Inside InterLink : un regard plus approfondi sur le système blockchain vérifié par des humains

InterLink est un projet blockchain axé sur la vérification de l'identité humaine par reconnaissance faciale et détection de présence. Lancé par InterLink Labs, ce réseau vise à créer un système décentralisé où chaque participant est confirmé comme une personne unique, répondant ainsi à des problèmes tels que l'interférence des robots et les attaques Sybil dans les environnements Web3. Le projet a permis de sécuriser 20 millions de dollars en financement d'amorçage plus tôt cette année, soutenu par des investisseurs tels que Google pour les startups et Monad. À ce jour, la plateforme compte plus de 2.5 millions d'utilisateurs vérifiés, en croissance constante depuis le franchissement du million d'analyses enregistrées en juin. Cette expansion reflète les efforts continus déployés pour développer une base d'utilisateurs mondiale, même si elle n'en est qu'à ses débuts.

La vision fondamentale : un réseau pour les vraies personnes

InterLink se positionne comme le fondement d'un « réseau humain », où les individus vérifiés constituent l'épine dorsale du système. Le livre blanc du projet fixe l'objectif d'atteindre un milliard de participants actifs, en mettant l'accent sur les applications liées à l'identité, à la gouvernance et à la coordination économique. Les utilisateurs deviennent des « nœuds humains » après un processus de vérification unique, qui lie leur identité au réseau sans nécessiter le stockage de données personnelles en chaîne.

Cette approche diffère des blockchains classiques, où les portefeuilles anonymes peuvent être facilement multipliés. InterLink privilégie un modèle « une personne, une identité ». Les développeurs peuvent l'intégrer via le SDK Human Auth, permettant ainsi aux plateformes externes de vérifier les utilisateurs sans accéder aux informations biométriques brutes. Cette vision s'étend à la distribution de récompenses via une forme de revenu universel de base financé par l'IA, bien que les détails de sa mise en œuvre restent conceptuels à ce stade.

La structure du réseau comprend des composants modulaires : une couche d'identité, des interfaces applicatives et une blockchain pour la gestion des jetons. Elle vise à permettre une participation équitable dans des domaines comme les airdrops et le staking, où les faux comptes faussent souvent les résultats.

Éléments clés : InterLink ID et nœuds humains

Au cœur de cette approche se trouve InterLink ID, un système de vérification biométrique. Les utilisateurs scannent leur visage via l'application, et des algorithmes d'IA vérifient leur présence afin d'éviter les usurpations d'identité, comme les photos ou les vidéos. Une fois vérifié, l'identifiant donne accès aux fonctionnalités de l'écosystème et transforme l'utilisateur en nœud humain.

Les nœuds humains remplacent le matériel de minage traditionnel par une intervention humaine. Aucun équipement spécialisé n'est requis ; la récompense est liée à l'activité et à la contribution, par exemple en utilisant des mini-applications ou en partageant des ressources. Le système utilise la preuve de personnalité, distribuant des jetons en fonction des niveaux de vérification et d'activité. Cette méthode vise à réduire la consommation d'énergie par rapport aux modèles de preuve de travail.

Les nœuds gagnent des jetons InterLink ($ITL ou $ITLG), dont les récompenses sont liées à leur présence et à leurs tâches. Les nœuds inactifs sont soumis à des pénalités, notamment la destruction de jetons, afin de préserver la santé du réseau. Un récent vote de la DAO a approuvé ce mécanisme, avec un soutien de 72 % de la communauté. Il détruit de manière exponentielle les récompenses en attente pour les nœuds inactifs, les déconnectant potentiellement si leur solde atteint zéro.

L'application InterLink et l'écosystème plus large

L'application InterLink sert de point d'entrée principal. Elle gère la gestion des identifiants, le suivi des jetons et l'accès à des mini-applications dans des catégories telles que les réseaux sociaux, les jeux et la finance. Les utilisateurs peuvent contribuer à l'entraînement de l'IA en effectuant des tâches ou en partageant la puissance de calcul de leur appareil, tout en préservant la confidentialité des données. Un tableau de bord suit ces contributions, garantissant ainsi la transparence.

