A combinação de computação em privacidade e IA: Análise da solução inovadora da Privasea
Recentemente, um projeto de criação de NFT de rosto chamou a atenção generalizada. Este projeto permite que os usuários registrem o seu rosto através de uma aplicação móvel e o transformem em NFT. Este conceito aparentemente simples atraiu mais de 200.000 criações de NFT em um curto espaço de tempo, mostrando uma incrível popularidade.
O objetivo central deste projeto não é apenas transformar dados faciais em NFTs, mas sim verificar a verdadeira identidade do usuário através do reconhecimento facial. Esta funcionalidade tem uma importância significativa no ecossistema Web3, especialmente na prevenção de ataques de bruxas e na proteção de operações de alto risco.
No entanto, a implementação da tecnologia de reconhecimento facial em um ambiente Web3 enfrenta vários desafios. Como construir uma rede de computação de aprendizado de máquina descentralizada? Como proteger a privacidade dos dados dos usuários? Como manter a operação da rede? Estas são todas questões-chave que precisam ser resolvidas.
A Privasea propôs uma solução inovadora: a construção da Privasea AI Network baseada na tecnologia de criptografia homomórfica completa (FHE). Esta rede otimiza a tecnologia FHE através de uma estrutura em camadas, tornando-a mais adequada para cenários de aprendizado de máquina.
A arquitetura da Privasea AI Network inclui quatro papéis principais: proprietários de dados, nós Privanetix, decodificadores e receptores de resultados. O fluxo de trabalho abrange todo o processo, desde o registro do usuário até a entrega dos resultados, garantindo a segurança dos dados e a privacidade dos cálculos.
A rede utiliza um mecanismo duplo de PoW e PoS para gerenciar nós e distribuir recompensas. A introdução do NFT WorkHeart e do NFT StarFuel oferece aos usuários opções flexíveis para participar na operação da rede.
Embora a tecnologia FHE se destaque na proteção da privacidade, ela também enfrenta desafios em termos de eficiência computacional. Nos últimos anos, várias soluções de otimização surgiram, incluindo otimização de algoritmos e aceleração de hardware, mas em comparação com o cálculo em texto claro, o desempenho da FHE ainda apresenta uma diferença significativa.
A solução da Privasea abre novas possibilidades para a fusão entre Web3 e IA. Com o constante avanço da tecnologia, especialmente com a colaboração com a ZAMA, a Privasea espera alcançar mais avanços na área de computação privada e aplicações de IA, proporcionando aos usuários um ambiente de processamento de dados mais seguro e eficiente.
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CommunitySlacker
· 6h atrás
NFT de reconhecimento facial? Sem deixar espaço para a privacidade.
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WalletWhisperer
· 6h atrás
Depois de jogar, é realmente bom.
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GhostWalletSleuth
· 7h atrás
Então é apenas um truque de marketing de IA, certo?
Privasea solução inovadora: Rede de IA de privacidade Web3 impulsionada pela tecnologia FHE
A combinação de computação em privacidade e IA: Análise da solução inovadora da Privasea
Recentemente, um projeto de criação de NFT de rosto chamou a atenção generalizada. Este projeto permite que os usuários registrem o seu rosto através de uma aplicação móvel e o transformem em NFT. Este conceito aparentemente simples atraiu mais de 200.000 criações de NFT em um curto espaço de tempo, mostrando uma incrível popularidade.
O objetivo central deste projeto não é apenas transformar dados faciais em NFTs, mas sim verificar a verdadeira identidade do usuário através do reconhecimento facial. Esta funcionalidade tem uma importância significativa no ecossistema Web3, especialmente na prevenção de ataques de bruxas e na proteção de operações de alto risco.
No entanto, a implementação da tecnologia de reconhecimento facial em um ambiente Web3 enfrenta vários desafios. Como construir uma rede de computação de aprendizado de máquina descentralizada? Como proteger a privacidade dos dados dos usuários? Como manter a operação da rede? Estas são todas questões-chave que precisam ser resolvidas.
A Privasea propôs uma solução inovadora: a construção da Privasea AI Network baseada na tecnologia de criptografia homomórfica completa (FHE). Esta rede otimiza a tecnologia FHE através de uma estrutura em camadas, tornando-a mais adequada para cenários de aprendizado de máquina.
A arquitetura da Privasea AI Network inclui quatro papéis principais: proprietários de dados, nós Privanetix, decodificadores e receptores de resultados. O fluxo de trabalho abrange todo o processo, desde o registro do usuário até a entrega dos resultados, garantindo a segurança dos dados e a privacidade dos cálculos.
A rede utiliza um mecanismo duplo de PoW e PoS para gerenciar nós e distribuir recompensas. A introdução do NFT WorkHeart e do NFT StarFuel oferece aos usuários opções flexíveis para participar na operação da rede.
Embora a tecnologia FHE se destaque na proteção da privacidade, ela também enfrenta desafios em termos de eficiência computacional. Nos últimos anos, várias soluções de otimização surgiram, incluindo otimização de algoritmos e aceleração de hardware, mas em comparação com o cálculo em texto claro, o desempenho da FHE ainda apresenta uma diferença significativa.
A solução da Privasea abre novas possibilidades para a fusão entre Web3 e IA. Com o constante avanço da tecnologia, especialmente com a colaboração com a ZAMA, a Privasea espera alcançar mais avanços na área de computação privada e aplicações de IA, proporcionando aos usuários um ambiente de processamento de dados mais seguro e eficiente.