Digital credential ecosystems increasingly combine multiple standards. Because implementations have evolved independently across jurisdictions and application domains, systems described under the common label ``digital credential'' often remain mutually non-interoperable. Conventional element-by-element comparisons of identifiers, data models, credential formats, protocols, and signature algorithms do not explain why interoperability fails even when stacks share a data model, nor do they identify what a verifier must obtain, and what it must trust, before accepting a credential. We present a verifier-centric conceptual model built on two decompositions. The first separates credential processing into signature verification (L1), semantic interpretation (L2), and validation (L3), and models the supporting materials through two orthogonal planes: Constitution, which captures ecosystem-level arrangements and trust declarations, and Logistics, which captures how verification materials are stored and delivered; the Shinken framework makes trust assumptions explicit across all five functions. The second characterizes where each function may be placed along three dimensions (placement, timing, and disclosure). From the condition of being verifiable, the model derives seven consequences, distinguished as definitional corollaries, operational implications, and design trade-offs. Applying the model to four learner-credential stacks and to existing ecosystems including authentication federations, we show that it explains interoperability failures, verifier-side burden, offline verifiability, privacy implications, and terminological ambiguities that element-wise comparison leaves unresolved.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

绿色数字经济:企业级低代码平台构建白皮书
专知会员服务
36+阅读 · 2024年2月17日
数智化供应链参考架构
专知会员服务
47+阅读 · 2022年12月8日
中国电力产业数字化研究报告
专知会员服务
63+阅读 · 2022年7月13日
最新《深度多模态数据分析》综述论文,26页pdf
专知会员服务
302+阅读 · 2020年6月16日
数据受限条件下的多模态处理技术综述
专知
22+阅读 · 2022年7月16日
专家报告|深度学习+图像多模态融合
中国图象图形学报
12+阅读 · 2019年10月23日
【数字孪生】超棒PPT解读Digital Twin十大领域应用!
产业智能官
103+阅读 · 2019年3月26日
王彬文:数字孪生的强度思考与实践(附PPT)
走向智能论坛
21+阅读 · 2019年3月21日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关资讯
数据受限条件下的多模态处理技术综述
专知
22+阅读 · 2022年7月16日
专家报告|深度学习+图像多模态融合
中国图象图形学报
12+阅读 · 2019年10月23日
【数字孪生】超棒PPT解读Digital Twin十大领域应用!
产业智能官
103+阅读 · 2019年3月26日
王彬文:数字孪生的强度思考与实践(附PPT)
走向智能论坛
21+阅读 · 2019年3月21日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员