Доказательство личности
Доказательство личности (англ. Proof of personhood, PoP) — это способ противодействия злонамеренным атакам на одноранговые сети, в частности, атакам с использованием множества фальшивых идентичностей, известных как атака Сивиллы. Децентрализованные онлайн-платформы особенно уязвимы перед подобными атаками из-за своей природы, предполагающей демократичность и реакцию на крупные группы голосующих. В PoP каждый уникальный человеческий участник получает одну равную единицу голосовой силы и любые связанные с этим вознаграждения.
Термин широко используется в контексте криптовалют и блокчейнов, в качестве аналога таких механизмов распределения консенсуса, как доказательство работы, доказательство доли и других методов, чья цель — пропорционально распределять голосовую силу и вознаграждения среди участников в зависимости от вложенных ресурсов.
Предпосылки
Проблема атак Сивиллы с многочисленными виртуальными идентичностями была признана в течение десятилетий фундаментальной задачей для распределённых систем, где предполагается, что каждый человек имеет только одну учётную запись или идентичность[1]. CAPTCHA стремится ограничить скорость автоматизированных атак Сивиллы, используя автоматические тесты Тьюринга для различения людей и машин, создающих аккаунты либо запрашивающих услуги. Однако даже при достижении этой цели CAPTCHA позволяет одному человеку получить несколько учётных записей или долей ресурса, просто последовательно разгадывая несколько CAPTCHA, тем самым не выполняя принцип «один человек — одна учётная запись» в доказательстве личности. Помимо этого, пользователи с нарушениями зрения или обучения могут испытывать трудности при разгадывании таких головоломок. Кроме того, современные ИИ начинают успешно решать задачи CAPTCHA[2].
Распределённые системы могут требовать от пользователей аутентификации с применением надёжных идентичностей, подтверждённых государственными органами или доверенным третьим лицом, например, посредством сервисов проверки идентификации либо систем самоуправляемой идентичности. Однако такие жёсткие требования идентификации противоречат принципам конфиденциальности и анонимности, а также увеличивают барьеры для входа. Одним из предложенных способов получения анонимных, но уникальных для каждого человека учётных данных в распределённых системах стали «псевдонимные встречи», когда участники периодически собираются на физических мероприятиях, и используют тот факт, что человек может физически находиться только в одном месте одновременно[3].
В 2014 году Виталик Бутерин поднял задачу создания «системы уникальной идентичности» для криптовалют, которая позволила бы каждому человеку получить ровно один токен для участия без риска атаки Сивиллы[4]. В 2017 году термин «доказательство личности» был предложен для подхода, основанного на псевдонимных встречах[5].
Подходы
Предложен широкий спектр подходов к реализации доказательства личности, некоторые из которых проходят экспериментальное внедрение[6].
Очные мероприятия
Первоначально описанный Борге с соавторами подход заключался в использовании очных псевдонимных встреч как основы для периодического получения анонимных токенов «один человек — один токен» без необходимости проверки идентичности[3][5]. Проект encointer адаптирует этот способ, приглашая участников встречаться одновременно небольшими группами в случайно выбранных местах для подтверждения физического присутствия друг друга[7].
Недостаток такого подхода — необходимость лично прибывать в назначенное место и время, что неудобно для участников с пересекающимися обязанностями. Также существует проблема проведения так называемых «федеративных псевдонимных встреч» одновременно в разных локациях при условии, что каждая группа должна убедиться в честности организации других групп и не допустить искусственного увеличения числа выдаваемых цифровых удостоверений.
Социальные сети
Другой подход, близкий к Вебу доверия в PGP, основывается на построении пользователями социальной сети для взаимной аттестации личностей[8]. Проект UniqueID интегрирует биометрическую верификацию в структуру социальной сети[9].
Критика такого подхода связана со сложностью проверки того, что социальная связь не создала дополнительные идентичности Сивиллы в другой, не пересекающейся группе контактов. Также существует проблема — алгоритмы детектирования Сивиллы на основе анализа графа социальной сети основываются на ряде гипотез о поведении атакующих, которые не всегда выполняются в реальных онлайн-сетях[10]. Кроме того, такие алгоритмы позволяют выявлять лишь крупные, плотно связанные группы Сивилл-узлов в социальной сети, а маломасштабные атаки по структуре могут быть неотличимы от легитимных связей.
Сильные идентичности
Существует подход, при котором участники должны иметь подтверждённую идентичность, которую затем скрывают или анонимизируют при использовании системы. Основная критика — риски для приватности и опасности слежки, связанные с хранением централизованных баз идентичностей, особенно биометрических; кроме того, пользователям приходится полагаться на сервис проверки не только ради защиты от Сивиллы, но и сохранности их персональных данных. Ещё один аргумент против — неэффективность систем распознавания лиц на глобальном уровне из-за недостаточной энтропии лиц.
Компания Apple, внедрившая функцию распознавания лиц на iPhone, пытается защитить конфиденциальность пользователей за счёт применения Secure Enclave. Математическое описание лица, получаемое камерой TrueDepth, не покидает устройство пользователя, что повышает уровень защиты персональной информации[11][12]. Однако остаются вопросы по поводу надёжности таких систем: известно о случаях, когда устройства ошибочно распознавали родственников как одного и того же пользователя[13].
Даже при наличии децентрализованных механизмов защиты приватности недостатками этого способа остаются сложность и стоимость получения подтверждённой личной идентификации, а также риски социальной эксклюзии — для пользователей, не имеющих документов, не желающих раскрывать идентичность из-за приватности, либо ошибочно отсеянных по биометрическим причинам[14].
Крипто-биометрия
Для преодоления опасностей, связанных с использованием биометрии для доказательства уникальности человека, одного лишь шифрования биометрических данных по криптографическим моделям недостаточно. Для этого, например, проект Humanode внедряет совместное применение конфиденциальных вычислений, гомоморфного шифрования и доказательств с нулевым разглашением, при котором исходные биометрические данные не покидают устройство пользователя, а распределённая сеть получает только сведения, необходимые для проверки человеческой уникальности и «живости».
Онлайн Тьюринг-тесты
Другой класс методов основывается на развитии идеи CAPTCHA для проверки уникальности человека. Так, сеть Idena поручает участникам взаимно проверять друг друга с помощью специальных тестов («flip»)[15]. К недостаткам относятся неудобства для пользователей, а также риск того, что искусственный интеллект и глубокие подделки скоро научатся проходить такие тесты автоматически или убеждать реальных участников, что синтетический пользователь — настоящий человек.
Применение
Одно из предложенных применений доказательства личности — обеспечение более широкого распределения голосовой силы в неконтролируемых алгоритмах консенсуса[5], и преодоление повторной централизации, наблюдаемой в пулах майнеров доказательства работы[16], и предсказанной для систем доказательства доли[17].
Другой вариант использования — поддержка демократического управления в децентрализованных онлайн-системах, включая блокчейны и криптовалюты, где требуется принцип «один человек — один голос»[18].