Privasea: Інновації в обчисленнях конфіденційності за технологією NFT обличчя

Нещодавно проект NFT обличчя, ініційований Privasea, викликав широкий інтерес. Цей проект дозволяє користувачам в мобільному додатку записувати своє обличчя і створювати з нього NFT. Лише за кілька днів проект отримав більше 200 тисяч NFT, що свідчить про його популярність.

Цей на перший погляд простий проєкт насправді містить глибокі технологічні інновації. Privasea таким чином майстерно поєднує технології розпізнавання облич, NFT та обчислення конфіденційності, пропонуючи новий підхід до проблеми розпізнавання людини в світі Web3.

Розпізнавання людини і машини: безперервні виклики від Web2 до Web3

Розпізнавання людини та машини завжди було важливим викликом для світу Інтернету. Згідно з нещодавніми даними, шкідливий трафік ботів займає 27,5% всього трафіку Інтернету. Ці автоматизовані програми не лише впливають на досвід користувачів, але й можуть завдати серйозної шкоди постачальникам послуг.

У епоху Web2 різноманітні засоби, такі як капчі та перевірка особи, були широко використані. Але з розвитком технології штучного інтелекту традиційні методи перевірки поступово втрачають свою ефективність. Методи перевірки змушені переходити від виявлення поведінкових характеристик до поступового переходу до виявлення біометричних характеристик.

Світ Web3 також стикається з проблемою розпізнавання людини і машини. У таких сценаріях, як аеродропи, операції з високим ризиком та інші, перевірка особи користувача є надзвичайно важливою. Однак, як реалізувати ефективну перевірку особи в децентралізованому середовищі, не порушуючи принципи захисту конфіденційності, стає складним питанням.

Privasea AI Network: Злиття обчислень конфіденційності та ШІ

Щодо цього виклику, Privasea запропонувала інноваційне рішення - Privasea AI Network. Ця мережа побудована на основі повної гомоморфної криптографії (FHE), і має на меті вирішення проблеми приватності обчислень у сценаріях штучного інтелекту в середовищі Web3.

Privasea оптимізував упаковку технології FHE, створивши бібліотеку HESea з багаторівневою структурою. Ця структура дозволяє краще адаптуватися до сценаріїв машинного навчання, забезпечуючи захист конфіденційності даних та ефективні обчислення ШІ.

Архітектура Privasea AI Network складається з чотирьох ролей: власник даних, вузол Privanetix, декодер та отримувач результатів. Його робочий процес охоплює весь процес, починаючи з реєстрації користувача, подання завдання, шифрування обчислень до верифікації та розподілу результатів. Протягом усього процесу дані завжди залишаються зашифрованими, що ефективно захищає конфіденційність користувачів.

Щоб підтримувати роботу мережі, Privasea використовує подвійний механізм PoW і PoS. Користувачі можуть стати вузлами Privanetix, купуючи WorkHeart NFT, і отримувати токенові винагороди. Водночас StarFuel NFT є посилювачем вузлів, який підвищує множник доходу через механізм стейкінгу. Такий дизайн забезпечує обчислювальну потужність мережі та балансування розподілу економічних ресурсів.

Технологія FHE: нова надія для приватних обчислень

Як основна технологія Privasea AI Network, FHE вважається важливим проривом у сфері обчислень з захистом приватності. На відміну від інших технологій, таких як нульові докази (ZKP), FHE більше зосереджується на обчисленнях з захистом приватності, а не на перевірці приватності. Він реалізує розділення прав на обробку даних та власність на них, прокладаючи шлях для різноманітних AI-додатків, що забезпечують захист приватності.

Однак FHE також стикається з проблемами продуктивності. Процес шифрування неминуче знижує швидкість обчислень. Незважаючи на певні досягнення в оптимізації алгоритмів та апаратному прискоренні в останні роки, продуктивність FHE все ще значно відстає від обчислень з відкритим текстом.

Перспективи майбутнього

Privasea завдяки своїй унікальній технологічній архітектурі відкриває нові можливості для обчислень конфіденційності та AI-додатків у світі Web3. Хоча технологія FHE все ще потребує подальшої оптимізації, Privasea вже уклала партнерство з провідною компанією FHE в галузі ZAMA для спільного просування технологічних проривів.

З розвитком технологій Privasea має потенціал відігравати важливу роль у більшій кількості сфер, ставши піонером у злитті обчислень конфіденційності та застосувань ШІ. Ця інновація не лише забезпечує користувачам безпечне середовище для обробки даних, але й відкриває нову главу у глибокій інтеграції Web3 та ШІ.