Privasea: A inovação em computação privada por trás do NFT de reconhecimento facial

Recentemente, um projeto de NFT de rosto iniciado pela Privasea chamou a atenção generalizada. O projeto permite que os usuários registrem seu rosto em um aplicativo móvel e o mintem como NFT. Em apenas alguns dias, o projeto alcançou mais de 200 mil NFTs em volume de mintagem, demonstrando sua popularidade.

Este projeto que parece simples esconde, na verdade, inovações tecnológicas profundas. A Privasea combina de forma inteligente tecnologias avançadas como reconhecimento facial, NFT e computação privativa, oferecendo uma solução inovadora para o problema de reconhecimento humano em um mundo Web3.

Reconhecimento Humano-Máquina: Desafios Contínuos de Web2 a Web3

A identificação humano-máquina sempre foi um desafio importante enfrentado pelo mundo da internet. De acordo com dados recentes, o tráfego de Bots maliciosos representa 27,5% do tráfego total da internet. Esses programas automatizados não apenas afetam a experiência do usuário, mas também podem causar danos sérios aos provedores de serviços.

Na era do Web2, vários métodos como códigos de verificação e autenticação de identidade foram amplamente utilizados. Mas com o desenvolvimento da tecnologia de IA, os métodos de verificação tradicionais estão gradualmente se tornando obsoletos. Os métodos de verificação têm que evoluir de detecção de características comportamentais para detecção de características biométricas.

O mundo Web3 também enfrenta o desafio do reconhecimento humano e máquina. Em cenários como airdrops e operações de alto risco, verificar a identidade do usuário é crucial. No entanto, como implementar uma verificação de identidade eficaz em um ambiente descentralizado, sem violar os princípios de proteção da privacidade, tornou-se um problema complicado.

Privasea AI Network: A fusão de computação de privacidade e IA

Para enfrentar este desafio, a Privasea apresentou uma solução inovadora - Privasea AI Network. Esta rede é construída com base na tecnologia de criptografia totalmente homomórfica (FHE), com o objetivo de resolver o problema da computação de privacidade em cenários de IA no ambiente Web3.

A Privasea otimizou e encapsulou a tecnologia FHE, formando a biblioteca HESea com uma estrutura em camadas. Esta estrutura permite uma melhor adaptação a cenários de aprendizado de máquina, protegendo a privacidade dos dados enquanto realiza cálculos de IA de forma eficiente.

A arquitetura da Privasea AI Network inclui quatro tipos de papéis: proprietário de dados, nós Privanetix, decodificador e receptor de resultados. Seu fluxo de trabalho abrange todo o processo, desde o registro do usuário, envio de tarefas, cálculo criptografado até a validação e distribuição de resultados. Durante todo o processo, os dados permanecem sempre em estado criptografado, protegendo efetivamente a privacidade do usuário.

Para manter a operação da rede, a Privasea adotou um mecanismo duplo de PoW e PoS. Os usuários podem se tornar nós do Privanetix comprando o NFT WorkHeart e participar do cálculo, recebendo recompensas em tokens. O NFT StarFuel atua como um amplificador de nós, aumentando a taxa de retorno através de um mecanismo de staking. Este design garante a capacidade de cálculo da rede e equilibra a distribuição de recursos econômicos.

FHE Tecnologia: A Nova Esperança para o Cálculo de Privacidade

Como tecnologia central da Privasea AI Network, o FHE é visto como um importante avanço na área da computação privada. Em comparação com outras tecnologias, como a prova de conhecimento zero (ZKP), o FHE foca mais na computação privada do que na verificação de privacidade. Ele realiza a separação dos direitos de processamento de dados e da propriedade, pavimentando o caminho para várias aplicações de IA voltadas para a proteção da privacidade.

No entanto, o FHE também enfrenta desafios de desempenho. O processo de criptografia inevitavelmente reduz a velocidade de cálculo. Embora tenha havido algum progresso em otimização de algoritmos e aceleração de hardware nos últimos anos, o desempenho do FHE ainda apresenta uma grande diferença em relação ao cálculo em texto claro.

Perspectivas para o Futuro

Privasea, através de sua arquitetura tecnológica única, abre novas possibilidades para computação de privacidade e aplicações de IA no mundo Web3. Embora a tecnologia FHE ainda precise de mais otimização, a Privasea já firmou uma parceria com a ZAMA, uma empresa líder no setor de FHE, para avançar em inovações tecnológicas.

À medida que a tecnologia avança continuamente, a Privasea tem potencial para atuar em mais áreas, tornando-se uma pioneira na fusão de computação privada e aplicações de IA. Esta inovação não só proporciona aos usuários um ambiente seguro para o processamento de dados, mas também abre um novo capítulo na profunda integração entre Web3 e IA.