这几天被一个问题困扰。这个问题困扰到我非常头疼。例如一个系统需要录入10条数据，直到录入数据完成为止，是否能够鉴权或者校验数据使用者是否是本人或者持有者？实现系统认证率百分百准确？
问题来源可以追溯到我前几年去去办理一张卡的实名认证。我曾经走过这个实名流程，对方只需要我提供身份证信息，手机卡和服务密码，这个实名认证流程就完成了。 但是几年后，我发现我的实名认证在前2年早已被人实名了，因此我的手机卡就被人提前注册了，这个过程我思考一连串的问题。
第一件事是：例如10条录入数据，如何校验10条数据都是真实的本人使用者，那么该系统认证流程达到了完成任务，准确率可以实现100%的认证了。数据非常理想，数据合法。
第二件事情，有人发现系统存在录入漏洞。该漏洞就是说，10个人队列里面存在一部分说谎者。从另外一个说法就是，10个人中存在N个人数据是伪造了身份。这样系统准确率虽然可以达到100%的认证，只是数据存在一部分真实误差，出现脏数据。
我们可以想一下，在一个系统完善之前，可以允许数据存在误差值在一个百分比下允许，允许其他使用者数据发现服务治理。也就是我想表达一个观点问题。录入数据的合法性入口存在不确定的因素是提前被认知的。
第三事情，日志跟踪和修正记录。我们录入的第一条数据存在一个时间值，这个时间值不被系统修改。当服务治理过程发现问题，这样数据操作和日志就会凸显作用。服务治理。修正手机持有者的真实身份。例如，我的手机号被人提前注册，反而我作为使用者却得不到身份校验，过程中身份早已伪造了。这个对系统判定会存在误差，因为系统只会告诉你这个人是否认证了，而不会告诉你现在身份和认证的身份不一致。过程中，这个真实的人走了一个流程，却存在了被过滤因素。
第三件事，手机号持有人的区块链的信息。这个问题是我刚刚想到，一个手机号从诞生到被其他人合法使用可能只经过一代，或者只是经过一个裂变持手人，这些数据应该记录添加到数据链其他人都不被允许修改。同时对录入者应该保留追踪反馈，任何一条数据录入者应该是需要存在一个写入的流程。
第四件事后，我得出一个简单结论。在数据录入不能百分百信任，归纳为先录入，后服务治理过程完善数据的真实性和误差值。但这个过程可能会十分被动，需要被发现。需要提供条件去修正，使用事例去一步步校验，这样导致申诉过程会缓慢，真实手机持有者被另外一个说谎者顶包了。
第五件事情，关于一个认证统计的思考。当输出这部数据的时候，我们可能发现10个人认证，认证率可以是100%，只是10个人中，有存在N个人伪造身份。这样数据想到一个身份真实性比例。假设我们信任录入数据的合法性，这样系统就会变成了没问题，只可可惜，这个漏洞说不定会引发一连串的争论。对此不知道你有什么看法？
如何校验手机申报实名的时候 是手机真实持有者？
我们可以使用名人效应举例。王校长拿错了助手的手机和服务密码去认证，对录入者进行了手机短信认证和身份信息录入。那么隔了一段时间N值，王校长的助力去办理业务，发现被校长注册了，只是系统识别和助理提供身份证不一致，这样子，如何去解决？
通过名人效应放大了录入顺利，只是我们是否应该思考，录入人员提供的信息并不是真实使用者，这对录入人员存在一个困扰问题。录入数据者也只能通过短信校验，通过手机当场是认可这个流程。但助理去实现数据校正的时候，这个过程就变得是否困难。
录入者没有错，只是提供者的数据并不是真实使用者数据罢了。经过校长和助理一起过户这样问题可以被当场解决。只是鉴于时间复杂度和空间维度去说起。万一这个号被别人持有了，那么这个脏数据就无法被更正。
数据统计误差值因此就出现了。如果校长出去旅游需要N年才能回来，那样助理需要去办理需要鉴权的业务的时候就出现问题了，大大加大了时间复杂度和空间复杂度。
这种问题，就是数据录入校验一个困扰。