Seminar ACDC – Grundlagen und authentische Datenketten

Authentic Chained Data Containers verbinden strukturierte Fachdaten mit kryptographisch prüfbarer Herkunft und Autorisierung. Im Mittelpunkt stehen nicht bloß signierte Dokumente, sondern nachvollziehbare Datenketten, deren Struktur, Aussteller, Empfänger, Status und Abhängigkeiten unabhängig geprüft werden können.

Inhaltsübersicht

• Seminarprofil
• Zielgruppe
• Lernziele
• Seminarinhalte
• Praxisanteile
• Voraussetzungen

Seminarprofil

Der Kurs führt von den konzeptionellen Grundlagen bis zur Modellierung einer vollständigen Nachweiskette. Die Teilnehmer arbeiten mit vereinfachten ACDC-Strukturen, unterscheiden Daten-, Regel- und Quellenbezüge und entwickeln ein Prüfmodell für reale Unternehmensnachweise.

Zielgruppe

Architekten, Entwickler, Security-Spezialisten, Identity-Verantwortliche, Datenmodellierer, Compliance-Fachleute und technische Projektleiter, die authentische digitale Nachweise entwerfen oder bewerten.

Lernziele

• ACDC als authentischen, kettenfähigen Datencontainer fachlich und technisch einordnen
• SAIDs, AIDs, Attribut-, Schema-, Regel- und Quellenbereiche unterscheiden
• Herkunfts- und Autorisierungsketten als gerichtete Nachweisgraphen modellieren
• Issuance-, Revocation- und Statusinformationen in die Verifikation einbeziehen
• geeignete Einsatzfälle, Grenzen und Integrationsanforderungen bewerten

Seminarinhalte

Schritt 1: Begriffe und Vertrauensmodell ordnen

Zunächst werden Aussteller, Empfänger, Halter, Prüfer, AID, SAID und ACDC voneinander abgegrenzt. Danach wird herausgearbeitet, welche Aussagen kryptographisch bewiesen werden und welche weiterhin durch Governance, Vertragsregeln oder fachliche Prüfungen abgesichert werden müssen.

• Authentizität, Integrität und Autorisierung trennen
• direkte und indirekte Vertrauensaussagen erkennen
• fachliche Semantik von kryptographischer Bindung unterscheiden

Schritt 2: Containerstruktur lesen

Eine ACDC-Struktur wird schrittweise in Version, SAID, Aussteller, Schema, Attribute, Edges und Regeln zerlegt. Die Bedeutung kompakter und expandierter Darstellungen wird anhand eines durchgängigen Beispiels untersucht.

• Pflicht- und optionale Bereiche identifizieren
• selbstadressierende Abschnitte prüfen
• Targeted und Untargeted Credentials einordnen

Schritt 3: SAIDs und Unveränderlichkeit prüfen

Die Selbstadressierung wird als Verfahren zur Bindung eines Datenobjekts an seinen eigenen Digest nachvollzogen. Gezeigt wird, wie Änderungen an Schema, Attributen oder Regeln zu neuen Identitäten der betroffenen Datenstrukturen führen.

• Digest-Bindung nachvollziehen
• Versionierungsfolgen erkennen
• Verweise auf unveränderliche Datenobjekte gestalten

Schritt 4: Herkunftsketten modellieren

Anschließend werden Edges und Quellenbezüge eingesetzt, um Qualifikationen, Mandate, Berechtigungen und Vorbedingungen zu verketten. Aus einzelnen Credentials entsteht ein verifizierbarer Graph mit klaren Abhängigkeiten.

• Source Provenance modellieren
• Authorization Provenance abbilden
• Zyklen, fehlende Kanten und unzulässige Abkürzungen erkennen

Schritt 5: Registries und Status auswerten

Issuance- und Revocation-Ereignisse werden in ein Statusmodell überführt. Die Prüfung berücksichtigt, ob ein Credential tatsächlich ausgegeben, später widerrufen oder in seinem Gültigkeitskontext eingeschränkt wurde.

• Ausgabeereignisse validieren
• Widerrufsgründe und Zeitpunkte berücksichtigen
• Statusinformationen fehlertolerant verarbeiten

Schritt 6: Verifikationskette durchführen

Zum Abschluss wird eine vollständige Prüfreihenfolge aufgebaut: Struktur, SAID, Signatur beziehungsweise Seal, Schlüsselzustand, Registry-Status, Schema, Regeln und Quellenkette. Fehlerfälle werden bewusst eingebaut und diagnostiziert.

• Prüfschritte priorisieren
• Fehlerursachen lokalisieren
• prüfbare Entscheidungsnachweise dokumentieren

Praxisanteile

• ACDC-Felder in Beispielnachweisen markieren und klassifizieren
• SAID-Änderungen nach gezielten Datenmanipulationen nachvollziehen
• eine dreistufige Autorisierungskette modellieren
• einen Verifikationsablauf mit Positiv- und Negativfällen erstellen

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in JSON, digitalen Signaturen und verifizierbaren Credentials sind hilfreich. Tiefe KERI-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt.