Privasea: Инновации в области приватных вычислений для NFT лиц

В последнее время проект NFT с лицами, инициированный Privasea, привлек большое внимание. Этот проект позволяет пользователям записывать свои лица в мобильном приложении и чеканить их в качестве NFT. Всего за несколько дней проект достиг более 200000 чеканок NFT, что свидетельствует о его популярности.

Этот на первый взгляд простой проект на самом деле содержит глубокие технические инновации. Privasea таким образом ловко сочетает передовые технологии, такие как распознавание лиц, NFT и вычисления с защитой конфиденциальности, предлагая новое решение для проблемы распознавания человека в мире Web3.

Человеко-машинное распознавание: постоянные вызовы от Web2 к Web3

Распознавание человека и машины всегда было важной задачей для интернета. Согласно недавним данным, злонамеренный трафик ботов составляет 27,5% от общего трафика интернета. Эти автоматизированные программы не только влияют на пользовательский опыт, но и могут причинить серьезный ущерб поставщикам услуг.

В эпоху Web2 различные методы, такие как капчи и идентификация личности, широко использовались. Однако с развитием технологий ИИ традиционные методы проверки постепенно утрачивают свою эффективность. Методы проверки вынуждены были перейти от анализа поведенческих характеристик к биометрической идентификации.

Мир Web3 также сталкивается с проблемой распознавания пользователей. В таких сценариях, как раздача токенов и высокорисковые операции, проверка личности пользователей имеет решающее значение. Однако, как реализовать эффективную проверку личности в децентрализованной среде, не нарушая принципы защиты конфиденциальности, становится сложной задачей.

Privasea AI Network: Слияние вычислений конфиденциальности и ИИ

В ответ на эту проблему Privasea предложила инновационное решение - Privasea AI Network. Эта сеть построена на технологии полной гомоморфной криптографии (FHE) и нацелена на решение проблем конфиденциальных вычислений в сценариях ИИ в среде Web3.

Privasea оптимизировала упаковку технологии FHE, создав библиотеку HESea с иерархической структурой. Эта структура позволяет лучше адаптироваться к сценариям машинного обучения, обеспечивая высокоэффективные вычисления ИИ при защите конфиденциальности данных.

Архитектура Privasea AI Network включает четыре роли: владелец данных, узел Privanetix, декодер и получатель результатов. Его рабочий процесс охватывает весь процесс, начиная от регистрации пользователей, подачи заявок, зашифрованных вычислений и заканчивая верификацией и распределением результатов. На протяжении всего процесса данные всегда остаются в зашифрованном состоянии, эффективно защищая конфиденциальность пользователей.

Чтобы поддерживать работу сети, Privasea использует двойной механизм PoW и PoS. Пользователи могут стать узлами Privanetix, покупая WorkHeart NFT, и участвовать в вычислениях, получая токеновые вознаграждения. В то же время StarFuel NFT служит усилителем узлов, увеличивая множитель доходности через механизм стейкинга. Эта конструкция обеспечивает вычислительную мощность сети и сбалансированное распределение экономических ресурсов.

Технология FHE: Новая надежда для вычислений с соблюдением конфиденциальности

В качестве核心技术 сети Privasea AI, FHE рассматривается как важный прорыв в области вычислений с учетом конфиденциальности. В отличие от других технологий, таких как нулевые доказательства (ZKP), FHE больше сосредоточен на вычислениях с учетом конфиденциальности, а не на проверке конфиденциальности. Он реализует разделение прав на обработку данных и собственности, открывая путь для различных приложений AI с защитой конфиденциальности.

Тем не менее, FHE также сталкивается с проблемами производительности. Процесс шифрования неизбежно снижает скорость вычислений. Хотя в последние годы были достигнуты определенные успехи в оптимизации алгоритмов и аппаратном ускорении, производительность FHE все еще значительно уступает вычислениям с открытым текстом.

Взгляд в будущее

Privasea открывает новые возможности для вычислений конфиденциальности и AI-приложений в мире Web3 благодаря своей уникальной технологической архитектуре. Несмотря на то, что технологии FHE все еще требуют дальнейшей оптимизации, Privasea уже заключила партнерство с ведущей компанией FHE в отрасли ZAMA для совместного продвижения технологических прорывов.

С учетом постоянного прогресса технологий, Privasea имеет потенциал проявить себя в большем количестве областей и стать пионером в интеграции вычислений с защитой конфиденциальности и AI-приложений. Эта инновация не только предоставляет пользователям безопасную среду для обработки данных, но и открывает новую главу в глубокой интеграции Web3 и AI.