Privasea: Khám phá đổi mới về NFT hóa dữ liệu khuôn mặt

Gần đây, một dự án đúc NFT khuôn mặt đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Dự án này cho phép người dùng nhập khuôn mặt của mình trên ứng dụng di động và đúc dữ liệu đó thành NFT. Khái niệm có vẻ đơn giản này đã thu hút hơn 200.000 lần đúc NFT chỉ trong vài tuần, cho thấy sự nóng bỏng đáng kinh ngạc.

Mục đích của dự án này không chỉ đơn thuần là chuyển đổi dữ liệu khuôn mặt thành NFT, mà còn nhằm xác minh người dùng có phải là người thật hay không thông qua công nghệ nhận diện khuôn mặt. Cách làm này xuất phát từ một thách thức nghiêm trọng mà internet hiện đang phải đối mặt: lưu lượng truy cập từ robot độc hại.

Theo dữ liệu mới nhất, robot chiếm 42,1% lưu lượng truy cập Internet, trong đó 27,5% là lưu lượng độc hại. Những robot độc hại này có thể gây ra sự trì hoãn dịch vụ, sập hệ thống, ảnh hưởng nghiêm trọng đến trải nghiệm người dùng. Trong các tình huống như mua vé, các chương trình tự động càng làm cho người dùng thông thường gần như không có cơ hội.

Để đối phó với thách thức này, trong môi trường Web2 đã áp dụng nhiều phương thức như xác thực danh tính, mã xác thực hành vi để phân biệt người và máy, trong khi đó máy chủ đã chặn qua lọc đặc trưng. Tuy nhiên, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, các phương thức xác thực truyền thống đã không còn đủ để đối phó. Các phương pháp xác thực dần được nâng cấp từ việc phát hiện đặc điểm hành vi lên việc phát hiện đặc điểm sinh học mô phỏng, thậm chí là phát hiện đặc điểm sinh học.

Web3 cũng đang phải đối mặt với nhu cầu nhận dạng con người. Trong các tình huống như airdrop dự án, cần xác minh người dùng thực để ngăn chặn tấn công ma thuật. Đối với các hoạt động có rủi ro cao, như đăng nhập tài khoản, rút tiền, giao dịch, cần xác nhận rằng người thực hiện không chỉ là người thật mà còn là chủ sở hữu tài khoản.

Tuy nhiên, việc thực hiện những chức năng này trong môi trường Web3 phi tập trung gặp phải nhiều thách thức: Làm thế nào để xây dựng một mạng lưới tính toán học máy phi tập trung? Làm thế nào để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu người dùng? Làm thế nào để duy trì hoạt động của mạng?

Đối với những vấn đề này, Privasea đã đưa ra giải pháp đổi mới. Họ đã xây dựng Mạng AI Privasea dựa trên công nghệ mã hóa hoàn toàn đồng nhất (FHE), cung cấp hỗ trợ tính toán riêng tư cho các ứng dụng AI trong môi trường Web3.

Privasea đã tối ưu hóa FHE truyền thống, phát triển thư viện HESea, làm cho nó phù hợp hơn với các kịch bản học máy. Thư viện này được chia thành các lớp ứng dụng, lớp tối ưu, lớp số học và lớp nguyên thủy, mỗi lớp đảm nhận các chức năng khác nhau, cung cấp giải pháp linh hoạt và hiệu quả.

Kiến trúc của Mạng Privasea AI bao gồm bốn vai trò: chủ sở hữu dữ liệu, nút Privanetix, bộ giải mã và người nhận kết quả. Mạng đảm bảo xử lý dữ liệu an toàn và bảo vệ quyền riêng tư thông qua một loạt các bước, từ đăng ký người dùng đến việc giao kết quả.

Để khuyến khích người tham gia mạng, Privasea đã phát hành WorkHeart NFT và StarFuel NFT, áp dụng cơ chế kép PoW và PoS để quản lý nút và phân phối phần thưởng. Thiết kế này không chỉ đảm bảo sự ổn định của mạng mà còn cân bằng việc phân phối tài nguyên kinh tế.

Mặc dù công nghệ FHE thể hiện xuất sắc trong việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, nhưng cũng gặp phải thách thức về hiệu suất tính toán. Trong những năm gần đây, thông qua tối ưu hóa thuật toán và tăng tốc phần cứng, hiệu suất của FHE đã được cải thiện đáng kể, nhưng vẫn còn khoảng cách so với tính toán bằng văn bản rõ.

Mặc dù vậy, giải pháp đổi mới của Privasea đã mở ra con đường mới cho sự hòa nhập sâu sắc giữa Web3 và AI. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, Privasea có triển vọng phát huy tiềm năng trong nhiều lĩnh vực, trở thành người tiên phong trong tính toán riêng tư và ứng dụng AI.