Минтинг NFT с данными лиц: инновационные исследования Privasea
В последнее время проект по минтингу NFT с использованием лицевых изображений привлек широкое внимание. Этот проект позволяет пользователям вводить свои лицевые изображения через мобильное приложение и минтить их как NFT. С момента запуска в конце апреля он привлек более 200 000 минтингов NFT, что демонстрирует очень высокий интерес.
Этот проект не просто преобразует данные лиц в NFT, его основная цель заключается в верификации подлинности пользователей с помощью распознавания лиц. В текущей интернет-среде роботы занимают значительную долю трафика, при этом вредоносный трафик составляет 27,5%. Эта ситуация вызывает значительные затруднения как для поставщиков услуг, так и для обычных пользователей.
В области Web3 распознавание человека и машины также крайне важно. Например, в случае с аирдропом проектов необходимо предотвращать создание мошенниками множества поддельных аккаунтов для атак. Для некоторых операций с высоким риском, таких как вход в аккаунт, вывод средств и т.д., необходимо проверять, что пользователь не только человек, но и фактический владелец аккаунта.
Privasea предложила инновационное решение: создание Privasea AI Network на основе FHE (полном гомоморфном шифровании) для решения проблем приватной вычислительной среды AI в Web3. Эта сеть включает четыре роли: владельцы данных, узлы Privanetix, декодеры и получатели результатов. Благодаря многоуровневой структуре и оптимизированной упаковке, Privasea предлагает эффективное решение для приватных вычислений.
Рабочий процесс сети Privasea AI включает в себя регистрацию пользователей, подачу задач, распределение задач, шифрование вычислений, переключение ключей, проверку результатов, механизмы стимулов, извлечение результатов и доставку результатов. Весь процесс обеспечивает конфиденциальность данных и целостность вычислений.
Для управления сетевыми узлами и распределения вознаграждений Privasea выпустила WorkHeart NFT и StarFuel NFT, основанные на механизмах PoW и PoS соответственно. Сочетание этих двух механизмов оптимизирует структуру распределения доходов, балансируя важность вычислительных и экономических ресурсов в сети.
FHE как основная технология сети Privasea AI считается новым священным Граалем криптографии. В отличие от доказательства с нулевым разглашением (ZKP), FHE больше ориентирован на вычисления с учетом конфиденциальности, в то время как ZKP в основном используется для проверки конфиденциальности. Тем не менее, FHE также сталкивается с проблемой медленной вычислительной скорости. Тем не менее, с развитием технологий, таких как оптимизация алгоритмов и аппаратное ускорение, производительность FHE постоянно улучшается.
Privasea открывает новые возможности для глубокой интеграции Web3 и AI благодаря своей уникальной архитектуре и технологиям приватных вычислений. Хотя FHE все еще требует улучшения скорости вычислений, Privasea уже заключила партнерство с ZAMA для совместного решения проблем приватных вычислений. С постоянными технологическими прорывами Privasea имеет потенциал проявить себя в большем количестве областей и стать пионером в области приватных вычислений и применения AI.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
7 Лайков
Награда
7
6
Поделиться
комментарий
0/400
CoffeeNFTs
· 7ч назад
Непорядочно, да? Продали моё лицо и всё ещё хотят заработать.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MoonMathMagic
· 7ч назад
Это искусство, кто его оценил, не хватает большой добродетели.
Посмотреть ОригиналОтветить0
degenwhisperer
· 7ч назад
Это надежная вещь?
Посмотреть ОригиналОтветить0
QuorumVoter
· 7ч назад
Не осмеливаюсь превращать селфи в NFT, боюсь, что его украдут, ограниченная версия скина на праздник Дуану.
Privasea исследует новые решения для NFT лиц и вычислений с использованием ИИ для обеспечения конфиденциальности.
Минтинг NFT с данными лиц: инновационные исследования Privasea
В последнее время проект по минтингу NFT с использованием лицевых изображений привлек широкое внимание. Этот проект позволяет пользователям вводить свои лицевые изображения через мобильное приложение и минтить их как NFT. С момента запуска в конце апреля он привлек более 200 000 минтингов NFT, что демонстрирует очень высокий интерес.
Этот проект не просто преобразует данные лиц в NFT, его основная цель заключается в верификации подлинности пользователей с помощью распознавания лиц. В текущей интернет-среде роботы занимают значительную долю трафика, при этом вредоносный трафик составляет 27,5%. Эта ситуация вызывает значительные затруднения как для поставщиков услуг, так и для обычных пользователей.
В области Web3 распознавание человека и машины также крайне важно. Например, в случае с аирдропом проектов необходимо предотвращать создание мошенниками множества поддельных аккаунтов для атак. Для некоторых операций с высоким риском, таких как вход в аккаунт, вывод средств и т.д., необходимо проверять, что пользователь не только человек, но и фактический владелец аккаунта.
Privasea предложила инновационное решение: создание Privasea AI Network на основе FHE (полном гомоморфном шифровании) для решения проблем приватной вычислительной среды AI в Web3. Эта сеть включает четыре роли: владельцы данных, узлы Privanetix, декодеры и получатели результатов. Благодаря многоуровневой структуре и оптимизированной упаковке, Privasea предлагает эффективное решение для приватных вычислений.
Рабочий процесс сети Privasea AI включает в себя регистрацию пользователей, подачу задач, распределение задач, шифрование вычислений, переключение ключей, проверку результатов, механизмы стимулов, извлечение результатов и доставку результатов. Весь процесс обеспечивает конфиденциальность данных и целостность вычислений.
Для управления сетевыми узлами и распределения вознаграждений Privasea выпустила WorkHeart NFT и StarFuel NFT, основанные на механизмах PoW и PoS соответственно. Сочетание этих двух механизмов оптимизирует структуру распределения доходов, балансируя важность вычислительных и экономических ресурсов в сети.
FHE как основная технология сети Privasea AI считается новым священным Граалем криптографии. В отличие от доказательства с нулевым разглашением (ZKP), FHE больше ориентирован на вычисления с учетом конфиденциальности, в то время как ZKP в основном используется для проверки конфиденциальности. Тем не менее, FHE также сталкивается с проблемой медленной вычислительной скорости. Тем не менее, с развитием технологий, таких как оптимизация алгоритмов и аппаратное ускорение, производительность FHE постоянно улучшается.
Privasea открывает новые возможности для глубокой интеграции Web3 и AI благодаря своей уникальной архитектуре и технологиям приватных вычислений. Хотя FHE все еще требует улучшения скорости вычислений, Privasea уже заключила партнерство с ZAMA для совместного решения проблем приватных вычислений. С постоянными технологическими прорывами Privasea имеет потенциал проявить себя в большем количестве областей и стать пионером в области приватных вычислений и применения AI.