La combinaison de l'informatique privée et de l'IA : Analyse de la solution innovante de Privasea
Récemment, un projet de création de NFT basé sur les visages a suscité une large attention. Ce projet permet aux utilisateurs d'enregistrer leur visage via une application mobile et de le transformer en NFT. Ce concept apparemment simple a pourtant attiré en peu de temps plus de 200 000 créations de NFT, montrant une chaleur incroyable.
Le but principal de ce projet n'est pas seulement de transformer les données faciales en NFT, mais de vérifier l'identité réelle des utilisateurs grâce à la reconnaissance faciale. Cette fonctionnalité revêt une grande importance dans l'écosystème Web3, notamment dans la prévention des attaques de sorcières et la protection des opérations à haut risque.
Cependant, la mise en œuvre de la technologie de reconnaissance faciale dans un environnement Web3 fait face à de nombreux défis. Comment construire un réseau de calcul de machine learning décentralisé ? Comment protéger la vie privée des données des utilisateurs ? Comment maintenir le fonctionnement du réseau ? Ce sont toutes des questions clés qui doivent être résolues.
Privasea a proposé une solution innovante : construire le réseau Privasea AI basé sur la technologie de cryptage homomorphe complet (FHE). Ce réseau optimise la technologie FHE grâce à une structure hiérarchique, ce qui la rend plus adaptée aux scénarios d'apprentissage automatique.
L'architecture du réseau Privasea AI comprend quatre rôles principaux : le propriétaire des données, le nœud Privanetix, le déchiffreur et le récepteur des résultats. Son flux de travail couvre l'intégralité du processus, de l'inscription des utilisateurs à la livraison des résultats, garantissant la sécurité des données et la confidentialité du calcul.
Le réseau utilise un double mécanisme PoW et PoS pour gérer les nœuds et distribuer les récompenses. L'introduction des NFT WorkHeart et StarFuel offre aux utilisateurs des choix flexibles pour participer à l'exploitation du réseau.
Bien que la technologie FHE se distingue par ses performances en matière de protection de la vie privée, elle fait également face à des défis en termes d'efficacité computationnelle. Ces dernières années, de nombreuses solutions d'optimisation ont vu le jour, y compris l'optimisation des algorithmes et l'accélération matérielle, mais la performance de FHE reste encore largement inférieure à celle du calcul en clair.
La solution de Privasea ouvre de nouvelles possibilités pour la fusion de Web3 et de l'IA. Avec l'avancement constant de la technologie, en particulier grâce à la collaboration avec ZAMA, Privasea devrait réaliser davantage de percées dans le domaine du calcul privé et des applications d'IA, offrant aux utilisateurs un environnement de traitement des données plus sécurisé et plus efficace.
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CommunitySlacker
· 08-03 11:29
NFT de reconnaissance faciale ? Pas de répit pour la vie privée.
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WalletWhisperer
· 08-03 11:29
C'est vraiment bon après y avoir joué.
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GhostWalletSleuth
· 08-03 11:02
C'est vraiment juste un coup de pub pour l'IA, n'est-ce pas ?
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FromMinerToFarmer
· 08-03 11:01
Avec la reconnaissance faciale, pourquoi avoir besoin de courir sur la chaîne ?
Solution innovante de Privasea : Réseau d'IA de confidentialité Web3 alimenté par la technologie FHE
La combinaison de l'informatique privée et de l'IA : Analyse de la solution innovante de Privasea
Récemment, un projet de création de NFT basé sur les visages a suscité une large attention. Ce projet permet aux utilisateurs d'enregistrer leur visage via une application mobile et de le transformer en NFT. Ce concept apparemment simple a pourtant attiré en peu de temps plus de 200 000 créations de NFT, montrant une chaleur incroyable.
Le but principal de ce projet n'est pas seulement de transformer les données faciales en NFT, mais de vérifier l'identité réelle des utilisateurs grâce à la reconnaissance faciale. Cette fonctionnalité revêt une grande importance dans l'écosystème Web3, notamment dans la prévention des attaques de sorcières et la protection des opérations à haut risque.
Cependant, la mise en œuvre de la technologie de reconnaissance faciale dans un environnement Web3 fait face à de nombreux défis. Comment construire un réseau de calcul de machine learning décentralisé ? Comment protéger la vie privée des données des utilisateurs ? Comment maintenir le fonctionnement du réseau ? Ce sont toutes des questions clés qui doivent être résolues.
Privasea a proposé une solution innovante : construire le réseau Privasea AI basé sur la technologie de cryptage homomorphe complet (FHE). Ce réseau optimise la technologie FHE grâce à une structure hiérarchique, ce qui la rend plus adaptée aux scénarios d'apprentissage automatique.
L'architecture du réseau Privasea AI comprend quatre rôles principaux : le propriétaire des données, le nœud Privanetix, le déchiffreur et le récepteur des résultats. Son flux de travail couvre l'intégralité du processus, de l'inscription des utilisateurs à la livraison des résultats, garantissant la sécurité des données et la confidentialité du calcul.
Le réseau utilise un double mécanisme PoW et PoS pour gérer les nœuds et distribuer les récompenses. L'introduction des NFT WorkHeart et StarFuel offre aux utilisateurs des choix flexibles pour participer à l'exploitation du réseau.
Bien que la technologie FHE se distingue par ses performances en matière de protection de la vie privée, elle fait également face à des défis en termes d'efficacité computationnelle. Ces dernières années, de nombreuses solutions d'optimisation ont vu le jour, y compris l'optimisation des algorithmes et l'accélération matérielle, mais la performance de FHE reste encore largement inférieure à celle du calcul en clair.
La solution de Privasea ouvre de nouvelles possibilités pour la fusion de Web3 et de l'IA. Avec l'avancement constant de la technologie, en particulier grâce à la collaboration avec ZAMA, Privasea devrait réaliser davantage de percées dans le domaine du calcul privé et des applications d'IA, offrant aux utilisateurs un environnement de traitement des données plus sécurisé et plus efficace.