Privasea:顔データのNFT化の革新的な探求

最近、ある顔のNFTの鋳造プロジェクトが広く注目を集めています。このプロジェクトは、ユーザーがモバイルアプリ上で自分の顔を入力し、そのデータをNFTとして鋳造することを可能にします。この一見単純な概念は、わずか数週間で20万回以上のNFT鋳造を引き付けており、驚異的な人気を示しています。

このプロジェクトの目的は単純に顔データをNFTに変換することではなく、顔認識を通じてユーザーが実在の人間であることを確認することにあります。このアプローチは、現在のインターネットが直面している厳しい課題、すなわち悪意のあるボットトラフィックに起因しています。

最新のデータによると、ロボットはインターネットトラフィックの42.1%を占めており、そのうち27.5%は悪意のあるトラフィックです。これらの悪意のあるロボットは、サービスの遅延やシステムのクラッシュを引き起こし、ユーザーエクスペリエンスに深刻な影響を与える可能性があります。チケットの取得などのシーンでは、オートメーションプログラムによって普通のユーザーはほとんど勝ち目がありません。

この課題に対処するために、Web2環境では実名認証や行動キャプチャなどのさまざまな手段が取られ、人間と機械を区別しています。サーバーは特徴フィルタリングを通じて遮断します。しかし、AI技術の急速な発展に伴い、従来の認証手段では対応しきれなくなっています。認証手段は徐々に行動特徴検出から生物模倣的特徴検出、さらには生物学的特徴検出へとアップグレードされています。

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Web3もまた、人間と機械の識別のニーズに直面しています。プロジェクトのエアドロップなどのシーンでは、真のユーザーを識別してウィッチ攻撃を防ぐ必要があります。アカウントのログイン、出金、取引などの高リスクな操作については、操作を行う者が単に人間であるだけでなく、アカウントの所有者であることを確認する必要があります。

しかし、分散型のWeb3環境でこれらの機能を実現することは、多くの課題に直面しています：どのように分散型の機械学習計算ネットワークを構築するのか？ユーザーデータのプライバシーをどのように保護するのか？ネットワークの運営をどのように維持するのか？

これらの問題に対して、Privaseaは革新的な解決策を提案しました。彼らは完全同型暗号（FHE）技術に基づいてPrivasea AI Networkを構築し、Web3環境下のAIアプリケーションにプライバシー計算のサポートを提供しています。

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Privaseaは従来のFHEを最適化し、機械学習シナリオにより適したHESeaライブラリを開発しました。このライブラリはアプリケーション層、最適化層、算術層、原始層に分かれており、それぞれ異なる機能を担当し、柔軟かつ効率的なソリューションを提供します。

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Privasea AI Networkのアーキテクチャには、データ所有者、Privanetixノード、デクリプター、結果受取人の4つの役割が含まれています。ネットワークは、ユーザー登録から結果の配信までの一連のステップを通じて、データの安全な処理とプライバシー保護を確保しています。

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ネットワーク参加者を奨励するために、PrivaseaはWorkHeart NFTとStarFuel NFTを導入し、PoWとPoSのデュアルメカニズムを使用してノード管理と報酬配分を行っています。この設計はネットワークの安定性を保証し、経済資源の配分をバランスさせています。

FHE技術はデータプライバシーの保護において優れた性能を示していますが、計算効率の課題にも直面しています。近年、アルゴリズムの最適化やハードウェアのアクセラレーションなどの方法によって、FHEの性能は大幅に向上しましたが、平文計算と比較するとまだ差があります。

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それにもかかわらず、Privaseaの革新的なソリューションは、Web3とAIの深い統合のための新しい道を切り開きました。技術の進歩が続く中、Privaseaはより多くの分野で潜在能力を発揮し、プライバシー計算とAIアプリケーションの先駆者となることが期待されています。