STAR:Starling Lab是建立對人類數據的信任 | 星際視界

在大數據飛速發展的時代背景下，互聯網上的信息除了具備數據量大、結構多樣性等特點之外，還有一個重要的特點就是真假難辨。真假難辨已經成為了一個影響互聯網發展的重要因素，在大數據技術體系中，解決真假難辨的問題已經越來越迫切。因為如果大量的虛假信息充斥在互聯網上，那么互聯網的數據價值就會下降，從而影響互聯網的可用性，大數據的價值也會受到影響。

我們會反思究竟哪些信息是有價值的？哪些信息是虛假的？怎樣讓有價值的信息永久保存......我們需要利用技術去捕獲有價值的信息，驗證和保存驗證和保存我們的歷史比以往任何時候都更為重要。就在這時StarlingLab出現了，成功捕獲了我們所有的注意力。

近日，南加州大學USCShoah基金會和斯坦福大學推出了StarlingLab，這是一個新的研究中心，利用密碼學和去中心化網絡協議的最新進展，解決在人類歷史上最敏感的數字記錄中建立信任的技術和道德挑戰。

協議實驗室和Filecoin基金會提供200萬美元的資金，StarlingLab是世界上第一個致力于使用去中心化工具促進人權的中心。

Starknet TVL突破兩億美元，7日漲幅達82.76%:金色財經報道，數據顯示，Starknet總鎖倉量（TVL）達2.02億美元，7日漲幅達82.76%。[2023/8/15 21:24:55]

今天的宣布是自ProtocolLabs的團隊開始與斯坦福大學和南加州大學的研究人員合作，共同推出了一套最全面的工具和原則，以通過去中心化的網絡技術促進人權。

當然，如今的世界每天都在無限的變化，無論是從種族主義斗爭；還是進行選舉；亦或是COVID-19的傳播......都離不開公眾媒體的報道；我們都相信推進社會和諧發展與科技進步對于整個人類發展客觀重要，當然在其中充當這傳播媒介的數字媒體也格外重要。

在線信息面臨挑戰

現階段世界科技的飛速發展與迭代，信息技術與產業得到了空前的大發展，尤其是近幾年全球數據量呈現爆發式增長，我們的生活充斥著各種各樣的數字信息。

數字信息浪潮洶涌而來，任何人都可以使用智能手機或相機捕獲媒體，但現有的工具有限，可以防止個人在選擇共享之前更改捕獲的數據或錯誤地歸因；數字信息易于偽造，大量人工智能工具、“深度偽造”技術和其他應用程序使各方可以輕松更改書面、攝影和視頻數據以及模糊的爭吵記錄。驗證數據很困難，當前的互聯網解決方案并沒有為個人在全球范圍內以可持續和值得信賴的方式驗證數據完整性提供一種簡單而全面的方法。

StarkNet：正對公測網進行壓力測試，偶爾可達90 TPS:金色財經報道，以太坊Layer 2解決方案StarkNet在官推宣布，目前正在使用數百個賬戶正在傳輸交易對公共測試網進行壓力測試，以測量最大TPS峰值，目前數據顯示測試網基本穩定在40 TPS，偶爾可以達到90 TPS的峰值。另據Dune Analytics數據顯示，當前StarkNet橋接用戶數已超過55萬，橋接TVL超過10.3萬枚ETH。[2023/7/11 10:48:51]

什么是StarlingLab

Starling數據完整性框架使組織可以利用加密技術和分布式系統的功能來認證數字視頻和圖像。Starling具有三個模塊：捕獲，存儲和驗證。IPFS/Filecoin框架嵌入在這三個框架中。

1、捕獲

在捕獲過程中，硬件和軟件的組合創建了從攝像機到數字平臺的監管鏈。然后，我們將圖像與設備上一系列傳感器的元數據配對，以證明素材是在特定時間，日期和位置拍攝的。使用IPFS對素材進行加密散列，以創建內容標識符，以用作該素材的唯一指紋。

Starknet：將使用Giza協議部署鏈上機器學習模型:金色財經報道，以太坊Layer 2網絡Starknet在社交媒體宣布，最新社區電話會議上已決定使用免許可Gize協議技術來部署學習模型、執行可驗證推理、并且實現開放AI經濟。另據Dune Analytics最新數據顯示，當前Starknet鏈上橋接用戶達到35.69萬，鏈上橋接TVL為46,991 ETH，按照當前價格計算約合9330.8萬美元。[2023/4/19 14:13:39]

2、存儲

在存儲過程中，數據被復制到分散的存儲節點上，例如IPFS和Filecoin，它們本機使用內容標識符(CID)來實現可尋址性。如果更改單個像素，加密算法將為素材生成完全不同的哈希值。

3、驗證

為了處理在捕獲和存儲過程中生成的所有哈希值，StarlingLab設計了一個哈希/認證管理系統，該組織聘請多位專家來驗證素材。然后，每個組織都可以在其分類帳上發布，任何平臺上的用戶都可以訪問這個知識圖。

區塊鏈手游BEMIL將在FaraStarter平臺上啟動:10月16日消息，區塊鏈游戲項目啟動平臺FaraStarter發推稱，區塊鏈手游BEMIL將成為首個在其平臺啟動的項目。[2021/10/16 20:34:12]

