiếm tỷ lệ rất thấp, cũng đủ để phá hủy độ bền vững của mô hình, ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm cuối cùng. Quan trọng hơn, do danh tính của các tham gia không thể bị ràng buộc hiệu quả, hệ thống gần như không thể nhận diện hoặc chặn đứng hành vi thao túng tinh vi này từ nguồn gốc.
Ngoài ra, trong bối cảnh thiếu một lớp danh tính hiệu quả, các cơ chế KYC, hệ thống điểm tín dụng và hành vi được sử dụng rộng rãi trong thế giới Web2 gần như không thể được ánh xạ lên chuỗi một cách nguyên thủy và đáng tin cậy. Điều này không chỉ hạn chế khả năng tham gia Web3 của các tổ chức trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, mà hệ thống tài chính trên chuỗi cũng luôn ở trong trạng thái chân không danh tính. Một ví dụ điển hình nhất là mô hình cho vay DeFi lâu dài phụ thuộc vào cơ chế thế chấp thừa, luôn khó tiếp cận với các tình huống cho vay tín dụng không có tài sản đảm bảo rộng rãi hơn, khả năng bao phủ người dùng và hiệu quả vốn bị hạn chế nghiêm trọng.
Vấn đề tương tự cũng xuất hiện trong lĩnh vực quảng cáo Web3, mạng xã hội, v.v., do thiếu thông tin xác thực về danh tính người dùng và sở thích hành vi, việc thiết lập các cơ chế gợi ý chính xác, khuyến khích cá nhân hóa trở nên khó khăn, từ đó hạn chế khả năng vận hành sâu và không gian thương mại của các ứng dụng trên chuỗi.
02 Khám phá lớp danh tính Web3
Trên thực tế, hiện nay có hàng chục giải pháp tầng danh tính Web3 trên thị trường, như Worldcoin, Humanode, Proof of Humanity, Circles, idOS, ReputeX, Krebit, v.v... Những giải pháp này thực sự đang cố gắng lấp đầy khoảng trống tầng danh tính Web3, và chúng ta có thể chia chúng thành bốn loại chính:
Các loại nhận diện sinh học thường có đặc điểm là công nghệ nhận diện sinh học (như mống mắt, nhận diện khuôn mặt, vân tay) để đảm bảo tính duy nhất của danh tính. Các giải pháp này thường có khả năng chống lại các cuộc tấn công của phù thủy mạnh mẽ, các dự án tiêu biểu bao gồm Worldcoin, Humanode, Humanity Protocol, ZeroBiometrics, KEYLESS, HumanCode, v.v.
Chúng tôi thấy rằng các loại kế hoạch này thường dễ vi phạm quyền riêng tư của người dùng do thu thập dữ liệu sinh học, tạo ra các giá trị băm, v.v., dẫn đến việc bảo vệ quyền riêng tư và tính tuân thủ có phần yếu hơn, chẳng hạn như Worldcoin đã gặp phải các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu mống mắt và bị kiểm tra bởi các cơ quan quản lý ở nhiều quốc gia, bao gồm cả vấn đề tuân thủ GDPR của Liên minh Châu Âu.
Các giải pháp về niềm tin xã hội thường chú trọng đến "quyền chủ sở hữu của người dùng", nhấn mạnh vào mạng lưới niềm tin xã hội và xác thực mở, thường lấy Web of Trust, điểm danh tiếng, v.v. làm các yếu tố cốt lõi, thông qua sơ đồ quan hệ xã hội, xác thực lẫn nhau trong cộng đồng, giới thiệu từ con người để xây dựng mạng lưới danh tính đáng tin cậy. Trong số các dự án tiêu biểu có Proof of Humanity, Circles, Humanbound, BrightID, Idena, Terminal 3, ANIMA.
Các giải pháp này thường có thể đạt được mức độ phi tập trung cao trong lý thuyết, và hy vọng sẽ mở rộng mạng lưới tin cậy dựa trên sự đồng thuận của cộng đồng, đồng thời có thể chồng chất các cơ chế quản trị danh tiếng. Tuy nhiên, chúng ta thấy rằng các giải pháp này thường khó đảm bảo tính duy nhất của danh tính, rất dễ bị tấn công bởi những kẻ xấu, khả năng mở rộng của mạng lưới quen biết kém, do đó dễ bị hạn chế bởi vấn đề danh tính giả mạo hoặc khởi động lạnh của cộng đồng. Proof of Humanity đã từng điều chỉnh cơ chế xác minh do vấn đề bot.
