Privasea: Exploración innovadora de la NFTización de datos faciales

Recientemente, un proyecto de acuñación de NFT de rostros ha generado una amplia atención. Este proyecto permite a los usuarios ingresar su rostro en una aplicación móvil y acuñar sus datos como NFT. Este concepto aparentemente simple ha atraído más de 200,000 acuñaciones de NFT en solo unas pocas semanas, mostrando un asombroso entusiasmo.

El objetivo de este proyecto no es simplemente convertir los datos faciales en NFT, sino verificar si los usuarios son personas reales a través del reconocimiento facial. Esta práctica surge de un desafío grave al que se enfrenta actualmente Internet: el tráfico de bots maliciosos.

Según los datos más recientes, los robots representan el 42.1% del tráfico de Internet, de los cuales el 27.5% es tráfico malicioso. Estos robots maliciosos pueden causar retrasos en el servicio, fallos en el sistema y afectar gravemente la experiencia del usuario. En escenarios como la compra de entradas, los programas automatizados han dejado a los usuarios comunes casi sin posibilidades.

Para hacer frente a este desafío, en el entorno de Web2 se han adoptado diversas formas como la verificación de identidad y los códigos de comportamiento para distinguir entre humanos y máquinas, mientras que el servidor intercepta a través de filtrado de características. Sin embargo, con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, los métodos de verificación tradicionales ya no son suficientes. Los métodos de verificación han ido evolucionando gradualmente desde la detección de características de comportamiento hasta la detección de características biomiméticas e incluso la detección de características biológicas.

Web3 también enfrenta la necesidad de reconocimiento humano. En escenarios como los airdrops de proyectos, es necesario identificar a los usuarios reales para prevenir ataques de brujas. Para operaciones de alto riesgo, como inicio de sesión, retiro de fondos, transacciones, etc., es necesario confirmar que el operador no solo es una persona real, sino también el propietario de la cuenta.

Sin embargo, implementar estas funciones en un entorno Web3 descentralizado enfrenta numerosos desafíos: ¿cómo construir una red de computación de aprendizaje automático descentralizada? ¿Cómo proteger la privacidad de los datos de los usuarios? ¿Cómo mantener el funcionamiento de la red?

Para abordar estos problemas, Privasea ha propuesto soluciones innovadoras. Han construido la Privasea AI Network basada en la tecnología de criptografía homomórfica completa (FHE), que proporciona soporte de computación de privacidad para aplicaciones de IA en un entorno Web3.

Privasea ha optimizado el FHE tradicional y ha desarrollado la biblioteca HESea, haciéndola más adecuada para escenarios de aprendizaje automático. Esta biblioteca se divide en capa de aplicación, capa de optimización, capa aritmética y capa primitiva, cada capa es responsable de diferentes funciones, proporcionando soluciones flexibles y eficientes.

La arquitectura de la red Privasea AI incluye cuatro roles: propietario de datos, nodo Privanetix, descifrador y receptor de resultados. La red garantiza el procesamiento seguro de datos y la protección de la privacidad a través de una serie de pasos, desde el registro del usuario hasta la entrega de resultados.

Para incentivar a los participantes de la red, Privasea ha lanzado WorkHeart NFT y StarFuel NFT, utilizando un mecanismo dual de PoW y PoS para la gestión de nodos y la distribución de recompensas. Este diseño garantiza la estabilidad de la red y equilibra la distribución de recursos económicos.

Aunque la tecnología FHE se destaca en la protección de la privacidad de los datos, también enfrenta desafíos en la eficiencia computacional. En los últimos años, el rendimiento de FHE ha mejorado significativamente mediante la optimización de algoritmos y la aceleración de hardware, pero todavía existe una brecha en comparación con el cálculo en texto claro.

A pesar de ello, la innovadora solución de Privasea abre nuevos caminos para la profunda integración de Web3 y AI. Con el continuo avance de la tecnología, Privasea tiene el potencial de desempeñar un papel importante en más áreas, convirtiéndose en un pionero en el cálculo de privacidad y las aplicaciones de AI.