Les développeurs utilisent le kit de développement de mini-applications (MDK) pour créer et déployer des applications. La place de marché permet la publication directe sans approbation centralisée, contrairement aux boutiques d'applications traditionnelles. Des outils d'intégration comme le SDK InterLink sont compatibles avec iOS, Android et le web, et des subventions peuvent être accordées, jusqu'à 500 millions de dollars ITL, pour les projets axés sur l'IA.

Au-delà de l'application, InterLink explore le matériel avec HumanPad, un appareil portable permettant la vérification dans les régions dépourvues de caméras de haute qualité. De la taille d'un iPod Shuffle, il se concentre sur la biométrie et pourrait faciliter l'accès aux services financiers pour les populations non bancarisées. L'écosystème comprend également DeFi éléments : un portefeuille non dépositaire, des paiements QR convertissant les crypto-monnaies en monnaie fiduciaire et des échanges pour les transactions au comptant, les ponts et les perpétuels avec effet de levier.

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Fondements techniques : biométrie, confidentialité et IA

La base technique d'InterLink repose sur une biométrie avancée pour la vérification d'identité, combinée à de solides mesures de confidentialité et à des processus pilotés par l'IA pour garantir sécurité et évolutivité. Le système s'appuie sur la reconnaissance faciale, utilisant des modèles d'apprentissage profond comme les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les transformateurs de vision (ViT) pour analyser les scans des utilisateurs. Ces modèles, inspirés d'architectures telles que XceptionNet et EfficientNet, sont entraînés sur de vastes bases de données d'images réelles et synthétiques. Ils détectent les signes subtils de contrefaçon, comme des textures de peau artificielles ou des clignements de yeux irréguliers.

Pour une séquence d'images faciales, le modèle de détection calcule une probabilité d'authenticité, notant l'entrée de 0 (probablement synthétique) à 1 (authentique). Cela implique une analyse spatiale des images individuelles et des vérifications temporelles sur les images, utilisant le flux optique pour mesurer la cohérence des mouvements. Une cohérence faible signale souvent les deepfakes, car le contenu généré par l'IA peine à intégrer la dynamique naturelle. L'analyse spectrale examine plus en détail les schémas de fréquence des images, révélant des artefacts courants dans les faux. Le modèle s'affine en minimisant les erreurs grâce à une fonction de perte d'entropie croisée binaire, qui compare les prédictions aux vrais libellés.

La détection de présence ajoute une couche supplémentaire : l'utilisateur doit effectuer des actions comme sourire ou cligner des yeux pour confirmer sa présence en temps réel. Cette méthode neutralise les images statiques ou les vidéos préenregistrées en surveillant les signaux physiologiques, tels que les mouvements oculaires ou les micro-expressions. Tout le traitement s'effectue localement sur l'appareil de l'utilisateur afin de minimiser les risques, et seules les données chiffrées sont envoyées pour vérification.

La confidentialité est primordiale et est assurée par des données biométriques chiffrées. Les données brutes, comme les scans faciaux, sont transformées en vecteurs de caractéristiques à l'aide de modèles comme ResNet ou ViTs. Ces vecteurs sont soumis à un salage et à un hachage par projection aléatoire pour décorréler les composants, suivis d'un hachage sensible à la localité pour créer des codes binaires permettant la correspondance sans révéler les originaux. Preuves de connaissance nulle (ZKP) Ces hachages sont ensuite validés à l'aide de schémas comme les engagements de Pedersen, où une valeur est masquée mais prouvable. Lors de la vérification, les utilisateurs génèrent des preuves montrant des correspondances sans exposer les données, stockées dans un pool de nœuds décentralisé.

