Kullanıcı TANIMLAMA: Merkeziyetsizlik Sosyal Web'in ana zorluğu
Merkeziyetsizlik Sosyal Web'in karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, kullanıcıların kimliğini doğrularken aynı zamanda kullanıcı gizliliğini korumanın yollarını bulmaktır. Bu sorunun özü, gerçek kullanıcılar ile robotları ayırt etmek ve aynı zamanda kişisel bilgileri aşırı bir şekilde toplamadan geçmektedir.
Son yıllarda, robotların kamu tartışmaları üzerindeki etkisi giderek artmakta, seçimlerden pandemi bilgilerine kadar birçok alanda müdahale edilmektedir. Anonimlik ve gizlilik korumasını vurgulayan Merkeziyetsizlik platformları için bu sorun özellikle zordur. Kullanıcıların gerçek insan olduğunu, gizliliği ihlal etmeden nasıl kanıtlayabiliriz?
Geleneksel KYC doğrulaması açıkça uygun değildir, çünkü kullanıcılar hassas bilgilerini platforma emanet etmeye istekli değillerdir. Bu nedenle, sektör yeni çözümler araştırıyor ve bunlar esasen iki ana kategoriye ayrılıyor: biyometrik yöntemler ve sosyal garantör yöntemleri.
Bir tanınmış proje, retina taraması biyometrik çözümünü benimsemiştir. Kullanıcılar, insan kimliğinin kanıtı olarak bir dijital kimlik elde etmek için tarama yaparlar. Proje, gizliliği korumak için sıfır bilgi kanıtı gibi teknolojileri kullandığını iddia etmekte, ancak veri sızıntısı, kara borsa ticareti kimlikleri gibi sorunlar dahil olmak üzere hâlâ tartışmalar mevcuttur.
Başka bir çözüm, Sosyal Web'e dayalı bir teminat mekanizmasıdır. Yeni kullanıcıların gerçekliğini kanıtlamak için doğrulanmış kullanıcıların teminatını kullanır. Bu yöntem biyometrik verilerin toplanmasını gerektirmez, ancak doğrulama etkinliğini maksimize etmek için teşvik mekanizmasının nasıl tasarlanacağı bir zorluktur.
Bazı projeler sosyal doğrulama için video görüşmesi, bulmaca oyunları gibi yöntemler kullanmaktadır. Biyometrik verilere kıyasla, bu yöntemler daha az müdahaleci görünmekte ve belirli bir anonimlik düzeyini korumaktadır.
AI teknolojisinin ilerlemesi ile birlikte, yenilikçi ve etkili insan TANIMLAMA mekanizmalarının tasarımı giderek daha önemli hale geliyor. Bu, sadece evrensel temel gelir gibi uygulamaları değil, aynı zamanda gelecekteki Sosyal Web'in sağlıklı gelişiminin temelini de ilgilendiriyor.
Şu anda mükemmel bir çözüm yok, her yöntemin avantajları ve dezavantajları var. Kısa vadede biyometrik ve sosyal doğrulamayı birleştirmenin gerekli olabileceği, uzun vadede ise Sosyal Web tabanlı çözümlere daha fazla eğilim olabileceği görüşü var.
Herhangi bir çözüm benimsense de, süreçlerin ve verilerin şeffaflığını artırmak son derece önemlidir. Ancak bu şekilde, gizliliği korurken kullanıcı TANIMLAMASI'nı etkin bir şekilde doğrularken merkeziyetsizlik Sosyal Web'inin gerçek vizyonunu gerçekleştirebiliriz.
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.
18 Likes
Reward
18
5
Repost
Share
Comment
0/400
DeepRabbitHole
· 8h ago
Blok Zinciri hemen tamamen göz maskesi oldu.
View OriginalReply0
WhaleWatcher
· 8h ago
O tuzak KYC projeleri hâlâ merkeziyetsizlikten mi bahsediyor?
View OriginalReply0
LiquidationWizard
· 8h ago
Bak Botlar deli gibi gülüyor.
