ИИ делает создание «поддельных людей» всё дешевле, а доказать собственную человеческую природу становится всё сложнее: от «Мёртвых душ» до бизнеса на верификации идентичности через радужную оболочку и ладонь.

Автор: Thejaswini M A, The Token Dispatch

Компиляция: TechFlow

Обзор TechFlow: В сатирическом романе Гоголя «Мёртвые души», изданном в 1842 году, рассказывается история скупки списков умерших крестьян для их использования в качестве бумажных активов. В современном интернете, где искусственный интеллект позволяет дешево и массово создавать поддельные виртуальные личности, аналогичная проблема возникает вновь. Рыночная стоимость подтверждения наличия реального человека за экраном постепенно переходит от теоретического вопроса к конкретному механизму ценообразования. В данной статье рассматриваются технологические пути и экономическая логика CAPTCHA, рынка подпольного приема SMS, доказательства выполнения работы, а также сканирования радужной оболочки глаза Worldcoin и идентификации по венам на ладони.

Проблема «мертвых душ» в цифровом мире

В провинциальный русский городок приезжает хорошо одетый незнакомец, который начинает скупать списки крепостных крестьян, уже умерших, но еще не вычеркнутых из официальных переписей населения.

Это сюжет романа Гоголя «Мёртвые души», опубликованного в 1842 году. Такая схема работала, потому что российские помещики платили налог с головы каждого записанного крепостного, а переписи проводились раз в несколько лет. Помещики хотели избавиться от налогов на умерших, а покупатель мог использовать фиктивные «головы» для получения кредитов под залог в государственном банке.

История дает четкую логику: любая система, распределяющая блага по головам без возможности проверки подлинности реального субъекта, рано или поздно переполняется фейковыми аккаунтами.

На первых десятилетиях интернета быть кем-то в сети было совершенно бесплатно; так же было бесплатно притворяться несколькими людьми.

Веб-сайты позволяли регистрировать несколько email-адресов, социальные сети — использовать псевдонимы, а в мире блокчейна один человек за пару часов мог создать десятки тысяч кошельков. Как только система предоставляет каждому аккаунту один голос при голосовании или раздает равный дроп на каждый кошелек, максимальную долю получают те, кто создает учетные записи с наименьшими затратами.

Таким образом, верификация человеческой личности — это не просто технология аутентификации, но и экономический механизм. Раз интернету необходимо подтверждать человеческую природу пользователя, ключевой вопрос заключается в следующем: какова цена этой верификации?

Черный рынок приема SMS и экономическая стоимость капчи

Исследовательская команда Кембриджского университета длительное время отслеживает стоимость покупки SMS-кодов для верификации, которые являются одним из самых распространенных сегодня барьеров против фальсификаций.

Эти цены постоянно колеблются в зависимости от рыночного спроса. Например, 19 декабря 2025 года стоимость получения кода подтверждения для Telegram составляла $0,34, для Facebook — $0,21, для WhatsApp — $0,25. Массовое создание фейковых аккаунтов само по себе сформировало отдельный рынок спроса и предложения.

Рис.: Цены на рынке приема SMS-кодов и создания фейковых аккаунтов

Один из частых способов создания фейковых аккаунтов — использование SIM-карт. В сентябре 2025 года Секретная служба США конфисковала 300 SIM-банков и 100 тысяч предоплаченных SIM-карт; преступная группировка использовала это оборудование для массовой регистрации тысяч социальных и платежных аккаунтов.

Рис.: Источник cotsi

Еще одна статья расходов — время, затрачиваемое обществом. По оценкам соответствующих исследований, пользователи интернета по всему миру ежедневно тратят в совокупности около 500 человеко-лет на расшифровку искаженных букв и выбор светофоров в системах CAPTCHA. Если перевести эти затраты в денежный эквивалент по минимальной почасовой ставке в США, ежегодно теряется порядка 1,3 млрд долларов.

И даже несмотря на это, автоматизированные скрипты и боты учатся обходить эти проверки. Уже в 2024 году исследовательские группы с помощью мультимодальных моделей компьютерного зрения достигли 100% процента машинного взлома популярных графических капч.

Подход криптоиндустрии: отказ от учета количества субъектов

Криптоиндустрия называет такие атаки с использованием фейковых аккаунтов атаками Сибил (Sybil attack); термин происходит от классической статьи исследователя Microsoft Джона Даусера, опубликованной в 2002 году.

Решение, предложенное создателем Bitcoin Сатоши Накамото при разработке системы, звучало радикально: отказаться от самого учета количества участников.

