Inside InterLink: Ein genauerer Blick auf das von Menschen verifizierte Blockchain-System

Interlink ist ein Blockchain-Projekt, das sich auf die Verifizierung menschlicher Identitäten durch Gesichtsscans und Lebenderkennung konzentriert. Das von InterLink Labs gestartete Netzwerk zielt darauf ab, ein dezentrales System zu schaffen, in dem jeder Teilnehmer als einzigartige Person bestätigt wird. Dies berücksichtigt Probleme wie Bot-Interferenzen und Sybil-Angriffe in Web3-Umgebungen. Das Projekt sicherte 20 Mio. US$ Anfang des Jahres eine Startfinanzierung erhalten, unterstützt von Investoren wie Google für Startups und Monad. Aktuell verzeichnet die Plattform über 2.5 Millionen verifizierte Nutzer und verzeichnet damit ein stetiges Wachstum seit der Überschreitung der Millionengrenze bei registrierten Scans im Juni. Diese Expansion spiegelt die anhaltenden Bemühungen zum Aufbau einer globalen Nutzerbasis wider, obwohl sich die Plattform noch in der Anfangsphase befindet.

Die Kernvision: Ein Netzwerk für echte Menschen

InterLink positioniert sich als Grundlage für ein „Human Network“, in dem verifizierte Personen das Rückgrat des Systems bilden. Das Whitepaper des Projekts skizziert das Ziel, eine Milliarde aktive Teilnehmer zu erreichen, und legt den Schwerpunkt auf Anwendungen in den Bereichen Identität, Governance und wirtschaftliche Koordination. Benutzer werden nach einem einmaligen Verifizierungsprozess zu „Human Nodes“, der ihre Identität an das Netzwerk bindet, ohne dass persönliche Daten in der Kette gespeichert werden müssen.

Dieser Ansatz unterscheidet sich von typischen Blockchains, bei denen anonyme Wallets problemlos vervielfältigt werden können. Stattdessen setzt InterLink auf ein „Eine Person, eine Identität“-Modell. Entwickler können dies über das Human Auth SDK integrieren, sodass externe Plattformen Benutzer verifizieren können, ohne auf biometrische Rohdaten zugreifen zu müssen. Die Vision umfasst die Verteilung von Belohnungen durch eine Art universelles Grundeinkommen, finanziert durch KI. Details zur Umsetzung sind derzeit jedoch noch konzeptionell.

Die Struktur des Netzwerks umfasst modulare Komponenten: eine Identitätsebene, Anwendungsschnittstellen und eine Blockchain für die Token-Verwaltung. Ziel ist es, eine faire Teilnahme in Bereichen wie Airdrops und Staking zu ermöglichen, in denen gefälschte Konten oft die Ergebnisse verfälschen.

Schlüsselelemente: InterLink ID und Human Nodes

Das Herzstück ist InterLink ID, ein biometrisches Verifizierungssystem. Nutzer scannen ihr Gesicht über die App, und KI-Algorithmen prüfen die Identität, um Fälschungen wie Fotos oder Videos zu verhindern. Nach der Verifizierung gewährt die ID Zugriff auf Ökosystemfunktionen und macht den Nutzer zu einem Human Node.

Human Nodes ersetzen traditionelle Mining-Hardware durch menschliche Beteiligung. Es ist keine spezielle Ausrüstung erforderlich; Belohnungen gibt es für Aktivität und Beiträge, beispielsweise für die Nutzung von Mini-Apps oder das Teilen von Ressourcen. Das System nutzt den Nachweis der Person und verteilt Token basierend auf Verifizierung und Aktivitätsniveau. Diese Methode zielt auf einen geringeren Energieverbrauch im Vergleich zu Proof-of-Work-Modellen ab.

Knoten erhalten InterLink-Token ($ITL oder $ITLG), wobei die Belohnungen an Anwesenheit und Aufgaben geknüpft sind. Inaktive Knoten müssen mit Strafen rechnen, darunter Token-Burns, um die Netzwerkintegrität aufrechtzuerhalten. Eine kürzlich erfolgte DAO-Abstimmung genehmigte diesen Mechanismus mit 72 % Zustimmung der Community. Er verbrennt ausstehende Belohnungen für inaktive Knoten exponentiell und kann diese bei einem Null-Kontostand möglicherweise trennen.

