25、去中心化标识符与数字钱包:构建互联网信任新生态

去中心化标识符与数字钱包:构建互联网信任新生态

1. 去中心化标识符(DIDs)概述

DID - to - DID 连接是 Trust over IP 堆栈第二层的核心。在这一层,代理使用安全的 DIDComm 协议进行通信,就像网页浏览器和服务器通过安全的 HTTPS 协议通信一样。DIDs 使 SSL/TLS PKI 架构更加“民主化”,让任何人在任何时间、任何地点都能建立安全连接。

1.1 DIDs 对隐私保护的重要作用

传统的个人标识符(如政府身份证号、健康 ID 号等)由第三方一次性分配,当你分享这些信息时,很容易被不同的依赖方跟踪和关联,也方便了这些方共享信息并为你建立数字档案。

而 DIDs 则彻底改变了这种情况:
- 多对一关系 :每次与新的依赖方建立关系时,你可以生成并分享自己的对等 DID,该依赖方将是世界上唯一知道这个 DID(及其公钥和服务端点 URL)的一方,反之亦然。这样,你将拥有数千个 DID,每个关系对应一个。
- 自动身份验证 :每个唯一的对等 DID 为你和依赖方提供了一个永久的私人通道。通过交换由各自私钥签名的消息,双方可以自动进行双向身份验证,使欺骗或网络钓鱼几乎不可能。
- 安全的数据共享 :对等 DIDs 和私人通道提供了一种简单、标准且可验证的方式来共享签名的个人数据。你可以方便地控制和查看共享内容,依赖方则能获得新鲜的、第一人称的、具有加密可验证和 GDPR 可审计同意的数据。
- 抵御数据泄露 :使用成对的对等 DID

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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