Giải pháp dạng DID tổng hợp thường có thể thông qua việc tích hợp dữ liệu danh tính/KYC từ Web2, Chứng chỉ có thể xác minh (VCs) và các giấy tờ bên ngoài khác, để xây dựng một cấu trúc danh tính trên chuỗi có thể kết hợp. Những giải pháp này thực ra tương thích cao với hệ thống tuân thủ hiện có, hầu hết các giải pháp còn hỗ trợ người dùng kiểm soát quyền sở hữu dữ liệu, giúp các tổ chức dễ dàng áp dụng hơn. Một số dự án tiêu biểu bao gồm Civic, SpruceID, idOS, SelfKey, Fractal ID, v.v.
Tuy nhiên, đối với các giải pháp gộp DID, tính duy nhất của danh tính cũng tương đối yếu, chúng ta thấy hầu hết phụ thuộc vào các nguồn dữ liệu bên ngoài như KYC Web2 hoặc sự hỗ trợ từ các bên trung gian, do đó mức độ phi tập trung sẽ tương đối hạn chế và cấu trúc tương đối phức tạp. Mặc dù một số dự án như SpruceID đang khám phá việc bảo vệ quyền riêng tư thông qua ZK-SNARKs, nhưng hầu hết các giải pháp trong lĩnh vực này vẫn chưa giải quyết được vấn đề về khả năng xác minh quyền riêng tư.
Các giải pháp phân tích hành vi thường dựa trên hành vi địa chỉ trên chuỗi, dấu vết tương tác, hồ sơ nhiệm vụ và các dữ liệu khác, sử dụng thuật toán đồ thị để xây dựng hình ảnh người dùng và hệ thống danh tiếng. Các dự án đại diện bao gồm ReputeX, Krebit, Nomis, Litentry, WIW, Oamo, Absinthe và Rep3.
Lợi ích của việc mô hình hóa theo địa chỉ là bảo vệ quyền riêng tư tốt, có thể tương thích tự nhiên với hệ sinh thái trên chuỗi mà không cần nhập thêm, khả năng thích ứng tổng thể khá mạnh. Tuy nhiên, mặt khác, vì không thể kết nối với danh tính thực của người dùng, sự thiếu hụt tính duy nhất của danh tính dẫn đến hiện tượng một người nhiều địa chỉ, cũng dễ bị can thiệp bởi hành vi của phù thủy, và chỉ có thể thiết lập danh tính gán nhãn cục bộ, chất lượng dữ liệu bị biến dạng.
Vì vậy, tóm lại, thực tế hiện nay trong việc thực hiện các giải pháp tầng danh tính hiện có, chúng ta thấy rằng thường rơi vào một tình huống tam giác không thể xảy ra:
Bảo vệ quyền riêng tư, tính duy nhất của danh tính và khả năng xác minh phi tập trung, ba yếu tố này thường khó có thể đồng thời được chú trọng. Trong khi đó, chúng tôi nhận thấy rằng ngoài các giải pháp nhận diện sinh học, các cơ chế danh tính ở các lĩnh vực khác thường khó có thể đảm bảo "tính duy nhất của danh tính" một cách hiệu quả.
Do đó, đặc điểm sinh học thường được coi là yếu tố xác định nhất trong tầng danh tính và đã được xác thực thực tiễn trong nhiều dự án. Tuy nhiên, để xây dựng một hệ thống danh tính thực sự đáng tin cậy, chỉ dựa vào sinh trắc học thực sự không đủ để giải quyết vấn đề cân bằng giữa bảo vệ quyền riêng tư và phi tập trung.
Trong bối cảnh vấn đề trên, Solo cũng chọn nhận diện sinh trắc học làm phương tiện cơ bản để xác định tính duy nhất của danh tính người dùng, và dựa trên mật mã học, đưa ra một con đường công nghệ tương đối độc đáo xoay quanh bài toán cân bằng giữa "bảo vệ quyền riêng tư" và "khả năng xác minh phi tập trung."
03 Giải cấu trúc giải pháp kỹ thuật của Solo
Như đã đề cập ở trên, việc sử dụng nhận diện sinh học để xây dựng lớp danh tính có thể chứng minh hiệu quả tính duy nhất của người dùng, nhưng khó khăn lớn nhất là làm thế nào để đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu cũng như khả năng xác minh mọi lúc mọi nơi.