Die InterLink-App und das breitere Ökosystem

Die InterLink-App dient als zentraler Einstiegspunkt. Sie übernimmt die ID-Verwaltung, das Token-Tracking und den Zugriff auf Mini-Apps in Kategorien wie Soziales, Gaming und Finanzen. Nutzer können zum KI-Training beitragen, indem sie Aufgaben erledigen oder die Rechenleistung des Geräts teilen, ohne dabei die Privatsphäre der Daten zu gefährden. Ein Dashboard verfolgt diese Beiträge und sorgt für Transparenz.

Entwickler nutzen das Mini-App Development Kit (MDK) zum Erstellen und Bereitstellen von Apps. Der Marktplatz ermöglicht im Gegensatz zu herkömmlichen App-Stores die direkte Veröffentlichung ohne zentrale Genehmigungen. Integrationstools wie das InterLink SDK unterstützen iOS, Android und das Web. Für KI-Projekte stehen Fördermittel von bis zu 500 Millionen US-Dollar zur Verfügung.

Neben der App erforscht InterLink auch Hardware mit HumanPad, einem tragbaren Gerät zur Verifizierung in Regionen ohne hochwertige Kameras. Es hat die Größe eines iPod Shuffle, konzentriert sich auf biometrische Daten und könnte Menschen ohne Bankkonto Zugang zu Finanzdienstleistungen ermöglichen. Das Ökosystem umfasst außerdem DeFi Elemente: eine nicht verwahrte Brieftasche, QR-Zahlungen, die Krypto in Fiat umwandeln, und Börsen für Spot-Trading, Bridging und Perpetuals mit Hebelwirkung.

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Technische Grundlagen: Biometrie, Datenschutz und KI

Die technische Grundlage von InterLink basiert auf fortschrittlicher Biometrie zur Identitätsprüfung, kombiniert mit robusten Datenschutzmaßnahmen und KI-gesteuerten Prozessen, um Sicherheit und Skalierbarkeit zu gewährleisten. Das System beginnt mit der Gesichtserkennung und nutzt Deep-Learning-Modelle wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Vision Transformers (ViTs) zur Analyse von Benutzerscans. Diese Modelle, inspiriert von Architekturen wie XceptionNet und EfficientNet, werden anhand umfangreicher Datensätze realer und synthetischer Bilder trainiert. Sie erkennen subtile Anzeichen von Fälschungen, wie unnatürliche Hautstrukturen oder unregelmäßige Blinzelmuster.

Für eine Sequenz von Gesichtsbildern berechnet das Erkennungsmodell eine Authentizitätswahrscheinlichkeit und bewertet die Eingabe im Wesentlichen von 0 (wahrscheinlich synthetisch) bis 1 (authentisch). Dies umfasst eine räumliche Analyse einzelner Bilder und zeitliche Überprüfungen über alle Bilder hinweg. Der optische Fluss wird verwendet, um die Bewegungskonsistenz zu messen – eine geringere Kohärenz weist oft auf Deepfakes hin, da KI-generierte Inhalte mit natürlicher Dynamik zu kämpfen haben. Die Spektralanalyse untersucht außerdem Frequenzmuster in den Bildern und deckt Artefakte auf, die bei Fälschungen häufig vorkommen. Das Modell verfeinert sich selbst, indem es Fehler mithilfe einer binären Kreuzentropie-Verlustfunktion minimiert, die Vorhersagen mit echten Bezeichnungen vergleicht.

Die Liveness-Erkennung fügt eine weitere Ebene hinzu und erfordert Aktionen wie Lächeln oder Blinzeln, um die Echtzeit-Anwesenheit zu bestätigen. Dies wirkt statischen Bildern oder aufgezeichneten Videos entgegen, indem physiologische Signale wie Augenbewegungen oder Mikroausdrücke überwacht werden. Die gesamte Verarbeitung erfolgt lokal auf dem Gerät des Benutzers, um Risiken zu minimieren, wobei nur verschlüsselte Merkmale zur Überprüfung gesendet werden.

Datenschutz steht im Mittelpunkt und wird durch verschlüsselte biometrische Daten gewährleistet. Rohdaten wie Gesichtsscans werden mithilfe von Modellen wie ResNet oder ViTs in Merkmalsvektoren umgewandelt. Diese Vektoren werden Salting und Random Projection Hashing unterzogen, um die Komponenten zu dekorrelieren. Anschließend wird lokalitätssensitives Hashing durchgeführt, um Binärcodes zu erstellen, die einen Abgleich ermöglichen, ohne die Originale preiszugeben. Zero-Knowledge-Proofs (ZKPs) Anschließend werden diese Hashes mithilfe von Schemata wie Pedersen-Commitments festgeschrieben, bei denen ein Wert verborgen, aber beweisbar ist. Während der Überprüfung generieren Benutzer Beweise, die Übereinstimmungen zeigen, ohne Daten preiszugeben, die in einem dezentralen Knotenpool gespeichert sind.