StarlingLab解決方案的核心是Starling框架，它是一組開源原型、最佳實踐和案例研究，有助于減少數字媒體中的信息不確定性。Starling框架基于捕獲、存儲和驗證信息以保護其完整性的基本需求。

StarlingLab的精彩記錄

StarlingLab這是一套綜合工具，使組織能夠利用Filecoin等技術安全地捕獲、存儲和驗證人類歷史。StarlingLab旨在滿足以下需求：1、為個人提供一種獲取眾包數據的方式，以從一開始就建立監管鏈；2、以去中心化的方式存儲數據，無法操縱或更改；3、提供無需信任地驗證數據的能力。

在以下的三個主要案例中均可以得到驗證：

Starling實驗室已經在三個主要案例研究中部署了Starling數據完整性框架：

Paxos將穩定幣Paxos Standard更名為PAX Dollar:Paxos已宣布將其穩定幣從Paxos Standard（PAX）更名為PAX Dollar（USDP）。Paxos戰略負責人Walter Hessert表示，“代碼USDP更容易讓人們將PAX Dollar識別為美元支持的代幣。這一變化使新參與者和懂加密貨幣的人更容易了解到我們的美元支持。更新后的USDP智能合約將于2021年8月31日生效。”（The Block）[2021/8/24 22:34:54]

1、保護選舉報道展示

StarlingLab和路透社的團隊在2020年加州小學期間部署了Starling框架，以探索密碼學如何在錯誤信息時代啟用和保護其攝影記者的工作。

路透社記者探索了原型，以確定照片的出處，并使它們更受公眾信任。除了佳能相機外，路透社還使用Starling手機應用程序，這使記者可以同時散列元數據——并將所有信息發送給路透社。通過結果驗證，該系列照片是在路透社所規定的時間地點進行拍攝的。

2、在Filecoin上追溯美國大選78天

在78天的時間里，StarlingLab和路透社的團隊使用一系列新的圖像認證技術和分散的網絡協議記錄了美國總統從特朗普到拜登的更迭。

Starling數據完整性框架發布了可信圖像檔案。該檔案是由路透社攝影記者拍攝的圖片集，記錄了美國總統大選從2020年11月到2021年1月之間的78天。這些照片將上傳并保持在Filecoin網絡，包括不可更改的元數據，如位置、時間、和驗證信息，以確保真實記錄長期存在，并無法被篡改來散布虛假消息。

這些工作的成果是超過250張照片的圖片集，拍攝于2020年11月美國大選及2021年1月總統就職期間。該檔案對所有人開放，并為使用區塊鏈技術保存和驗證數字媒體提供了概念驗證。

3、種族滅絕的證詞展示

三年前，StarlingLab為USCShoah基金會共同制作了一個名為TheLastGoodbye的虛擬現實項目。基金會的工作始于大屠殺，但隨后擴展到來自世界各地的其他種族滅絕。迄今為止，他們已經用超過9pb的數據收集了55000個證詞。

StarlingLab和USCShoahFoundation的團隊部署了Starling框架，以加密方式捕獲大屠殺、亞美尼亞種族滅絕和羅興亞危機中種族滅絕幸存者的證詞。

為了滿足這些需求，該團隊首先將USCShoahFoundation的所有當前數據上傳到IPFS和Filecoin，以便通過鏈上去中心化對其進行保護。隨著越來越多的人參與內容并為存儲內容做出貢獻，文件密封變得更加安全，歷史記錄變得更有彈性。

接下來，該團隊使用Starling框架來捕捉幸存者的新采訪。

使用手機和數碼單反相機，團隊能夠從一開始就捕獲、存儲和驗證內容，保護采訪的數據和元數據，并將其安全地存儲在IPFS和Filecoin上。所有這些視頻都已添加到USCShoahFoundation檔案中。

Starling針對假新聞的解決方案？

現在市場上有許多基于軟件的工具，它們利用應用程序或操作系統功能來測試文件是否已更改。Starling是一個基于硬件的系統，可對每個照片/視頻進行唯一簽名，并使用它來創建兩個哈希值：一個是圖像，另一個是元數據。

然后，Starling注冊內容并將其從電話中推送出去，并包含在Filecoin網絡中。Starling?與臺灣一個名為NumbersProtocol的驚人團隊合作，構建了一個名為ProofMode的開源庫，該系統由GuardianProject和Witness團隊率先開發，并利用了Textile的強大工具。

隨后，Starling與SmallDataIndustries和PostLightStudios合作，構建了一個開源CLI和一組API，以允許用戶將文件推送到Filecoin進行高級加密密封。

Starling并不能取代目前存在的驗證；是為了增強它。當您想到新聞媒體的工作人員，現在面臨的艱巨任務當他們收到一個視頻時：他們有幾個小時或更少的時間來驗證它，然后發布它。

接收內容的記者希望能夠驗證圖片以外的許多其他內容。他們希望能夠尋求其他形式的證據，以確認視頻中發生的事情確實發生了。

從長遠來看，這項技術在建立信任根源方面將是無價之寶，有助于抵制深度造假和其他網上錯誤信息。

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