분산신원 표준화 단체 중 하나인 DIF(Decentralized Identity Foundation)이 주관하는 온라인 해커톤이 한국 시간으로 금일 새벽에 개막이 되었습니다.
참고로 하단에 본 해커톤의 과제로 살펴본 SSI 기술 개발 방향과 인사이트도 정리를 해두었으니 참고바랍니다.
해커톤 소개
시니어 개발자와 신입 참가자들이 모여 분샂 신원 기술의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 해커톤에 함께하세요. 이 해커톤은 기술 혁신, 협업, 그리고 선구자들과 함께 실질적인 문제를 해결할 기회입니다. 넉넉한 상금과 주요 커뮤니티 회원들이 후원하는 도전 과제를 통해, 이번 행사는 탈중앙화 신원의 미래에 중요한 이정표가 될 것입니다. 최첨단 기업들과 협력하며 이 급변하는 분야에 영구적인 영향을 미칠 기회를 놓치지 마세요!
참여 하기
아래 해커톤 세부 정보를 검토하고 등록하세요.
탈중앙화 신원 기술이 처음이라면, 10월 1일 화요일 오전 10시 30분 PST / 오후 7시 30분 CEST에 열리는 ‘분산 신원 소개’ 세션을 꼭 참석하세요. (해당 세션의 녹화본은 Discord에서 제공될 예정입니다.)
Discord에 방문해 자기소개를 하고 질문이 있다면 알려주세요. 팀원을 찾고 계신 경우, Devpost 또는 Discord 커뮤니티에서 찾을 수 있습니다.
요구 사항
- W3C 호환 검증 가능한 크리덴셜(Verifiable Credentials, VC).
- 앱이 수행하는 기능을 설명하는 3분 분량의 비디오와 공용 코드 저장소의 URL 제공.
- 프로젝트의 기능과 특징을 설명하는 텍스트.
- DID, VC 및 기타 요구 사항이 어떻게 사용되었는지에 대한 설명.
참고) Pinata와 NetSys의 특수한 도전 과제 특성상, Pinata에서는 DID가, NetSys에서는 VC가 요구되지 않는다.
도전 과제
기업 또는 기관, 단체가 제시한 과제는 총 14개로 자세한 내용은 아래의 내용을 참고하기 바랍니다.
총 상금 : 69,000 USD 상당의 암호화폐로 지급
해커톤에 참여하고 싶은데 관련 지식이 없으시거나 분산 신원 기술을 고안 중인 서비스나 프로덕트에 적용하고 싶으신 분들은 아래의 교육에도 관심을 가지고 참여해 보시는 것도 추천드립니다.
참고. 본 해커톤의 과제로 살펴본 SSI 기술 개발 방향과 인사이트 (저자 정리)
1. 표준화 및 상호 운용성 강화
- 기술적 세부 사항: W3C의 Verifiable Credentials와 Decentralized Identifiers(DIDs) 표준을 준수하여 다양한 시스템 간의 데이터 교환을 가능하게 합니다. Trust over Internet Protocol(ToIP)와 같은 프로토콜을 통해 신뢰할 수 있는 데이터 전송을 보장합니다.
- 인사이트: 표준화가 이루어지면, 기업과 개발자들이 서로 다른 플랫폼에서도 쉽게 통합할 수 있는 환경이 조성됩니다. 이는 SSI의 채택을 가속화하고, 사용자가 다양한 서비스에서 동일한 신원 정보를 활용할 수 있게 합니다.
2. 프라이버시 우선 설계
- 기술적 세부 사항: 영지식 증명(Zero Knowledge Proofs, ZKP) 기술을 활용하여 사용자는 자신의 신원을 증명하되, 필요한 정보만을 공개할 수 있습니다. 예를 들어, 나이 인증을 위해 생년월일을 공개하지 않고도 성인임을 증명할 수 있습니다.
- 인사이트: 프라이버시 중심의 설계는 사용자 신뢰를 구축하는 데 핵심적입니다. 사용자가 자신의 데이터를 안전하게 관리할 수 있다는 확신을 갖게 되면, SSI 시스템에 대한 수용도가 높아집니다.
3. 사용자 친화적인 인터페이스
- 기술적 세부 사항: 사용자 경험(UX) 디자인 원칙을 적용하여 직관적이고 접근성 높은 인터페이스를 개발합니다. 이를 위해 프로토타입 제작 및 사용자 테스트를 통해 피드백을 받고 지속적으로 개선합니다.
- 인사이트: 기술적 복잡성을 줄이는 것은 SSI의 확산에 매우 중요합니다. 사용자가 기술에 대한 이해 없이도 쉽게 사용할 수 있도록 설계함으로써, 다양한 연령대와 기술 수준의 사용자들이 참여할 수 있게 됩니다.
4. AI 및 머신러닝 통합
- 기술적 세부 사항: AI 알고리즘을 사용하여 사용자 행동을 분석하고, 자동화된 데이터 검증 및 이상 탐지를 수행합니다. 예를 들어, 머신러닝 모델을 통해 사용자 프로필의 신뢰성을 평가하거나, 사기 탐지 시스템에 활용할 수 있습니다.
- 인사이트: AI와 머신러닝의 통합은 SSI의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 데이터의 정확성과 신뢰성을 높여 사용자 경험을 개선하고, 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
5. 커뮤니티 참여 및 피드백
- 기술적 세부 사항: GitHub와 같은 오픈 소스 플랫폼을 활용하여 개발자 커뮤니티와의 협업을 촉진하고, 피드백 루프를 통해 지속적인 개선을 도모합니다. 또한, 해커톤과 워크숍을 통해 다양한 의견을 수렴하고, 실험적인 솔루션을 빠르게 테스트할 수 있습니다.
- 인사이트: 커뮤니티의 참여는 혁신을 촉진하고, 다양한 관점에서 문제를 해결하는 데 기여합니다. 사용자와 개발자 간의 긴밀한 협력은 기술의 발전뿐만 아니라, 실제 사용자의 요구를 반영한 솔루션 개발에 필수적입니다.
이러한 방향으로 SSI 기술이 발전하면, 사용자에게 더 큰 가치를 제공하고, 분산 신원 관리 시스템의 채택을 가속화할 수 있을 것입니다.