KI-Verbesserungen unterstützen dies: Selbstüberwachtes Lernen extrahiert Merkmale ohne Beschriftungen, Differential Privacy fügt Rauschen hinzu, um Rekonstruktionen zu verhindern, und Generative Adversarial Networks (GANs) testen auf Spoofing. Das Ergebnis ist eine irreversible, löschbare Verschlüsselung – im Falle einer Kompromittierung können sich Benutzer mit einer neuen Transformation erneut anmelden. Dieses Design entspricht DSGVO und CCPA, indem es die Datenexposition minimiert und die Speicherung dezentralisiert, wodurch das Risiko von Sicherheitsverletzungen reduziert wird. Es ermöglicht Anwendungen im Finanzwesen für sicheres Onboarding, im Gesundheitswesen für die Patientenverifizierung und bei staatlichen Diensten wie Wählerprüfungen.

ZKPs untermauern einen Großteil davon und ermöglichen den Nachweis von Aussagen, ohne Details preiszugeben. Sie erfüllen die Anforderungen an Vollständigkeit (wahre Aussagen überzeugen Prüfer), Solidität (falsche Aussagen tun dies selten) und Zero-Knowledge (keine zusätzlichen Informationslecks). Das Protokoll umfasst Commitment-, Challenge-, Response- und Verifizierungsschritte. In InterLink weisen Nutzer Attribute wie das Alter on-chain über zk-SNARKs oder zk-STARKs nach, die prägnante Beweise und Post-Quantum-Sicherheit bieten. Herausforderungen sind der Rechenaufwand, der durch Optimierungen adressiert wird, und vertrauenswürdige Setups, die mit STARKs vermieden werden.

Federated Learning trainiert KI-Modelle geräteübergreifend, ohne Daten zu zentralisieren. Im Training berechnen Geräte Updates mithilfe sicherer Einbettungen – irreversibler Darstellungen biometrischer Daten – und senden ausschließlich Gradienten an einen Aggregator, der diese mittelt, um das globale Modell zu aktualisieren. Dies optimiert eine Verlustfunktion über verteilte Stichproben hinweg und garantiert Konvergenz. Techniken wie Model Pruning reduzieren den Overhead für mobile Geräte, und Nutzer können sich während Leerlaufzeiten anmelden und erhalten dafür Belohnungen. Backup-Mechanismen replizieren verschlüsselte Daten über Knoten hinweg, mit Echtzeitüberwachung und Failover für mehr Ausfallsicherheit.

Bei der Inferenz verarbeiten lokale Geräte neue Scans in Einbettungen und führen das Modell für Vorhersagen, wie z. B. Authentizitätsbewertungen, aus, wobei die Daten vertraulich bleiben. Dies führt zu geringer Latenz, Skalierbarkeit und Robustheit, wobei die Metriken eine falsche Akzeptanz unter 0.001 und eine Ablehnung unter 0.005 zeigen. Im Vergleich zu zentralisierten Systemen verbessert es die Betrugserkennung durch vielfältige Daten um 20 %. Anreize, basierend auf Stichprobengröße und Zeitaufwand, haben die Teilnahme um 40 % erhöht.

Insgesamt bilden diese Elemente eine mehrschichtige Verteidigung. Die Leistung übertrifft in Benchmarks die 90-prozentige Genauigkeit, und föderierte Updates gewährleisten die Anpassung an neue Bedrohungen. Obwohl Schwachstellen bestehen, erhöht diese Kombination die Angriffskosten erheblich und positioniert InterLink als skalierbares Identitäts-Framework.

Token-Ökonomie und Finanzstruktur

InterLink verwendet eine Dual-Token-Wirtschaft Mit $ITL und $ITLG sollen Nutzen und Investition getrennt und gleichzeitig Compliance und Ökosystemwachstum gefördert werden. $ITL verfügt über einen Gesamtbestand von 10 Milliarden Token, die von der InterLink Foundation als strategische Reserve verwaltet werden. Die Hälfte davon – 5 Milliarden – ist für $ITLG-Inhaber vorgesehen, der Rest dient dem institutionellen Wachstum und der Stabilität. Dieser Token konzentriert sich auf eine breitere Netzwerkunterstützung, beispielsweise durch die Finanzierung von Entwicklungen und Partnerschaften.

