Sự kết hợp giữa tính toán riêng tư và AI: Phân tích giải pháp đổi mới của Privasea
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 thông qua ứng dụng di động và đúc nó thành NFT. Khái niệm có vẻ đơn giản này đã thu hút hơn 200,000 lần đúc NFT chỉ trong một thời gian ngắn, thể hiện mức độ nóng bỏng đáng kinh ngạc.
Mục đích cốt lõi của dự án này không chỉ là biến dữ liệu khuôn mặt thành NFT, mà còn là xác thực danh tính thực sự của người dùng thông qua nhận diện khuôn mặt. Chức năng này có ý nghĩa quan trọng trong hệ sinh thái Web3, đặc biệt là trong việc ngăn chặn tấn công phù thủy và bảo vệ các giao dịch có rủi ro cao.
Tuy nhiên, việc triển khai công nghệ nhận diện khuôn mặt trong môi trường Web3 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 lưới? Đây đều là những vấn đề then chốt cần được giải quyết.
Privasea đã đề xuất một giải pháp đổi mới: xây dựng Mạng AI Privasea dựa trên công nghệ mã hóa hoàn toàn đồng nhất (FHE). Mạng này tối ưu hóa công nghệ FHE thông qua cấu trúc phân lớp, làm cho nó phù hợp hơn với các tình huống học máy.
Cấu trúc của Mạng AI Privasea bao gồm bốn vai trò chính: chủ sở hữu dữ liệu, nút Privanetix, bộ giải mã và người nhận kết quả. Quy trình làm việc bao gồm toàn bộ quá trình từ việc người dùng đăng ký đến việc giao kết quả, đảm bảo tính an toàn của dữ liệu và tính riêng tư của việc tính toán.
Mạng này áp dụng cơ chế kép PoW và PoS để quản lý các nút và phân phối phần thưởng. Việc giới thiệu WorkHeart NFT và StarFuel NFT đã cung cấp cho người dùng lựa chọn linh hoạt để tham gia vào hoạt động của mạng.
Mặc dù công nghệ FHE thể hiện xuất sắc trong việc bảo vệ quyền riêng tư, nhưng nó cũng đối mặt với thách thức về hiệu suất tính toán. Trong những năm gần đây, nhiều giải pháp tối ưu hóa đã xuất hiện, bao gồm tối ưu hóa thuật toán và tăng tốc phần cứng, nhưng hiệu suất của FHE vẫn còn cách xa so với tính toán trên văn bản rõ.
Giải pháp của Privasea mở ra những khả năng mới cho sự kết hợp giữa Web3 và AI. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, đặc biệt là sự hợp tác với ZAMA, Privasea có triển vọng đạt được nhiều đột phá hơn trong lĩnh vực tính toán riêng tư và ứng dụng AI, cung cấp cho người dùng một môi trường xử lý dữ liệu an toàn và hiệu quả hơn.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
11 thích
Phần thưởng
11
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CommunitySlacker
· 08-03 11:29
NFT khuôn mặt? Không để lại lối thoát cho quyền riêng tư.
Giải pháp đổi mới của Privasea: Mạng AI bảo mật Web3 được thúc đẩy bởi công nghệ FHE
Sự kết hợp giữa tính toán riêng tư và AI: Phân tích giải pháp đổi mới của Privasea
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 thông qua ứng dụng di động và đúc nó thành NFT. Khái niệm có vẻ đơn giản này đã thu hút hơn 200,000 lần đúc NFT chỉ trong một thời gian ngắn, thể hiện mức độ nóng bỏng đáng kinh ngạc.
Mục đích cốt lõi của dự án này không chỉ là biến dữ liệu khuôn mặt thành NFT, mà còn là xác thực danh tính thực sự của người dùng thông qua nhận diện khuôn mặt. Chức năng này có ý nghĩa quan trọng trong hệ sinh thái Web3, đặc biệt là trong việc ngăn chặn tấn công phù thủy và bảo vệ các giao dịch có rủi ro cao.
Tuy nhiên, việc triển khai công nghệ nhận diện khuôn mặt trong môi trường Web3 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 lưới? Đây đều là những vấn đề then chốt cần được giải quyết.
Privasea đã đề xuất một giải pháp đổi mới: xây dựng Mạng AI Privasea dựa trên công nghệ mã hóa hoàn toàn đồng nhất (FHE). Mạng này tối ưu hóa công nghệ FHE thông qua cấu trúc phân lớp, làm cho nó phù hợp hơn với các tình huống học máy.
Cấu trúc của Mạng AI Privasea bao gồm bốn vai trò chính: chủ sở hữu dữ liệu, nút Privanetix, bộ giải mã và người nhận kết quả. Quy trình làm việc bao gồm toàn bộ quá trình từ việc người dùng đăng ký đến việc giao kết quả, đảm bảo tính an toàn của dữ liệu và tính riêng tư của việc tính toán.
Mạng này áp dụng cơ chế kép PoW và PoS để quản lý các nút và phân phối phần thưởng. Việc giới thiệu WorkHeart NFT và StarFuel NFT đã cung cấp cho người dùng lựa chọn linh hoạt để tham gia vào hoạt động của mạng.
Mặc dù công nghệ FHE thể hiện xuất sắc trong việc bảo vệ quyền riêng tư, nhưng nó cũng đối mặt với thách thức về hiệu suất tính toán. Trong những năm gần đây, nhiều giải pháp tối ưu hóa đã xuất hiện, bao gồm tối ưu hóa thuật toán và tăng tốc phần cứng, nhưng hiệu suất của FHE vẫn còn cách xa so với tính toán trên văn bản rõ.
Giải pháp của Privasea mở ra những khả năng mới cho sự kết hợp giữa Web3 và AI. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, đặc biệt là sự hợp tác với ZAMA, Privasea có triển vọng đạt được nhiều đột phá hơn trong lĩnh vực tính toán riêng tư và ứng dụng AI, cung cấp cho người dùng một môi trường xử lý dữ liệu an toàn và hiệu quả hơn.