Solo: Web3 güvenilir anonim kimlik katmanını inşa etme konusunda yeni bir deneme
Web3 alanındaki altyapı sürekli olarak geliştiriliyor, ancak "TANIMLAMA" adlı bu kritik modül uzun süre eksik kaldı. Veri etiketleme, davranış puanlama, protokol etkileşimi ve topluluk yönetimi gibi Web3'teki pek çok kritik görev, "insan girişi"ni etkili veri kaynağı olarak kullanıyor. Ancak, zincir üstü sistemler açısından bakıldığında, kullanıcı genellikle sadece bir dizi alfanümerik karakterden oluşan bir cüzdan adresidir ve yapılandırılmış bireysel özellikler ile davranış etiketlerinden yoksundur. Ek bir TANIMLAMA mekanizması olmadan, kripto yerel dünyada güvenilir kullanıcı profilleri oluşturmak neredeyse imkânsızdır ve itibar birikimi ile kredi değerlendirmesi gerçekleştirmek de mümkün değildir.
TANIMLAMA katmanındaki eksiklik, Web3'teki en yaygın ve en zorlu sorunlardan birini - cadı saldırısını - doğrudan doğurmuştur. Kullanıcı katılımına dayanan çeşitli teşvik etkinliklerinde, kötü niyetli kullanıcılar kolayca birden fazla kimlik türetebilir, böylece ödülleri tekrar alabilir, oylamaları manipüle edebilir ve verileri kirletebilir; bu da "gerçek kişilerin katılımı" ile yönlendirilmesi gereken mekanizmanın tamamen etkisiz hale gelmesine yol açar.
Bazı projelerin anormal davranışları filtrelemek için "anti-Sybil" mekanizmaları getirmeye çalışmasına rağmen, gerçeklik şudur ki, bu tür önlemler genellikle gerçek kullanıcıları haksız yere etkilerken, gerçek botlar kuralları kolayca aşabilmektedir. Güçlü bir TANIMLAMA altyapısının yokluğunda, zincir üzerindeki teşvik dağıtımı her zaman adil, verimli ve sürdürülebilir olamamaktadır.
Web3'ün diğer dikey alanlarında, TANIMLAMA eksikliğinin getirdiği sorunlar da belirgindir. Örneğin DePIN alanında, sahte adreslerle verileri sahte olarak sunarak teşvikleri kazanma durumu sıkça görülmekte, bu da veri doğruluğunu bozmakta ve ağın kullanılabilirliğini ve güven temelini doğrudan etkilemektedir. GameFi'de ise, çoklu hesaplarla görevleri tamamlama ve toplu ödül alma davranışları, oyun içi ekonomik sistemin dengesini ciddi şekilde bozmakta, bu da gerçek oyuncuların kaybına ve proje teşvik mekanizmasının işlevsiz hale gelmesine neden olmaktadır.
AI alanı da TANIMLAMA katmanının eksikliğinden derin bir şekilde etkilenmektedir. Günümüzde büyük ölçekli AI model eğitimleri giderek daha fazla "insan geri bildirimi" ve veri etiketleme platformlarına bağımlı hale geliyor ve bu görevler genellikle açık topluluklara veya zincir üzerindeki platformlara devrediliyor. "İnsan benzersizliği" güvencesinin olmadığı bir ortamda, script ile toplu simülasyon davranışları ve robotların sahte girdiler oluşturma durumu giderek artmakta, bu da sadece eğitim verilerini kirletmekle kalmayıp, aynı zamanda modelin performansını ve genelleme yeteneğini de büyük ölçüde zayıflatmaktadır.
Ayrıca, etkili bir tanımlama katmanının yokluğunda, Web2 dünyasında yaygın olarak kullanılan KYC mekanizması, kredi puanlama sistemi ve davranış profillemesi, neredeyse yerel ve güvenilir bir şekilde zincire aktarılamaz. Bu durum, kurumların kullanıcı gizliliğini korumak koşuluyla Web3'e katılımını sınırlamakla kalmaz, aynı zamanda zincir üzerindeki finansal sistem her zaman bir kimlik boşluğu içinde kalır; tipik bir örnek, DeFi borç verme modelinin uzun süre aşırı teminat mekanizmasına bağımlı olmasıdır ve bu durum, daha geniş bir teminatsız kredi borç verme senaryosuna ulaşmayı güçleştirir, kullanıcı kapsama yeteneği ve sermaye verimliliği ciddi şekilde kısıtlanır.