$ITLG, mit einem Bestand von 100 Milliarden, steht für aktive menschliche Beteiligung. 20 Prozent sind für Human Node Miner bestimmt und belohnen verifizierte Nutzer für Netzwerkbeiträge wie Aktivität und Ressourcenteilung. Die restlichen XNUMX Prozent finanzieren Anreize, darunter Zuschüsse für Entwickler und Community-Programme. Inhaber können $ITL einfach durch das Halten von $ITLG verdienen, ohne dass Umrechnungen erforderlich sind, was langfristiges Engagement fördert.

Dieses Modell basiert auf Krypto-Praktiken, bei denen ein Token als Sicherheit für Investitionen dient und den SEC-Vorschriften entspricht, während der andere den täglichen Betrieb sichert. Es zielt auf Ausgewogenheit ab: $ITLG fördert die Nutzerbeteiligung an Mini-Apps, Zahlungen und Launchpads, während $ITL die Expansion unterstützt. Es gibt keinen direkten Tausch zwischen Token, wodurch unterschiedliche Rollen betont werden.

Die Struktur unterstützt DeFi-Komponenten wie die ITLX-Börse für Spot-Swaps, Cross-Chain-Bridges und Perpetual Trading mit bis zu 100-fachem Hebel. QR-Zahlungen ermöglichen die Konvertierung von Krypto in Fiat und erleichtern so die Akzeptanz bei Händlern. Jüngste Klarstellungen in der Projektdokumentation betonen diese Trennung, um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten. $ITLG ist für reale Anwendungen wie die Verteilung von Hilfsgütern in Regionen ohne Bankverbindung vorgesehen.

Zuteilungen fördern die Inklusivität, wobei die Mining-Belohnungen auf Persönlichkeitsnachweis statt Hardware. Dies knüpft an die umfassendere Vision eines KI-finanzierten UBI an, bei dem Token Werte an verifizierte Teilnehmer verteilen. Während sich die Einzelheiten zu Vesting oder Burns weiterentwickeln, steht in der Wirtschaft die Fairness im Vordergrund, wobei die Community-Governance Anpassungen beeinflusst.

Roadmap: Von der Markteinführung bis zur globalen Skalierung

Der Fünfjahresplan von InterLink beginnt 2025 mit den Kernprodukten: ID, App, Chain, SDK, Wallet und Exchange. Ziel sind 10 Millionen verifizierte Nutzer, NIST-Top-Gesichtsmodelle und Token-Listings an den wichtigsten Börsen. Eine InterLink-Karte für Zahlungen soll drei Millionen Nutzer erreichen.

Bis 2026 verlagert sich der Fokus auf KI-Agenten, proprietäre LLMs und Entwickler-Communitys. Die Vorbereitungen für die Notierung an der US-Börse umfassen Audits und die Einhaltung der SEC-Vorschriften. Die Token-Expansion zielt über UBI-Initiativen in 180 Ländern auf zig Millionen Dollar.

Ab 2027 sind eine Milliarde Nutzer, die Positionierung als führendes Mini-App-Netzwerk und $ITLG als Zahlungsstandard für Hilfsleistungen in unterversorgten Gebieten Ziel der Infrastruktur ist die Abwicklung von 100 Milliarden Verifizierungen, die traditionelle KYC-Methoden ersetzen.

Zu den jüngsten Meilensteinen zählen Partnerschaften mit Google und AWS sowie Community-Kampagnen wie Prämien und Videowettbewerbe zur Steigerung des Engagements. Das Projekt legt Wert auf Feedback und bietet Updates wie Chat-Funktionen für Echtzeit-Interaktion.

Weiter denken

InterLink befasst sich mit echten Problemen des digitalen Vertrauens, von Bots bis hin zum Datenschutz. Sein menschenzentriertes Design könnte fairere Web3-Anwendungen unterstützen, doch die globale Skalierung der Biometrie bringt Hürden wie Gerätezugriff und regulatorische Abweichungen mit sich. Das ehrgeizige Ziel – eine Milliarde Nutzer – wird die Umsetzung auf die Probe stellen.

Mit der Weiterentwicklung der Blockchain verlagern sich Projekte wie dieses in Richtung verifizierter Teilnahme. Interessierte Leser können herunterladen die App oder erkunden Sie die Whitepaper für Details. Ob es die Identität in Web3 neu gestaltet, bleibt abzuwarten, aber das Framework bietet einen strukturierten Weg nach vorne.

Quellen:

1. Offizielles Whitepaper von InterLink – Detaillierte Erklärung des Identitätsnachweismodells, der technischen Implementierung und der Ökosystemkomponenten von InterLink.
2. InterLink Labs bestätigt strategische Investition von Google - Yahoo Finanzen
3. Einblicke in die Finanzierung von InterLink Labs – Kryptorank