La combinación de cálculo de privacidad e IA: análisis de la innovadora solución de Privasea
Recientemente, un proyecto de acuñación de NFT de rostros ha generado una amplia atención. Este proyecto permite a los usuarios ingresar su rostro a través de una aplicación móvil y acuñarlo como un NFT. Este concepto que parece simple ha atraído más de 200,000 acuñaciones de NFT en poco tiempo, mostrando un asombroso nivel de interés.
El objetivo principal de este proyecto no es simplemente convertir los datos faciales en NFT, sino verificar la identidad real del usuario a través del reconocimiento facial. Esta función tiene una importancia significativa en el ecosistema Web3, especialmente en la prevención de ataques de brujas y en la protección de operaciones de alto riesgo.
Sin embargo, la implementación de la tecnología de reconocimiento facial en el entorno Web3 enfrenta numerosos desafíos. ¿Cómo construir una red de computación de aprendizaje automático descentralizada? ¿Cómo proteger la privacidad de los datos de los usuarios? ¿Cómo mantener el funcionamiento de la red? Estos son problemas clave que necesitan ser resueltos.
Privasea ha propuesto una solución innovadora: construir la red Privasea AI basada en la tecnología de cifrado homomórfico completo (FHE). Esta red optimiza la tecnología FHE a través de una estructura jerárquica, haciéndola más adecuada para escenarios de aprendizaje automático.
La arquitectura de Privasea AI Network incluye cuatro roles principales: propietarios de datos, nodos Privanetix, descifradores y receptores de resultados. Su flujo de trabajo abarca todo el proceso desde el registro del usuario hasta la entrega de resultados, asegurando la seguridad de los datos y la privacidad de los cálculos.
Esta red utiliza un mecanismo dual de PoW y PoS para gestionar nodos y distribuir recompensas. La introducción de WorkHeart NFT y StarFuel NFT ofrece a los usuarios opciones flexibles para participar en la operación de la red.
A pesar de que la tecnología FHE se destaca en la protección de la privacidad, también enfrenta desafíos en términos de eficiencia computacional. En los últimos años, han surgido diversas soluciones de optimización, incluyendo la optimización de algoritmos y la aceleración de hardware, pero en comparación con el cálculo en texto claro, el rendimiento de FHE todavía presenta una gran brecha.
La solución de Privasea abre nuevas posibilidades para la fusión de Web3 y AI. Con el avance continuo de la tecnología, especialmente con la colaboración con ZAMA, Privasea tiene el potencial de lograr más avances en el campo de la computación privada y las aplicaciones de AI, proporcionando a los usuarios un entorno de procesamiento de datos más seguro y eficiente.
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CommunitySlacker
· 08-03 11:29
¿NFT de reconocimiento facial? No se deja ninguna salida para la privacidad.
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WalletWhisperer
· 08-03 11:29
Realmente sabe bien después de jugar.
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GhostWalletSleuth
· 08-03 11:02
Así que realmente es solo una táctica de marketing de IA, ¿verdad?
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FromMinerToFarmer
· 08-03 11:01
¿Para qué correr la cadena si hay reconocimiento facial?
Privasea solución innovadora: Red de IA de privacidad Web3 impulsada por tecnología FHE
La combinación de cálculo de privacidad e IA: análisis de la innovadora solución de Privasea
Recientemente, un proyecto de acuñación de NFT de rostros ha generado una amplia atención. Este proyecto permite a los usuarios ingresar su rostro a través de una aplicación móvil y acuñarlo como un NFT. Este concepto que parece simple ha atraído más de 200,000 acuñaciones de NFT en poco tiempo, mostrando un asombroso nivel de interés.
El objetivo principal de este proyecto no es simplemente convertir los datos faciales en NFT, sino verificar la identidad real del usuario a través del reconocimiento facial. Esta función tiene una importancia significativa en el ecosistema Web3, especialmente en la prevención de ataques de brujas y en la protección de operaciones de alto riesgo.
Sin embargo, la implementación de la tecnología de reconocimiento facial en el entorno Web3 enfrenta numerosos desafíos. ¿Cómo construir una red de computación de aprendizaje automático descentralizada? ¿Cómo proteger la privacidad de los datos de los usuarios? ¿Cómo mantener el funcionamiento de la red? Estos son problemas clave que necesitan ser resueltos.
Privasea ha propuesto una solución innovadora: construir la red Privasea AI basada en la tecnología de cifrado homomórfico completo (FHE). Esta red optimiza la tecnología FHE a través de una estructura jerárquica, haciéndola más adecuada para escenarios de aprendizaje automático.
La arquitectura de Privasea AI Network incluye cuatro roles principales: propietarios de datos, nodos Privanetix, descifradores y receptores de resultados. Su flujo de trabajo abarca todo el proceso desde el registro del usuario hasta la entrega de resultados, asegurando la seguridad de los datos y la privacidad de los cálculos.
Esta red utiliza un mecanismo dual de PoW y PoS para gestionar nodos y distribuir recompensas. La introducción de WorkHeart NFT y StarFuel NFT ofrece a los usuarios opciones flexibles para participar en la operación de la red.
A pesar de que la tecnología FHE se destaca en la protección de la privacidad, también enfrenta desafíos en términos de eficiencia computacional. En los últimos años, han surgido diversas soluciones de optimización, incluyendo la optimización de algoritmos y la aceleración de hardware, pero en comparación con el cálculo en texto claro, el rendimiento de FHE todavía presenta una gran brecha.
La solución de Privasea abre nuevas posibilidades para la fusión de Web3 y AI. Con el avance continuo de la tecnología, especialmente con la colaboración con ZAMA, Privasea tiene el potencial de lograr más avances en el campo de la computación privada y las aplicaciones de AI, proporcionando a los usuarios un entorno de procesamiento de datos más seguro y eficiente.