Aynı sorun, Web3 reklamcılığı, sosyal medya gibi alanlarda da ortaya çıkıyor. Doğrulanabilir kullanıcı kimliği ve davranış tercihleri eksikliği nedeniyle, hassas öneriler ve kişiselleştirilmiş teşvikler gibi mekanizmaları kurmak zorlaşıyor, bu da zincir üzerindeki uygulamaların derin işletim yeteneklerini ve ticari alanlarını daha da kısıtlıyor.
Web3 TANIMLAMA katmanı araştırması
Şu anda piyasada birçok Web3 TANIMLAMA katmanı çözümü var, bu çözümler Web3 TANIMLAMA katmanı açığını doldurmaya çalışıyor ve genel olarak dört kategoriye ayrılabilir:
Biyometrik türler: Biyometrik teknoloji ile karakterize edilir, kimliğin benzersizliğini sağlar, güçlü bir cadı saldırısına karşı dayanıklılığa sahiptir, ancak gizlilik koruma ve uyumluluk sorunları olabilir.
Sosyal güven inşa edenler: Kullanıcı egemenliğini vurgulamakta, sosyal ilişki haritaları, topluluk karşılıklı doğrulama gibi yöntemlerle güvenilir kimlik ağı oluşturmaktadır, ancak kimliğin benzersizliği garanti edilemez, cadı avına maruz kalma riski yüksektir.
DID Agregasyon Türleri: Web2 kimlik/KYC verileri, Doğrulanabilir Kimlikler gibi dış belgeleri entegre ederek birleştirilebilir bir zincir üstü kimlik yapısı oluşturur, ancak kimliğin benzersizliği zayıftır ve merkeziyetsizlik derecesi sınırlıdır.
Davranış analizi türü: Zincir üstü adres davranışları, etkileşim izleri gibi veriler kullanılarak kullanıcı profilleri ve itibar sistemleri oluşturulur. Gizlilik koruma düzeyi iyidir ancak gerçek kimlik ile bağlantı kurmak zordur, cadı davranışlarından etkilenmeye açıktır.
Mevcut kimlik katmanı çözümleri genel olarak "imkansız üçgen" sıkıntısına düşmektedir: gizlilik koruma, kimlik benzersizliği ve merkeziyetsiz doğrulanabilirlik aynı anda dengelenememektedir. Biyometrik çözümler dışında, diğer kimlik mekanizmalarının genel olarak "kimlik benzersizliğini" etkili bir şekilde güvence altına alması zordur.
Solo'nun teknik çözümü
Solo, biyometrik tanıma yöntemini kullanıcı kimliğinin benzersizliği için temel bir araç olarak seçmiş ve "gizlilik koruma" ile "merkeziyetsiz doğrulanabilirlik" arasındaki denge sorununu ele alarak kendine özgü bir teknik yol önerdi.
Solo'nun çözümü zkHE mimarisine dayanıyor ve Pedersen taahhüdü, homomorfik şifreleme (HE) ve sıfır bilgi kanıtını (ZKP) birleştiriyor. Kullanıcıların biyometrik verileri yerel olarak çoklu şifreleme işlemine tabi tutuluyor; sistem, orijinal verileri açığa çıkarmadan, doğrulanabilir sıfır bilgi kanıtları üretiyor ve bunları zincire gönderiyor. Bu sayede kimliğin sahteciliğe karşı koruması ve gizlilik koruması altında doğrulanabilirliği sağlanıyor.
zkHE mimarisinde, TANIMLAMA süreci homomorfik şifreleme ve sıfır bilgi kanıtı tarafından oluşturulan çift şifreleme savunması ile sağlanır:
Homomorfik şifreleme: Sistem, taahhüt sonrası biyometrik verileri homomorfik şifreleme biçiminde devreye giriş yapar, eşleştirme ve karşılaştırma gibi mantıksal işlemleri gerçekleştirir, tüm süreç boyunca şifre çözme gerektirmez.