Les améliorations de l'IA renforcent ce système : l'apprentissage auto-supervisé extrait les caractéristiques sans étiquettes, la confidentialité différentielle ajoute du bruit pour empêcher la reconstruction, et les réseaux antagonistes génératifs (GAN) testent les usurpations d'identité. Il en résulte un chiffrement irréversible et annulable : en cas de compromission, les utilisateurs peuvent se réinscrire avec une nouvelle transformation. Cette conception est conforme au RGPD et au CCPA en minimisant l'exposition des données et en décentralisant le stockage, réduisant ainsi les risques de violation. Elle permet des applications dans les secteurs de la finance pour l'intégration sécurisée, de la santé pour la vérification des patients et des services gouvernementaux comme le contrôle des électeurs.

Les ZKP sous-tendent une grande partie de ce processus, permettant de prouver des affirmations sans révéler de détails. Ils garantissent l'exhaustivité (les affirmations vraies convainquent les vérificateurs), la solidité (les fausses le font rarement) et la divulgation de connaissance nulle (aucune fuite d'informations supplémentaires). Le protocole comprend des étapes d'engagement, de défi, de réponse et de vérification. Dans InterLink, les utilisateurs prouvent des attributs tels que l'âge sur la chaîne via des zk-SNARK ou des zk-STARK, qui offrent des preuves succinctes et une sécurité post-quantique. Les défis incluent la surcharge de calcul, gérée par des optimisations, et les configurations fiables, évitées grâce aux STARK.

L'apprentissage fédéré entraîne les modèles d'IA sur plusieurs appareils sans centraliser les données. Lors de l'entraînement, les appareils calculent les mises à jour à l'aide d'intégrations sécurisées (représentations irréversibles de la biométrie) et envoient uniquement les gradients à un agrégateur, qui les moyenne pour mettre à jour le modèle global. Cela optimise une fonction de perte sur des échantillons distribués, avec des garanties de convergence. Des techniques comme l'élagage des modèles réduisent la charge de travail des appareils mobiles, et les utilisateurs peuvent s'y inscrire pendant les périodes d'inactivité, ce qui leur permet d'obtenir des récompenses. Des mécanismes de sauvegarde répliquent les données chiffrées sur tous les nœuds, avec une surveillance en temps réel et un basculement pour une meilleure résilience.

Lors de l'inférence, les appareils locaux traitent les nouvelles analyses en intégrations et exécutent le modèle pour les prédictions, comme les scores d'authenticité, tout en préservant la confidentialité des données. Cela garantit une faible latence, une évolutivité et une robustesse optimales, avec des indicateurs affichant une fausse acceptation inférieure à 0.001 et un rejet inférieur à 0.005. Comparé aux systèmes centralisés, il améliore la détection des fraudes de 20 % grâce à la diversité des données. Des incitations, basées sur la taille de l'échantillon et le temps consacré, ont permis d'augmenter la participation de 40 %.

Globalement, ces éléments créent une défense multicouche. Les performances dépassent 90 % de précision lors des tests de performance, et les mises à jour fédérées garantissent l'adaptation aux nouvelles menaces. Malgré la présence de vulnérabilités, leur combinaison augmente considérablement le coût des attaques, positionnant InterLink comme une infrastructure d'identité évolutive.

Économie symbolique et structure financière

InterLink emploie un économie à double jeton Avec $ITL et $ITLG, conçus pour séparer l'utilité de l'investissement tout en soutenant la conformité et la croissance de l'écosystème. $ITL dispose d'un stock total de 10 milliards de jetons, géré par la Fondation InterLink comme réserve stratégique. La moitié de ce montant, soit 5 milliards, est allouée aux détenteurs de $ITLG, le reste contribuant à la croissance et à la stabilité institutionnelles. Ce jeton vise à soutenir un réseau plus large, notamment en finançant des développements et des partenariats.

$ITLG, avec une réserve de 100 milliards, représente une participation humaine active. 20 % sont destinés aux mineurs de nœuds humains, récompensant les utilisateurs vérifiés pour leurs contributions au réseau, telles que l'activité et le partage de ressources. Les XNUMX % restants financent des incitations, notamment des subventions pour les développeurs et des programmes communautaires. Les détenteurs peuvent gagner des $ITL simplement en détenant des $ITLG, sans conversion, favorisant ainsi un engagement à long terme.

