Seminar VC Data Model 2.0 – Claims, Metadaten und Semantik

Im Zentrum steht die fachlich und semantisch saubere Konstruktion eigener Credential-Modelle. Claims, Typen, Kontexte, Issuer- und Subject-Angaben, Gültigkeit, Schemas, Status und Erweiterungsmetadaten werden so kombiniert, dass unterschiedliche Implementierungen dieselbe Aussage verstehen und prüfen können.

Inhaltsverzeichnis

• Einordnung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Lernziele
• Seminarinhalte
• Vom Fachnachweis zum Datenmodell
• Grundstruktur eines Credentials
• Claims und credentialSubject
• Typen und semantische Vererbung
• Issuer und Identifikatoren
• Zeitliche Metadaten
• Schemas und Validierungsmetadaten
• Status, Refresh und ergänzende Metadaten
• Versionierung und Interoperabilität
• Praktische Übungen
• Methodik
• Einordnung im Seminarprogramm

Einordnung

Der Schwerpunkt liegt auf präzise Modellierung interoperabler Credential-Typen. Die Inhalte werden von der fachlichen Anforderung über Datenmodell und Protokoll bis zu Validierung, Fehlerbehandlung und betrieblichen Kontrollen entwickelt.

Zielgruppe

Daten- und Domänenmodellierung, API- und Backend-Entwicklung, Softwarearchitektur, technische Produktverantwortung, Issuer- und Verifier-Teams sowie Governance von Credential-Typen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse der Rollen und Grundstruktur des VC Data Model 2.0. Sichere JSON-Kenntnisse werden vorausgesetzt.

Lernziele

• fachliche Aussagen in minimale Claims zerlegen
• Kontexte und Typen semantisch konsistent einsetzen
• Issuer-, Subject- und Credential-Kennungen passend wählen
• zeitliche Gültigkeit und Lifecycle-Metadaten modellieren
• Schemas, Status und weitere Metadaten sinnvoll abgrenzen
• Erweiterungen versionierbar und interoperabel gestalten
• Modelle mit positiven und negativen Beispielen validieren

Seminarinhalte

Modul 1: Vom Fachnachweis zum Datenmodell

1. Schritt 1: Der zu bestätigende Sachverhalt wird in atomare, überprüfbare Aussagen zerlegt.
2. Schritt 2: Ausstellungsgrundlage, Ausstellerkompetenz und Zielgruppe der Verifier werden dokumentiert.
3. Schritt 3: Notwendige Claims werden von komfortablen, aber entbehrlichen Daten getrennt.
4. Schritt 4: Datenschutz, Gültigkeit und Aktualisierungsbedarf werden bereits vor der JSON-Struktur berücksichtigt.

Modul 2: Grundstruktur eines Credentials

1. Schritt 1: Kontext und Typen legen die semantische Grundlage fest.
2. Schritt 2: Issuer, Credential Subject und gegebenenfalls Credential-Kennung werden eingesetzt.
3. Schritt 3: Zeitliche Gültigkeit, Status und weitere Metadaten werden nur bei fachlicher Notwendigkeit ergänzt.
4. Schritt 4: Die Struktur wird gegen Kardinalitäten und zulässige Datentypen geprüft.

Modul 3: Claims und credentialSubject

1. Schritt 1: Claims werden mit klarer Bedeutung, Einheit, Wertebereich und Kardinalität spezifiziert.
2. Schritt 2: Verschachtelung wird nur verwendet, wenn sie eine echte fachliche Beziehung ausdrückt.
3. Schritt 3: Eine Subject-Kennung wird nur aufgenommen, wenn Bindung oder Wiedererkennung erforderlich ist.
4. Schritt 4: Mehrere Subjects werden nur mit einer eindeutigen gemeinsamen Aussage modelliert.