Sıfır Bilgi Kanıtı: Şifreleme hesaplaması tamamlandıktan sonra, Solo yerel olarak sıfır bilgi kanıtı üretir, "Ben benzersiz ve gerçek bir insanım" ifadesini kanıtlar, ancak herhangi bir orijinal biyolojik bilgi veya ara hesaplama detayını ifşa etmez.
Solo, yüksek verimli Groth16 zk‑SNARK'ı kanıt üretimi ve doğrulama çerçevesi olarak kullanır; çok az hesaplama maliyetiyle sade ve sağlam bir ZKP üretir. Doğrulayıcı, kimlik geçerliliğini onaylamak için yalnızca bu kanıtı kontrol etmelidir; bu süreç boyunca hiçbir hassas verilere erişim gereklidir.
Web3 tanımlama katmanındaki "imkansız üçgeni" kırmanın yeni denemesi
Solo, gizlilik koruma, kimlik benzersizliği ve kullanılabilirlik arasında teknolojik bir denge ve kırılma sağlamak için Web3 kimlik katmanındaki "imkânsız üçgeni" aşmanın yeni bir yolunu sunuyor:
Gizlilik açısından: zkHE mimarisi, tüm kullanıcıların biyometrik verilerini yerel olarak homomorfik şifreleme ve ZKP oluşturma işlemlerini gerçekleştirmesine olanak tanır. Tüm süreç, orijinal verilerin yüklenmesi veya şifrelerinin çözülmesi gerekmeksizin, gizlilik ihlali riskini ortadan kaldırır.
TANIMLAMA benzersizliği: Kriptografik durumda bulunan özellik vektörleri mesafe karşılaştırma mekanizması aracılığıyla, mevcut doğrulayıcının geçmiş kayıtlarla aynı kişi olup olmadığını doğrulamak, "her adresin arkasında gerçek ve benzersiz bir insan vardır" temel kimlik kısıtlamasını inşa etmek.
Kullanılabilirlik: zk kanıt sürecini ince bir şekilde optimize ederek, tüm hesaplama görevlerinin sıradan mobil cihazlarda tamamlanmasını sağlamak, doğrulama üretim süresi genellikle 2-4 saniye içinde kontrol edilmekte, zincir üzerindeki doğrulama süreci milisaniye seviyesinde tamamlanmakta ve tamamen merkeziyetsizdir.
Solo, sistem tasarımında uyumluluk entegrasyon arayüzleri için bir alan ayırmıştır; bu, zincir üzerindeki DID ve KYC sistemleri ile entegrasyonu destekleyen isteğe bağlı köprü modüllerini ve belirli senaryolar altında doğrulama durumunu belirli bir Layer1 ağa sabitleme yeteneğini içerir. Bu, gelecekte uyumlu pazarlara yönelik uygulama için olanak sağlamaktadır.
Özet
Solo, Web3 dünyası için güvenilir ve anonim bir kimlik katmanı sistemi inşa ediyor ve 1P1A (Bir Kişi, Bir Hesap) yetenek temellerini atıyor. Kimlik yığını içindeki alt düzey konsensüs modülü olarak, Solo Web3'e gizlilik koruma yeteneğine sahip insan benzersizliği kanıtı altyapısı sunmaya odaklanıyor. zkHE mimarisi, çeşitli DID'ler veya uygulama ön uçları için eklenti modülü olarak kullanılabileceği gibi, mevcut VC, zkID, SBT gibi yapılarla da bir araya gelerek zincir üzerindeki ekosistemi doğrulanabilir ve bileşen olarak kullanılabilir gerçek kimlik temeli oluşturuyor.
Şu anda, Solo, veri etiketleme, DePIN ağı ve SocialFi oyunları gibi birçok dikey alanda iş birliği yapmak üzere çeşitli protokoller ve platformlarla ortaklıklar kurmuştur. Bu iş birliklerinin, Solo'nun TANIMLAMA mekanizmasının geçerliliğini daha da doğrulaması ve zkHE modeline gerçek dünya taleplerine yönelik bir geri bildirim mekanizması sağlaması beklenmektedir. Bu, Solo'nun kullanıcı deneyimini ve sistem performansını sürekli olarak optimize etmesine yardımcı olacaktır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
24 Likes
Reward
24
3
Repost
Share
Comment
0/400
BrokeBeans
· 08-08 16:44
Bu yine TANIMLAMA ile bir dalga mı kazanıyor? Ah.