Ce modèle s'inspire des pratiques cryptographiques où un jeton sert de garantie pour l'investissement, conformément à la réglementation de la SEC, tandis que l'autre alimente les opérations quotidiennes. Il vise l'équilibre : $ITLG stimule l'implication des utilisateurs dans les mini-applications, les paiements et les plateformes de lancement, tandis que $ITL soutient l'expansion. Aucun échange direct entre les jetons n'est possible, ce qui met l'accent sur des rôles distincts.

La structure prend en charge les composants DeFi, comme la plateforme ITLX Exchange pour les swaps au comptant, les passerelles inter-chaînes et le trading perpétuel avec un effet de levier allant jusqu'à 100x. Les paiements QR permettent les conversions crypto-monnaies en monnaie fiduciaire, facilitant ainsi l'adoption par les commerçants. De récentes clarifications dans la documentation du projet soulignent cette séparation afin de garantir le respect de la réglementation, $ITLG étant positionné pour des utilisations concrètes, comme la distribution d'aide dans les régions non bancarisées.

Les allocations encouragent l'inclusivité, avec des récompenses minières basées sur preuve de personnalité plutôt que du matériel. Cela s'inscrit dans la vision plus large du revenu universel de base financé par l'IA, où les jetons distribuent de la valeur aux participants vérifiés. Alors que les modalités d'acquisition ou de destruction évoluent, l'économie privilégie l'équité, la gouvernance communautaire influençant les ajustements.

Feuille de route : du lancement à l'échelle mondiale

Le plan quinquennal d'InterLink débute avec les produits phares en 2025 : identifiant, application, chaîne, SDK, portefeuille et plateforme d'échange. Il vise 10 millions d'utilisateurs vérifiés, des modèles faciaux de premier ordre selon le NIST et une cotation de jetons sur les principales plateformes d'échange. Une carte InterLink pour les paiements vise à atteindre trois millions d'utilisateurs.

D'ici 2026, l'accent sera mis sur les agents d'IA, les masters en droit (LLM) propriétaires et les communautés de développeurs. Les préparatifs en vue d'une cotation en bourse américaine incluent des audits et la conformité avec la SEC. L'expansion des tokens vise des dizaines de millions de dollars grâce à des initiatives UBI dans 180 pays.

À partir de 2027, les objectifs incluent un milliard d'utilisateurs, un positionnement parmi les meilleurs réseaux de mini-applications et $ITLG comme norme de paiement pour l'aide aux zones mal desservies. L'infrastructure vise à gérer 100 milliards de vérifications, remplaçant ainsi les méthodes KYC traditionnelles.

Parmi les étapes récentes, on compte des partenariats avec Google et AWS, ainsi que des campagnes communautaires comme des primes et des concours vidéo pour stimuler l'engagement. Le projet met l'accent sur l'écoute des retours, avec notamment des fonctionnalités de chat pour une interaction en temps réel.

Regard vers l'avenir

InterLink s'attaque aux véritables enjeux de la confiance numérique, des robots à la confidentialité. Sa conception centrée sur l'humain pourrait favoriser des applications Web 3 plus équitables, mais le déploiement mondial de la biométrie comporte des obstacles tels que l'accès aux appareils et les divergences réglementaires. L'objectif ambitieux d'un milliard d'utilisateurs mettra à l'épreuve la mise en œuvre.

À mesure que la blockchain évolue, des projets comme celui-ci mettent en lumière la nécessité d'une participation vérifiée. Les lecteurs intéressés peuvent s'y joindre. download l'application ou explorez le whitepaper Pour plus de détails. Il reste à voir si cela remodèlera l'identité du Web3, mais le cadre offre une voie structurée pour l'avenir.

Sources:

1. Livre blanc officiel d'InterLink – Explication détaillée du modèle de preuve de personnalité d’InterLink, de sa mise en œuvre technique et des composants de l’écosystème.
2. InterLink Labs confirme l'investissement stratégique de Google – Yahoo Finance
3. Informations sur le financement d'InterLink Labs – Cryptorank