15、自主主权身份(SSI)架构全景:深入剖析与展望

自主主权身份(SSI)架构全景:深入剖析与展望

在自主主权身份(SSI)架构中,第3层的互操作性主要涉及两个关键问题:各方将交换何种格式的可验证凭证?以及使用何种协议进行交换?然而,这些问题的答案并不简单,SSI社区在这些方面存在显著分歧,这使得第3层的互操作性面临风险。接下来,我们将详细探讨不同的凭证格式和交换协议。

主要凭证格式
  • JSON Web Token(JWT)格式 :JWT是一种成熟的规范(RFC 7519),常用于OAuth、Open ID Connect等现代网络登录技术。它在多种编程语言中都有良好的支持,例如uPort SSI生态系统就以JWT为中心。然而,JWT工具在解释凭证中的丰富元数据方面存在不足,并且它会揭示签名文档中的所有内容,不支持选择性披露。此外,JWT最初是作为短期令牌设计的,作为长期凭证使用时,缺乏预定义的凭证撤销机制。
  • Blockcerts格式 :Blockcerts是一种开源的、面向机器的凭证标准,可使用多种区块链(如比特币和以太坊)作为凭证的锚点。它是由Learning Machine设计和推广的,现在属于Hyland Credentials。Blockcerts是经过数字签名的JSON文档,包含凭证持有者的属性。它们通常批量发行,每个证书被哈希处理,批次中的所有证书哈希值组合成Merkle树,根哈希记录在区块链上。验证Blockcerts可以证明凭证未被修改、由正确的发行者签名且未被撤销。
  • W3C可验证凭证格式 :W3C为可验证凭证的互操作性制定了全球标准,即Verifiable C
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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