View OriginalReply0
SatoshiNotNakamoto
· 08-08 16:37
Artık merkeze gitmeyecek misin? Gereksiz değil mi?
Solo: Web3 güvenilir anonim kimlik katmanı için yenilikçi bir çözüm geliştirmek
Solo: Web3 güvenilir anonim kimlik katmanını inşa etme konusunda yeni bir deneme
Web3 alanındaki altyapı sürekli olarak geliştiriliyor, ancak "TANIMLAMA" adlı bu kritik modül uzun süre eksik kaldı. Veri etiketleme, davranış puanlama, protokol etkileşimi ve topluluk yönetimi gibi Web3'teki pek çok kritik görev, "insan girişi"ni etkili veri kaynağı olarak kullanıyor. Ancak, zincir üstü sistemler açısından bakıldığında, kullanıcı genellikle sadece bir dizi alfanümerik karakterden oluşan bir cüzdan adresidir ve yapılandırılmış bireysel özellikler ile davranış etiketlerinden yoksundur. Ek bir TANIMLAMA mekanizması olmadan, kripto yerel dünyada güvenilir kullanıcı profilleri oluşturmak neredeyse imkânsızdır ve itibar birikimi ile kredi değerlendirmesi gerçekleştirmek de mümkün değildir.
TANIMLAMA katmanındaki eksiklik, Web3'teki en yaygın ve en zorlu sorunlardan birini - cadı saldırısını - doğrudan doğurmuştur. Kullanıcı katılımına dayanan çeşitli teşvik etkinliklerinde, kötü niyetli kullanıcılar kolayca birden fazla kimlik türetebilir, böylece ödülleri tekrar alabilir, oylamaları manipüle edebilir ve verileri kirletebilir; bu da "gerçek kişilerin katılımı" ile yönlendirilmesi gereken mekanizmanın tamamen etkisiz hale gelmesine yol açar.
Bazı projelerin anormal davranışları filtrelemek için "anti-Sybil" mekanizmaları getirmeye çalışmasına rağmen, gerçeklik şudur ki, bu tür önlemler genellikle gerçek kullanıcıları haksız yere etkilerken, gerçek botlar kuralları kolayca aşabilmektedir. Güçlü bir TANIMLAMA altyapısının yokluğunda, zincir üzerindeki teşvik dağıtımı her zaman adil, verimli ve sürdürülebilir olamamaktadır.
Web3'ün diğer dikey alanlarında, TANIMLAMA eksikliğinin getirdiği sorunlar da belirgindir. Örneğin DePIN alanında, sahte adreslerle verileri sahte olarak sunarak teşvikleri kazanma durumu sıkça görülmekte, bu da veri doğruluğunu bozmakta ve ağın kullanılabilirliğini ve güven temelini doğrudan etkilemektedir. GameFi'de ise, çoklu hesaplarla görevleri tamamlama ve toplu ödül alma davranışları, oyun içi ekonomik sistemin dengesini ciddi şekilde bozmakta, bu da gerçek oyuncuların kaybına ve proje teşvik mekanizmasının işlevsiz hale gelmesine neden olmaktadır.
AI alanı da TANIMLAMA katmanının eksikliğinden derin bir şekilde etkilenmektedir. Günümüzde büyük ölçekli AI model eğitimleri giderek daha fazla "insan geri bildirimi" ve veri etiketleme platformlarına bağımlı hale geliyor ve bu görevler genellikle açık topluluklara veya zincir üzerindeki platformlara devrediliyor. "İnsan benzersizliği" güvencesinin olmadığı bir ortamda, script ile toplu simülasyon davranışları ve robotların sahte girdiler oluşturma durumu giderek artmakta, bu da sadece eğitim verilerini kirletmekle kalmayıp, aynı zamanda modelin performansını ve genelleme yeteneğini de büyük ölçüde zayıflatmaktadır.
Ayrıca, etkili bir tanımlama katmanının yokluğunda, Web2 dünyasında yaygın olarak kullanılan KYC mekanizması, kredi puanlama sistemi ve davranış profillemesi, neredeyse yerel ve güvenilir bir şekilde zincire aktarılamaz. Bu durum, kurumların kullanıcı gizliliğini korumak koşuluyla Web3'e katılımını sınırlamakla kalmaz, aynı zamanda zincir üzerindeki finansal sistem her zaman bir kimlik boşluğu içinde kalır; tipik bir örnek, DeFi borç verme modelinin uzun süre aşırı teminat mekanizmasına bağımlı olmasıdır ve bu durum, daha geniş bir teminatsız kredi borç verme senaryosuna ulaşmayı güçleştirir, kullanıcı kapsama yeteneği ve sermaye verimliliği ciddi şekilde kısıtlanır.
