Sybil攻击是机器人、空投和DAO背后的隐患。 这是一个巨大的问题，@Humanityprot在这里解决，通过帮助建立信任层，不仅是为web3，也是为整个互联网，尤其是其参与者。 Sybil攻击发生在一个人创建多个虚假身份以操纵去中心化系统时。 Sybil攻击可能导致的一些问题是…… 1. 扭曲激励分配 2. 这些协议滥用空投意图。 3. 协议的治理受到影响，因为某些人可以使用不同的钱包拥有多个代币，从而在关键决策期间多次投票。 4. 使web3的dapps/协议变得不公平和不够功能性。 5. 增长数据的虚假性和错误指标的增加（机器人），虚高的采用统计数据，从而误导团队和投资者。 目前，即使在@Humanityprot，我们生成了800万个IDS，但并未证明其真实性，因为并非所有都经过掌纹扫描生物识别功能验证。 为了遏制这些问题，必须建立Sybil抵抗机制，以确保每个参与者都是独特的个体，而不是为了利用网络而创建的虚假身份。 一些在web3中采用的先前Sybil检测方法 👇 1. 与先前的Sybil集群进行双重检查。 2. 检查链上数据 3. 社交任务排名（排行榜等，适度相关）。 4. 关联社交账号，如电报和Discord。 欢迎来到蜂巢，许多人创建备用账户，这变得难以检测。 5. 代币/NFT门控（在不同钱包中购买和拥有更多代币，铸造更多NFT。 6. KYC - 到目前为止最接近完美。然而，大多数用户更喜欢他们的隐私和数据。 7. 铸造钱包ID（可以铸造更多，只需创建更多钱包😅）。 8. 验证码 - 容易被绕过，因为机器人可以轻松解决它们或以几分钱外包。 然而，随着技术的升级和对区块链的新集成，新功能如 👇 1. 使用web3原生身份证明（使用Zk证明和生物识别） 2. 使创建虚假账户的成本高昂。 怎么做？通过使用质押或计算成本（如在POS/POW中）。 3. 利用机器学习检测通过链上活动平台标记Sybil行为。 4. 社交图谱分析（@KaitoAI采用此方法），即使用连接映射检测身份集群。 团队@Humanityprot理解，如果他们要在信任、公平和增长的基础上蓬勃发展，Sybil抵抗在web3中不是可选的。 @Humanityprot采用了人类共识证明，并集成了身份验证者（可以验证身份并将其添加到链上的节点，从而在确保区块链的安全性、准确性和完整性方面发挥关键作用，防止身份欺诈并执行网络规则）。 这也得益于使用零知识证明来确保人类身份的信任和真实性，确保他们的隐私。 通过Zk证明、POH和掌纹扫描，身份变得可验证、独特且自我拥有。 随着即将推出的人类协议游戏规则改变者FAIRDROP和计划通过fairdrops推出其空投的项目管道，@Humanityprot将消除此类激励分配问题，确保公平并奖励真实用户。 我对人类协议非常看好，你绝对需要这样做。 gHuman致敬@TK_Humanity，他的团队以及每一个信仰者。 #HumanityProtocol