View OriginalReply0
GateUser-5854de8b
· 8h ago
Botlar denetimi gerçekten zor.
View OriginalReply0
SundayDegen
· 8h ago
Kesinlikle özel verileri paylaşmayın, herkes Botlar.
Merkeziyetsizlik Sosyal Web, TANIMLAMA doğrulama zorluğu ile karşı karşıya. Gizlilik ile gerçeklik nasıl dengelenecek?
Kullanıcı TANIMLAMA: Merkeziyetsizlik Sosyal Web'in ana zorluğu
Merkeziyetsizlik Sosyal Web'in karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, kullanıcıların kimliğini doğrularken aynı zamanda kullanıcı gizliliğini korumanın yollarını bulmaktır. Bu sorunun özü, gerçek kullanıcılar ile robotları ayırt etmek ve aynı zamanda kişisel bilgileri aşırı bir şekilde toplamadan geçmektedir.
Son yıllarda, robotların kamu tartışmaları üzerindeki etkisi giderek artmakta, seçimlerden pandemi bilgilerine kadar birçok alanda müdahale edilmektedir. Anonimlik ve gizlilik korumasını vurgulayan Merkeziyetsizlik platformları için bu sorun özellikle zordur. Kullanıcıların gerçek insan olduğunu, gizliliği ihlal etmeden nasıl kanıtlayabiliriz?
Geleneksel KYC doğrulaması açıkça uygun değildir, çünkü kullanıcılar hassas bilgilerini platforma emanet etmeye istekli değillerdir. Bu nedenle, sektör yeni çözümler araştırıyor ve bunlar esasen iki ana kategoriye ayrılıyor: biyometrik yöntemler ve sosyal garantör yöntemleri.
Bir tanınmış proje, retina taraması biyometrik çözümünü benimsemiştir. Kullanıcılar, insan kimliğinin kanıtı olarak bir dijital kimlik elde etmek için tarama yaparlar. Proje, gizliliği korumak için sıfır bilgi kanıtı gibi teknolojileri kullandığını iddia etmekte, ancak veri sızıntısı, kara borsa ticareti kimlikleri gibi sorunlar dahil olmak üzere hâlâ tartışmalar mevcuttur.
Başka bir çözüm, Sosyal Web'e dayalı bir teminat mekanizmasıdır. Yeni kullanıcıların gerçekliğini kanıtlamak için doğrulanmış kullanıcıların teminatını kullanır. Bu yöntem biyometrik verilerin toplanmasını gerektirmez, ancak doğrulama etkinliğini maksimize etmek için teşvik mekanizmasının nasıl tasarlanacağı bir zorluktur.
Bazı projeler sosyal doğrulama için video görüşmesi, bulmaca oyunları gibi yöntemler kullanmaktadır. Biyometrik verilere kıyasla, bu yöntemler daha az müdahaleci görünmekte ve belirli bir anonimlik düzeyini korumaktadır.
AI teknolojisinin ilerlemesi ile birlikte, yenilikçi ve etkili insan TANIMLAMA mekanizmalarının tasarımı giderek daha önemli hale geliyor. Bu, sadece evrensel temel gelir gibi uygulamaları değil, aynı zamanda gelecekteki Sosyal Web'in sağlıklı gelişiminin temelini de ilgilendiriyor.
Şu anda mükemmel bir çözüm yok, her yöntemin avantajları ve dezavantajları var. Kısa vadede biyometrik ve sosyal doğrulamayı birleştirmenin gerekli olabileceği, uzun vadede ise Sosyal Web tabanlı çözümlere daha fazla eğilim olabileceği görüşü var.
Herhangi bir çözüm benimsense de, süreçlerin ve verilerin şeffaflığını artırmak son derece önemlidir. Ancak bu şekilde, gizliliği korurken kullanıcı TANIMLAMASI'nı etkin bir şekilde doğrularken merkeziyetsizlik Sosyal Web'inin gerçek vizyonunu gerçekleştirebiliriz.