Сатоши четко понимал, что голосование на основе IP-адресов невозможно, так как один человек может легко арендовать множество прокси-IP. В Bitcoin право голоса привязано к вычислительной мощности: майнеры расходуют электричество, решая задачи хеширования, чтобы доказать свое участие — этот механизм известен как доказательство выполнения работы (PoW). Позже Proof-of-Stake (PoS) дополнительно закрепил права управления за замороженным капиталом.

Как вычислительная мощность, так и капитал представляют собой реальные дефицитные ресурсы, которые нельзя бесконечно копировать путем создания фиктивных аккаунтов. Однако в сценариях, где блага должны распределяться исходя из количества реальных людей, чисто капитальные системы все равно не способны удовлетворить требование одного участника — один голос.

Проект Worldcoin Orb: сканирование радужной оболочки и ограничения специализированного оборудования

Project World (ранее известный как Worldcoin) решил вернуться к прямому распознаванию человеческого тела, используя в качестве носителя специализированное устройство Orb.

Устройство Orb с помощью инфракрасных камер считывает данные лица и радужной оболочки пользователя, подтверждает, что перед ним реальный человек, который не регистрировался ранее, и затем генерирует уникальный цифровой идентификатор. Официальные данные показывают, что верификацию уже прошли более 18 миллионов человек.

Техническая логика проекта World заключается в том, что специализированное биометрическое оборудование обеспечивает высочайшую степень уникальности и защиты от подделок. Если бы данные радужной оболочки можно было снимать обычной камерой смартфона, хакеры могли бы внедрять поддельные видеопотоки; чтобы предотвратить подобную инъекцию данных, World производит собственное аппаратное обеспечение Orb, строго контролируя датчики, оптику и освещение.

Рис.: Источник world

Однако специализированное оборудование создает структурные проблемы при развертывании: чем выше точность устройства, тем сложнее его производство, транспортировка и масштабирование. В части хранения данных World использует схему безопасных многопартийных вычислений (SMPC), разделяя биометрические данные радужной оболочки пользователей на зашифрованные фрагменты и распределяя их по серверам различных организаций, чтобы избежать концентрации всей базы биометрических данных в руках одной централизованной структуры.

Но если рассматривать аспекты безопасности, децентрализованная биометрия сталкивается с проблемой оценки затрат на атаку. Для взлома Bitcoin требуется закупить огромное количество электроэнергии, для атаки на PoS-сеть — приобрести дорогие токены, а в системе биометрической верификации, если стоимость дропов токенов в бедном регионе превышает суточные расходы местных жителей, хакеры часто организуют посредников, которые за небольшие наличные убеждают реальных людей пройти офлайн-сканирование, после чего те перепродают полученные идентификаторы ради арбитража.

Технологическое развитие методов распознавания по ладоням и венам

Помимо радужной оболочки, биометрические решения на основе руки набирают обороты. Amazon запустила бесконтактную оплату Amazon One по ладони в физических магазинах, а компания Tencent внедрила функцию оплаты по ладони в WeChat, которая уже работает в турникетах общественного транспорта и магазинах формата convenience store.

Распознавание по руке сочетает два типа характеристик: поверхностные паттерны линий ладони и структуру распределения подкожных вен, видимую в ближнем инфракрасном диапазоне. Поскольку вены обладают специфическими свойствами поглощения инфракрасного излучения только при живом кровотоке, подделать их значительно сложнее, чем обычные плоские фотографии лица.

С точки зрения пользовательского опыта протягивание руки вызывает меньше психологического дискомфорта и лучше воспринимается с точки зрения санитарии, чем прикладывание глаза к металлическому шару. Пользователю не нужно снимать солнцезащитные очки или нагибаться к камере, что больше соответствует привычкам повседневного поведения при прохождении турникетов или расчете в кассе.

Рис.: Примеры обсуждений в социальных сетях о безопасности верификации по ладони

Но основная компромиссная логика здесь такая же, как у World: для достижения максимально высокого уровня защиты от подделок обязательно требуется оснащение специализированными ИК-датчиками вен, поэтому массовое внедрение невозможно исключительно на базе дешевых стандартных фронтальных камер смартфонов.

Заключение

От бумажных крепостных из «Мёртвых душ» до современного черного рынка SMS и автоматизированных ботов — пока существуют системы распределения благ по головам, будет существовать и индустрия по созданию фантомных личностей.

В эпоху расцвета синтетического контента и интеллектуальных агентов границы верификации реальных людей постепенно смещаются с программного кода в сторону биологических признаков. Независимо от того, используется ли радужная оболочка или ладонь, основной задачей следующего поколения систем децентрализованных идентификаторов станет поиск баланса между защитным барьером специализированного оборудования и удобством глобального масштабирования.