Aynı sorun, Web3 reklamcılığı, sosyal medya gibi alanlarda da ortaya çıkıyor. Doğrulanabilir kullanıcı kimliği ve davranış tercihleri eksikliği nedeniyle, hassas öneriler ve kişiselleştirilmiş teşvikler gibi mekanizmaları kurmak zorlaşıyor, bu da zincir üzerindeki uygulamaların derin işletim yeteneklerini ve ticari alanlarını daha da kısıtlıyor.
Web3 TANIMLAMA katmanı araştırması
Şu anda piyasada birçok Web3 TANIMLAMA katmanı çözümü var, bu çözümler Web3 TANIMLAMA katmanı açığını doldurmaya çalışıyor ve genel olarak dört kategoriye ayrılabilir:
Biyometrik türler: Biyometrik teknoloji ile karakterize edilir, kimliğin benzersizliğini sağlar, güçlü bir cadı saldırısına karşı dayanıklılığa sahiptir, ancak gizlilik koruma ve uyumluluk sorunları olabilir.
Sosyal güven inşa edenler: Kullanıcı egemenliğini vurgulamakta, sosyal ilişki haritaları, topluluk karşılıklı doğrulama gibi yöntemlerle güvenilir kimlik ağı oluşturmaktadır, ancak kimliğin benzersizliği garanti edilemez, cadı avına maruz kalma riski yüksektir.
DID Agregasyon Türleri: Web2 kimlik/KYC verileri, Doğrulanabilir Kimlikler gibi dış belgeleri entegre ederek birleştirilebilir bir zincir üstü kimlik yapısı oluşturur, ancak kimliğin benzersizliği zayıftır ve merkeziyetsizlik derecesi sınırlıdır.
Davranış analizi türü: Zincir üstü adres davranışları, etkileşim izleri gibi veriler kullanılarak kullanıcı profilleri ve itibar sistemleri oluşturulur. Gizlilik koruma düzeyi iyidir ancak gerçek kimlik ile bağlantı kurmak zordur, cadı davranışlarından etkilenmeye açıktır.
Mevcut kimlik katmanı çözümleri genel olarak "imkansız üçgen" sıkıntısına düşmektedir: gizlilik koruma, kimlik benzersizliği ve merkeziyetsiz doğrulanabilirlik aynı anda dengelenememektedir. Biyometrik çözümler dışında, diğer kimlik mekanizmalarının genel olarak "kimlik benzersizliğini" etkili bir şekilde güvence altına alması zordur.
Solo'nun teknik çözümü
Solo, biyometrik tanıma yöntemini kullanıcı kimliğinin benzersizliği için temel bir araç olarak seçmiş ve "gizlilik koruma" ile "merkeziyetsiz doğrulanabilirlik" arasındaki denge sorununu ele alarak kendine özgü bir teknik yol önerdi.
Solo'nun çözümü zkHE mimarisine dayanıyor ve Pedersen taahhüdü, homomorfik şifreleme (HE) ve sıfır bilgi kanıtını (ZKP) birleştiriyor. Kullanıcıların biyometrik verileri yerel olarak çoklu şifreleme işlemine tabi tutuluyor; sistem, orijinal verileri açığa çıkarmadan, doğrulanabilir sıfır bilgi kanıtları üretiyor ve bunları zincire gönderiyor. Bu sayede kimliğin sahteciliğe karşı koruması ve gizlilik koruması altında doğrulanabilirliği sağlanıyor.
zkHE mimarisinde, TANIMLAMA süreci homomorfik şifreleme ve sıfır bilgi kanıtı tarafından oluşturulan çift şifreleme savunması ile sağlanır:
Homomorfik şifreleme: Sistem, taahhüt sonrası biyometrik verileri homomorfik şifreleme biçiminde devreye giriş yapar, eşleştirme ve karşılaştırma gibi mantıksal işlemleri gerçekleştirir, tüm süreç boyunca şifre çözme gerektirmez.