Modul 4: Typen und semantische Vererbung

1. Schritt 1: VerifiableCredential bleibt die allgemeine Basisklasse.
2. Schritt 2: Fachliche Credential-Typen werden mit stabilen Begriffen ergänzt.
3. Schritt 3: Mehrere Typen werden auf widerspruchsfreie Bedeutung und Verifier-Unterstützung geprüft.
4. Schritt 4: Verifier leiten keine ungesicherten Annahmen allein aus einem frei gewählten Typnamen ab.

Modul 5: Issuer und Identifikatoren

1. Schritt 1: Der Issuer wird mit einer prüfbaren Kennung und gegebenenfalls ergänzenden Metadaten modelliert.
2. Schritt 2: Die Kennung wird von der Verification Method und dem konkreten Signaturschlüssel getrennt.
3. Schritt 3: Credential- und Subject-Kennungen werden auf Stabilität, Datenschutz und Lebensdauer geprüft.
4. Schritt 4: Identifikatorwechsel und organisatorische Nachfolge erhalten Migrationsregeln.

Modul 6: Zeitliche Metadaten

1. Schritt 1: validFrom beschreibt den frühesten Akzeptanzzeitpunkt.
2. Schritt 2: validUntil begrenzt die zeitliche Akzeptanz, ohne einen Widerruf zu ersetzen.
3. Schritt 3: Zeitzone, Genauigkeit und zulässige Uhrabweichung werden für Issuer und Verifier festgelegt.
4. Schritt 4: Claims mit eigenem Fachzeitraum werden nicht mit der Credential-Gültigkeit verwechselt.

Modul 7: Schemas und Validierungsmetadaten

1. Schritt 1: Strukturelle Validierung und semantische Interpretation werden getrennt.
2. Schritt 2: Eine Schemaangabe wird nur verwendet, wenn Verifier sie verlässlich auflösen und gegen die richtige Version prüfen können.
3. Schritt 3: Schemaänderungen erhalten Kompatibilitätsregeln und Testfälle.
4. Schritt 4: Ein bestandenes Schema ersetzt weder Signatur- noch Trust-Prüfung.

Modul 8: Status, Refresh und ergänzende Metadaten

1. Schritt 1: credentialStatus wird an einen klar definierten Statusmechanismus gebunden.
2. Schritt 2: Refresh- oder Erneuerungshinweise werden von Status und Gültigkeit abgegrenzt.
3. Schritt 3: Evidenz-, Nutzungs- oder Ressourcendaten werden nur mit klarer Verifier-Semantik ergänzt.
4. Schritt 4: Externe Abhängigkeiten werden versioniert, vertrauenswürdig und ausfallsicher geplant.

Modul 9: Versionierung und Interoperabilität

1. Schritt 1: Änderungen werden als kompatibel, erweiternd oder brechend klassifiziert.
2. Schritt 2: Neue optionale Claims erhalten sichere Standardinterpretationen.
3. Schritt 3: Alte und neue Modellversionen werden mit einer Issuer-Verifier-Matrix getestet.
4. Schritt 4: Eine fachliche Spezifikation beschreibt Bedeutung und Regeln zusätzlich zur technischen Beispieldatei.

Praktische Übungen

• Zerlegung eines Fachnachweises in minimale Claims
• Modellierung eines eigenen Credential-Typs mit Kontext und Typen
• Bewertung mehrerer Identifikator- und Gültigkeitsvarianten
• Validierung fehlerhafter oder mehrdeutiger Credential-Beispiele
• Entwurf einer kompatiblen Modellversion 2

Methodik

Fachliche Einordnung, strukturierte Demonstrationen, gemeinsame Modellierung, angeleitete Implementierungs- und Prüfaufgaben, Negativtests sowie Auswertung typischer Fehlersituationen. Die Übungen verwenden synthetische Beispieldaten und werden schrittweise von einem kontrollierten Normalfall zu Manipulations-, Grenz- und Ausfallszenarien erweitert.

Einordnung im Seminarprogramm

Aufbaukurs nach dem Rollen- und Grundlagenmodul. Er sollte vor Issuing-, Data-Integrity- und Implementierungsseminaren besucht werden, wenn eigene Credential-Typen entwickelt werden.