Giải pháp Solo dựa trên kiến trúc zkHE, kiến trúc này kết hợp các cam kết Pedersen, mã hóa đồng tính (HE) và chứng minh không kiến thức (ZKP). Các đặc điểm sinh học của người dùng có thể được xử lý mã hóa nhiều lần tại địa phương, hệ thống tạo ra các chứng minh không kiến thức có thể xác minh mà không tiết lộ bất kỳ dữ liệu gốc nào, từ đó đạt được tính không thể giả mạo của danh tính và khả năng xác minh trong điều kiện bảo vệ quyền riêng tư.
kiến trúc zkHE
Trong kiến trúc zkHE của Solo, quy trình xác thực được cấu thành bởi hai lớp bảo mật: Mã hóa đồng hình (HE) và Bằng chứng không biết (ZKP), toàn bộ quy trình được thực hiện tại thiết bị di động của người dùng, đảm bảo thông tin nhạy cảm không bị lộ ra dưới dạng văn bản.
Rào cản mã hóa đầu tiên là mã hóa đồng nhất. Mã hóa đồng nhất là một giải pháp mật mã cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trong khi dữ liệu vẫn ở trạng thái mã hóa, cuối cùng chỉ cần giải mã kết quả và so sánh với thao tác văn bản rõ ràng, điều này thể hiện tính chính xác và khả dụng của chính dữ liệu.
Trong zkHE, hệ thống sẽ đưa thông tin sinh trắc học đã cam kết vào mạch dưới dạng mã hóa đồng khả năng, thực hiện các thao tác logic như so khớp và đối chiếu mà không cần giải mã.
Ở đây, "so sánh" về bản chất là tính toán khoảng cách giữa vector đặc trưng sinh học của dữ liệu đăng ký và dữ liệu xác thực hiện tại, để xác định xem hai bộ dữ liệu có đến từ cùng một người hay không. Quá trình tính toán khoảng cách này cũng được thực hiện dưới trạng thái mã hóa, hệ thống sau đó dựa trên kết quả so sánh để tạo ra bằng chứng không kiến thức về "khoảng cách có nhỏ hơn ngưỡng hay không", do đó hoàn thành việc xác định "có phải là cùng một người hay không" mà không tiết lộ dữ liệu gốc hoặc giá trị khoảng cách.
Cách xử lý này nhằm mục đích thực hiện tính toán đáng tin cậy dưới điều kiện bảo vệ quyền riêng tư, đảm bảo rằng quá trình xác thực vừa có thể kiểm tra, có thể mở rộng, vừa luôn bảo mật.
Sau khi hoàn thành các phép toán mã hóa đã nêu, Solo sẽ tạo ra một chứng minh không biết (ZKP) tại địa phương để gửi lên chuỗi cho việc xác minh. Chứng minh ZKP này chứng minh rằng "Tôi là một con người duy nhất và thật sự", nhưng không tiết lộ bất kỳ thông tin sinh học gốc nào hoặc chi tiết tính toán trung gian.
Solo tự nó sử dụng Groth16 zk‑SNARK hiệu quả làm khuôn khổ tạo và xác minh chứng minh, tạo ra ZKP đơn giản nhưng mạnh mẽ với chi phí tính toán tối thiểu. Người xác minh chỉ cần kiểm tra chứng minh này để xác nhận tính hợp lệ của danh tính, toàn bộ quá trình không cần truy cập bất kỳ dữ liệu nhạy cảm nào. Cuối cùng, ZKP này được gửi đến mạng Layer2 độc quyền SoloChain, nơi được xác minh bởi hợp đồng trên chuỗi.
Ngoài việc đảm bảo quyền riêng tư và an ninh, Solo cũng thể hiện sự xuất sắc trong hiệu suất xác thực. Nhờ vào thiết kế tinh gọn của quy trình mã hóa và sự xuất hiện của các nguyên lý hiệu suất cao, Solo có thể cung cấp trải nghiệm xác thực danh tính với độ trễ thấp và băng thông cao trên thiết bị di động, cung cấp hỗ trợ kỹ thuật mạnh mẽ cho việc sử dụng quy mô lớn và tích hợp trên chuỗi.
hiệu suất xác thực
Giải pháp Solo bản thân có hiệu suất xác minh rất cao, một mặt là do việc tối ưu hóa và thích nghi cao độ với các thuật toán mật mã.
