Starling Lab：建立对人类数据的信任-技术圈

今天，南加州大学犹太大屠杀基金会和斯坦福大学共同揭开Starling Lab的面纱，这是一个新的研究中心，利用密码学和去中心化网络协议的最新成果，致力于解决技术和道德挑战，建立建立对人类历史上最敏感的数字记录的信任。

Protocol Labs 和 Filecoin 基金会最初承诺为去中心化网络提供 200 万美元的资金，Starling 实验室是世界上第一个致力于使用去中心化工具促进人权的中心。

从 Protocol Labs 开始与斯坦福大学和南加州大学的研究人员合作近三年后，今天宣布了这一消息：我们共同推出了一套最全面的工具和原则，以通过分布式网络技术促进人权。

然而，自从我们开始以来，世界已经发生了变化。当前的事件暴露了信任对社会正义和科学进步的重要性。从结束系统性种族主义的斗争到推动公平民主的选举以及限制 COVID-19 的传播，数字文档推动了这些运动。

很明显，在对数字媒体的信任度下降的时代，数字文档的脆弱性仍然存在。仅靠Bits无法解决这场危机。人权界认识到它需要新的工具和价值观来应对这些挑战。虽然许多都只是一步之遥，但需要的是一个新一代的具有影响力的实验室，为他们的成功开发工具和教育。

如果您有兴趣与 Starling Lab 合作以抓取、存储、验证和保存有价值的数据集，请访问 starlinglab.org/join 以了解有关培训、教育和资助机会的更多信息。

在线虚假信息

数字信息浪潮汹涌而来：任何人都可以通过智能手机或摄像头捕捉信息，并且存在有限的工具来防止个人在选择分享数据之前更改捕获的数据或者错误地归属数据。

易于操纵数据：大量人工智能工具、“深度伪造”技术和其他应用程序使各方可以轻松更改书面、摄影和视频数据以及模糊的争吵记录。

验证数据很困难：当前的互联网解决方案并没有为个人在全球范围内以可持续和值得信赖的方式验证数据完整性提供一种简单而全面的方法。

Starling Lab

Starling Lab 与南加州大学犹太大屠杀基金会、斯坦福大学合作，并进行部署技术和方法，使去中心化网络成为产生社会影响的可行平台。Starling Lab 旨在满足以下需求：

为个人提供一种获取众包数据的方式，以便从一开始就建立一个监管链;
以分散的方式存储数据，无法操纵或更改；
提供无需信任地验证数据的能力。

Starling Lab 解决方案的核心是Starling 框架，它是一组开源原型、最佳实践和案例研究，有助于减少数字媒体中的信息不确定性。Starling 框架基于抓取、存储和验证信息以保护其完整性的基本需求。

抓取信息

在Capture 中，硬件 (HTC) 和软件 (IPFS 和 Filecoin) 技术的组合已经被原型化，以创建从相机到数字平台的监管链。图像与来自设备上一系列传感器的元数据配对，以证明镜头是在特定时间、日期和位置拍摄的。然后，所有这些素材都经过加密分散的，创建一个内容标识符 (CID)，作为该素材的唯一指纹。

Store

在Store中，数据被复制到分散的存储节点上，例如 IPFS 和 Filecoin，它们本机使用内容标识符 (CID) 来实现可寻址性。如果更改单个像素，加密算法将为素材生成完全不同的哈希值。

核实

在验证时，为了处理抓取和存储过程中生成的所有哈希，Starling Framework 有一个哈希/认证管理系统，可以让组织聘请多名专家来验证镜头。

Starling 实验室在行动

Starling 实验室已经在三个主要案例研究中部署了 Starling 数据完整性框架：

保护选举报道展示

Starling Lab 和路透社的团队在 2020 年加州初选期间部署了 Starling 框架，以探索密码学如何在错误信息时代启用和保护其摄影记者的工作。

路透社记者查找了照片原型，以确定照片的出处，并使它们更受公众信任。除了佳能相机外，路透社还使用 Starling 手机应用程序，这使记者可以对元数据进行加密，包括气压计、陀螺仪、GPS 数据，并将所有信息发送给路透社。结果是一连串信息证实照片是在该地点拍摄的，并且的确是路透社所说的时间。

78 天：创建信任的摄影档案

在 78 天的时间里，Starling Lab 和路透社的团队使用一系列新的图像认证技术和分散的网络协议记录了美国总统从唐纳德·特朗普到乔·拜登的交接过渡。

Starling Lab 使用 Starling 框架和新的内容真实性倡议的归属标准，创建了一个原型档案，允许每张照片成为图像像素和附加元数据和链接的容器。

种族灭绝证据展示

Starling Lab 和南加州大学犹太大屠杀基金会的团队部署了 Starling 框架，以加密方式抓取大屠杀、亚美尼亚种族灭绝和罗兴亚危机中种族灭绝幸存者的证词。

为了满足这些需求，该团队首先将南加州大学犹太大屠杀基金会的所有当前数据上传到 IPFS 和 Filecoin，以便通过链上去中心化对其进行保护。随着越来越多的人参与内容并为存储内容做出贡献，文件封存变得更加安全，历史记录变得更有弹性。

接下来，该团队使用 Starling 框架来抓取幸存者的新采访。使用手机和数码单反相机，团队能够从一开始就抓取、存储和验证内容，保护采访的数据和元数据，并将其安全地存储在 IPFS 和 Filecoin 上。所有这些视频都已添加到南加州大学犹太大屠杀基金会档案中。

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