Sıfır Bilgi Kanıtı: Şifreleme hesaplaması tamamlandıktan sonra, Solo yerel olarak sıfır bilgi kanıtı üretir, "Ben benzersiz ve gerçek bir insanım" ifadesini kanıtlar, ancak herhangi bir orijinal biyolojik bilgi veya ara hesaplama detayını ifşa etmez.
Solo, yüksek verimli Groth16 zk‑SNARK'ı kanıt üretimi ve doğrulama çerçevesi olarak kullanır; çok az hesaplama maliyetiyle sade ve sağlam bir ZKP üretir. Doğrulayıcı, kimlik geçerliliğini onaylamak için yalnızca bu kanıtı kontrol etmelidir; bu süreç boyunca hiçbir hassas verilere erişim gereklidir.
Web3 tanımlama katmanındaki "imkansız üçgeni" kırmanın yeni denemesi
Solo, gizlilik koruma, kimlik benzersizliği ve kullanılabilirlik arasında teknolojik bir denge ve kırılma sağlamak için Web3 kimlik katmanındaki "imkânsız üçgeni" aşmanın yeni bir yolunu sunuyor:
Gizlilik açısından: zkHE mimarisi, tüm kullanıcıların biyometrik verilerini yerel olarak homomorfik şifreleme ve ZKP oluşturma işlemlerini gerçekleştirmesine olanak tanır. Tüm süreç, orijinal verilerin yüklenmesi veya şifrelerinin çözülmesi gerekmeksizin, gizlilik ihlali riskini ortadan kaldırır.
TANIMLAMA benzersizliği: Kriptografik durumda bulunan özellik vektörleri mesafe karşılaştırma mekanizması aracılığıyla, mevcut doğrulayıcının geçmiş kayıtlarla aynı kişi olup olmadığını doğrulamak, "her adresin arkasında gerçek ve benzersiz bir insan vardır" temel kimlik kısıtlamasını inşa etmek.
Kullanılabilirlik: zk kanıt sürecini ince bir şekilde optimize ederek, tüm hesaplama görevlerinin sıradan mobil cihazlarda tamamlanmasını sağlamak, doğrulama üretim süresi genellikle 2-4 saniye içinde kontrol edilmekte, zincir üzerindeki doğrulama süreci milisaniye seviyesinde tamamlanmakta ve tamamen merkeziyetsizdir.
Solo, sistem tasarımında uyumluluk entegrasyon arayüzleri için bir alan ayırmıştır; bu, zincir üzerindeki DID ve KYC sistemleri ile entegrasyonu destekleyen isteğe bağlı köprü modüllerini ve belirli senaryolar altında doğrulama durumunu belirli bir Layer1 ağa sabitleme yeteneğini içerir. Bu, gelecekte uyumlu pazarlara yönelik uygulama için olanak sağlamaktadır.
Özet
Solo, Web3 dünyası için güvenilir ve anonim bir kimlik katmanı sistemi inşa ediyor ve 1P1A (Bir Kişi, Bir Hesap) yetenek temellerini atıyor. Kimlik yığını içindeki alt düzey konsensüs modülü olarak, Solo Web3'e gizlilik koruma yeteneğine sahip insan benzersizliği kanıtı altyapısı sunmaya odaklanıyor. zkHE mimarisi, çeşitli DID'ler veya uygulama ön uçları için eklenti modülü olarak kullanılabileceği gibi, mevcut VC, zkID, SBT gibi yapılarla da bir araya gelerek zincir üzerindeki ekosistemi doğrulanabilir ve bileşen olarak kullanılabilir gerçek kimlik temeli oluşturuyor.
Şu anda, Solo, veri etiketleme, DePIN ağı ve SocialFi oyunları gibi birçok dikey alanda iş birliği yapmak üzere çeşitli protokoller ve platformlarla ortaklıklar kurmuştur. Bu iş birliklerinin, Solo'nun TANIMLAMA mekanizmasının geçerliliğini daha da doğrulaması ve zkHE modeline gerçek dünya taleplerine yönelik bir geri bildirim mekanizması sağlaması beklenmektedir. Bu, Solo'nun kullanıcı deneyimini ve sistem performansını sürekli olarak optimize etmesine yardımcı olacaktır.