Trên thực tế, trong lĩnh vực lớp danh tính Web3, không hiếm các trường hợp sử dụng mật mã để đảm bảo quyền riêng tư và an toàn dữ liệu, trong đó nổi bật nhất là ZK, nhưng hiện tại các giải pháp thực sự khả thi rất hiếm, nguyên nhân chủ yếu vẫn là
Trong việc xây dựng chứng minh không biết, Solo đã chọn Groth16 zk‑SNARK có hiệu quả xác minh rất cao làm khung chính. Hệ thống này có kích thước chứng minh cực kỳ nhỏ (khoảng 200 byte), có thể thực hiện xác minh trên chuỗi ở mức mili giây, giảm thiểu đáng kể độ trễ tương tác và chi phí lưu trữ.
Gần đây, đội ngũ Solo đã thực hiện thử nghiệm về mô hình mật mã của họ như hình dưới đây. Khi đối mặt với dữ liệu đặc trưng sinh học ở độ chiều cao hơn (Chiều dài Vector Sinh học), kiến trúc zkHE mà Solo sử dụng (HE + ZKP) vượt trội hơn nhiều so với các phương án ZKP truyền thống về thời gian tạo chứng minh và tổng thời gian xác thực. Trong điều kiện dữ liệu 128 chiều, thời gian xác thực của ZKP truyền thống vượt quá 600 giây, trong khi giải pháp của Solo gần như không bị ảnh hưởng, luôn giữ ở mức vài giây.
Ngoài ra, mặc dù kích thước chứng minh của Solo trong một số chiều vector lớn hơn một chút so với các phương án truyền thống, nhưng thời gian xác minh tổng thể của nó vẫn được kiểm soát trong khoảng 30–70ms, đủ để đáp ứng yêu cầu về độ trễ và hiệu suất của hầu hết các tình huống tương tác tần suất cao (như trò chơi trên chuỗi, đăng nhập DeFi, xác thực thời gian thực L2, v.v.).
Và về hiệu suất phía khách hàng, Solo cũng đã thực hiện nhiều tối ưu hóa.
Quy trình xác minh zkHE (bao gồm việc tạo cam kết Pedersen, xử lý mã hóa đồng dạng và xây dựng ZKP) có thể được thực hiện hoàn toàn trên điện thoại thông minh thông thường. Kết quả thực nghiệm cho thấy thời gian tính toán tổng thể trên thiết bị tầm trung là 2–4 giây, đủ để hỗ trợ sự tương tác mượt mà cho hầu hết các ứng dụng Web3, không cần dựa vào bất kỳ phần cứng độc quyền hoặc môi trường thực thi tin cậy nào, giảm đáng kể rào cản triển khai quy mô lớn.
04 Nỗ lực hoàn toàn mới để phá vỡ "Tam giác không thể" của lớp danh tính Web3
Xét từ góc độ toàn cầu, Solo thực sự cung cấp một con đường mới để phá vỡ "tam giác không thể" của tầng nhận dạng Web3, tức là đạt được sự cân bằng và đột phá kỹ thuật giữa bảo vệ quyền riêng tư, tính duy nhất của danh tính và khả năng sử dụng.
Về mặt quyền riêng tư, kiến trúc zkHE cho phép tất cả người dùng mã hóa sinh trắc học tại chỗ và xây dựng ZKP, toàn bộ quy trình không cần tải lên hoặc giải mã dữ liệu gốc, từ đó hoàn toàn tránh được rủi ro rò rỉ quyền riêng tư, đồng thời thoát khỏi sự phụ thuộc vào nhà cung cấp danh tính tập trung.
Về tính duy nhất của danh tính, Solo xác nhận xem người xác thực hiện tại có phải là cùng một người với hồ sơ đăng ký lịch sử hay không thông qua cơ chế so sánh khoảng cách của các vector đặc trưng trong trạng thái mã hóa, mà không làm rò rỉ cấu trúc dữ liệu. Từ đó, xây dựng ra ràng buộc danh tính cơ bản "mỗi địa chỉ đứng sau là một con người thật duy nhất", tức là nguyên tắc một người một tài khoản (1P1A) mà Solo nhấn mạnh.
Về mặt khả năng sử dụng, Solo đã tối ưu hóa quy trình chứng minh zk một cách tinh vi, đảm bảo tất cả các tác vụ tính toán có thể được thực hiện trên thiết bị di động thông thường - thực nghiệm cho thấy thời gian xác minh thường được kiểm soát trong khoảng 2–4 giây, trong khi quy trình xác minh trên chuỗi có thể hoàn thành trong mili giây và hoàn toàn phi tập trung, có thể đáp ứng các trường hợp ứng dụng yêu cầu tính thời gian cao như trò chơi trên chuỗi, DeFi, đăng nhập L2, v.v.
Cần lưu ý rằng, Solo đã dành sẵn các giao diện kết nối tuân thủ trong thiết kế hệ thống, bao gồm các mô-đun cầu tùy chọn hỗ trợ tích hợp với DID trên chuỗi và hệ thống KYC, cũng như khả năng cho phép xác thực trạng thái được neo vào mạng Layer1 nhất định trong các tình huống cụ thể. Vì vậy, trong tương lai, khi hướng tới thị trường tuân thủ, Solo có khả năng đáp ứng các yêu cầu về xác thực danh tính, khả năng truy xuất dữ liệu và phối hợp quản lý ở các khu vực khác nhau, trong khi vẫn giữ được tính riêng tư và phi tập trung.
Từ góc độ vĩ mô hơn, trong phần trên chúng tôi đã đề cập rằng các giải pháp danh tính Web3 hiện tại có thể được chia thành một số loại đường đi công nghệ, bao gồm hệ thống hình ảnh uy tín dựa trên hành vi trên chuỗi, cấu trúc VC/DID dựa trên xác thực tập trung, các giải pháp danh tính zk nhấn mạnh tính ẩn danh và tiết lộ có chọn lọc, cũng như một số giao thức PoH nhẹ dựa trên mạng xã hội và xác thực tập thể.
Trong quá trình tiến hóa đa dạng của lĩnh vực danh tính Web3, con đường mà Solo áp dụng dựa trên đặc điểm sinh học + zkHE, chính xác cũng có thể tạo ra sự bổ sung tự nhiên với các giải pháp khác.
So với các giải pháp tập trung vào nhãn danh tính hoặc chứng chỉ hành vi, lợi thế của Solo là xây dựng một mạng lưới danh tính cơ bản có thể hoàn thành "xác nhận tính duy nhất của con người" ở cấp độ thấp nhất, đồng thời sở hữu các đặc tính như bảo vệ quyền riêng tư, không cần tin cậy, có thể nhúng và xác minh bền vững, từ đó cung cấp "xác minh thực tế của con người" cơ bản cho các cấp độ cao hơn như VC, SBT, mạng xã hội.
Trong một ý nghĩa nào đó, Solo giống như một mô-đun đồng thuận cơ sở trong ngăn xếp danh tính, tập trung vào việc cung cấp cơ sở hạ tầng chứng minh tính duy nhất của con người với khả năng bảo vệ quyền riêng tư cho Web3. Kiến trúc zkHE của nó không chỉ có thể hoạt động như một mô-đun plug-in kết nối với các DID hoặc giao diện ứng dụng khác nhau, mà còn có thể kết hợp với VC hiện có, zkID, SBT, v.v. để xây dựng một nền tảng danh tính thực sự có thể xác minh và kết hợp cho hệ sinh thái trên chuỗi.
Do đó, Solo có thể được coi là cơ sở hạ tầng "tầng ẩn danh đáng tin cậy" ở mức thấp nhất trong hệ thống nhận dạng, lấp đầy khoảng trống năng lực "1P1A (Một Người, Một Tài Khoản)" lâu nay thiếu hụt trong ngành, nhằm hỗ trợ các ứng dụng cấp cao hơn và cung cấp cơ sở cho tính tuân thủ.
Hiện tại, Solo đã hợp tác với nhiều giao thức và nền tảng khác nhau, bao gồm Kiva.ai, Sapien, PublicAI, Synesis One, Hive3, GEODNET, bao phủ nhiều lĩnh vực như gán nhãn dữ liệu, mạng DePIN và trò chơi SocialFi. Những hợp tác này hứa hẹn sẽ xác minh thêm tính khả thi của cơ chế xác thực của Solo, cung cấp cơ chế phản hồi điều chỉnh nhu cầu thực tế cho mô hình zkHE của nó, giúp Solo không ngừng tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và hiệu suất hệ thống.
Tóm tắt
Bằng cách xây dựng một hệ thống lớp danh tính đáng tin cậy và ẩn danh cho thế giới Web3, Solo đang đặt nền tảng cho khả năng 1P1A và hy vọng trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng thúc đẩy sự tiến hóa của hệ thống danh tính trên chuỗi và mở rộng ứng dụng tuân thủ.