Gizlilik Hesaplaması ve AI'nin Birleşimi: Privasea'nın Yenilikçi Çözümünü Analiz Etme
Son zamanlarda, bir yüz NFT mintleme projesi geniş bir ilgi uyandırdı. Bu proje, kullanıcıların mobil uygulama aracılığıyla kendi yüzlerini kaydetmelerine ve bunları NFT olarak mintlemelerine olanak tanıyor. Görünüşte basit olan bu kavram, kısa sürede 200.000'den fazla NFT mintlemesi ile muazzam bir ilgi gösterdi.
Bu projenin temel amacı yalnızca yüz verilerini NFT'ye dönüştürmek değil, aynı zamanda yüz tanıma aracılığıyla kullanıcıların gerçek kimliklerini doğrulamaktır. Bu özellik, özellikle cadı avlarını önleme ve yüksek riskli işlemleri koruma açısından Web3 ekosisteminde önemli bir anlam taşımaktadır.
Ancak, Web3 ortamında yüz tanıma teknolojisini uygulamak birçok zorlukla karşı karşıya. Merkeziyetsiz bir makine öğrenimi hesaplama ağı nasıl kurulacak? Kullanıcı verilerinin gizliliği nasıl korunacak? Ağaçların çalışmasını nasıl sürdüreceğiz? Bunlar çözülmesi gereken temel sorunlardır.
Privasea, tüm homomorfik şifreleme (FHE) teknolojisine dayalı olarak Privasea AI Ağı'nı inşa eden yenilikçi bir çözüm sundu. Bu ağ, FHE teknolojisini katmanlı bir yapı ile optimize ederek makine öğrenimi senaryolarına daha uygun hale getirdi.
Privasea AI Ağı'nın mimarisi dört ana rolü içerir: veri sahibi, Privanetix düğümü, çözücü ve sonuç alıcısı. İş akışı, kullanıcı kaydından sonuç teslimine kadar tüm süreci kapsar ve verilerin güvenliğini ve hesaplamanın gizliliğini sağlar.
Bu ağ, düğümleri yönetmek ve ödülleri dağıtmak için PoW ve PoS çift mekanizmasını kullanmaktadır. WorkHeart NFT ve StarFuel NFT'nin tanıtılması, kullanıcıların ağ işletimine katılmaları için esnek seçenekler sunmaktadır.
FHE teknolojisi gizlilik koruma açısından mükemmel bir performans sergilese de, hesaplama verimliliği konusunda zorluklarla karşı karşıyadır. Son yıllarda, algoritma optimizasyonu ve donanım hızlandırması gibi çeşitli optimizasyon çözümleri ortaya çıkmıştır, ancak açık metin hesaplamalarıyla karşılaştırıldığında, FHE'nin performansında hala önemli bir fark bulunmaktadır.
Privasea'nın çözümü, Web3 ile AI'nin entegrasyonu için yeni olanaklar sunuyor. Teknolojinin sürekli ilerlemesiyle, özellikle ZAMA ile yapılan işbirliği sayesinde, Privasea'nın gizlilik hesaplama ve AI uygulamaları alanında daha fazla ilerleme kaydetmesi ve kullanıcılara daha güvenli, daha verimli bir veri işleme ortamı sunması bekleniyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
11 Likes
Reward
11
4
Share
Comment
0/400
CommunitySlacker
· 08-03 11:29
Yüz NFT'si mi? Mahremiyete geri dönüş yolu bırakmadı.
View OriginalReply0
WalletWhisperer
· 08-03 11:29
Gerçekten güzel.
View OriginalReply0
GhostWalletSleuth
· 08-03 11:02
Gerçekten AI, sadece bir pazarlama hilesi değil mi?
Privasea yenilikçi çözümü: FHE teknolojisiyle desteklenen Web3 gizlilik AI ağı
Gizlilik Hesaplaması ve AI'nin Birleşimi: Privasea'nın Yenilikçi Çözümünü Analiz Etme
Son zamanlarda, bir yüz NFT mintleme projesi geniş bir ilgi uyandırdı. Bu proje, kullanıcıların mobil uygulama aracılığıyla kendi yüzlerini kaydetmelerine ve bunları NFT olarak mintlemelerine olanak tanıyor. Görünüşte basit olan bu kavram, kısa sürede 200.000'den fazla NFT mintlemesi ile muazzam bir ilgi gösterdi.
Bu projenin temel amacı yalnızca yüz verilerini NFT'ye dönüştürmek değil, aynı zamanda yüz tanıma aracılığıyla kullanıcıların gerçek kimliklerini doğrulamaktır. Bu özellik, özellikle cadı avlarını önleme ve yüksek riskli işlemleri koruma açısından Web3 ekosisteminde önemli bir anlam taşımaktadır.
Ancak, Web3 ortamında yüz tanıma teknolojisini uygulamak birçok zorlukla karşı karşıya. Merkeziyetsiz bir makine öğrenimi hesaplama ağı nasıl kurulacak? Kullanıcı verilerinin gizliliği nasıl korunacak? Ağaçların çalışmasını nasıl sürdüreceğiz? Bunlar çözülmesi gereken temel sorunlardır.
Privasea, tüm homomorfik şifreleme (FHE) teknolojisine dayalı olarak Privasea AI Ağı'nı inşa eden yenilikçi bir çözüm sundu. Bu ağ, FHE teknolojisini katmanlı bir yapı ile optimize ederek makine öğrenimi senaryolarına daha uygun hale getirdi.
Privasea AI Ağı'nın mimarisi dört ana rolü içerir: veri sahibi, Privanetix düğümü, çözücü ve sonuç alıcısı. İş akışı, kullanıcı kaydından sonuç teslimine kadar tüm süreci kapsar ve verilerin güvenliğini ve hesaplamanın gizliliğini sağlar.
Bu ağ, düğümleri yönetmek ve ödülleri dağıtmak için PoW ve PoS çift mekanizmasını kullanmaktadır. WorkHeart NFT ve StarFuel NFT'nin tanıtılması, kullanıcıların ağ işletimine katılmaları için esnek seçenekler sunmaktadır.
FHE teknolojisi gizlilik koruma açısından mükemmel bir performans sergilese de, hesaplama verimliliği konusunda zorluklarla karşı karşıyadır. Son yıllarda, algoritma optimizasyonu ve donanım hızlandırması gibi çeşitli optimizasyon çözümleri ortaya çıkmıştır, ancak açık metin hesaplamalarıyla karşılaştırıldığında, FHE'nin performansında hala önemli bir fark bulunmaktadır.
Privasea'nın çözümü, Web3 ile AI'nin entegrasyonu için yeni olanaklar sunuyor. Teknolojinin sürekli ilerlemesiyle, özellikle ZAMA ile yapılan işbirliği sayesinde, Privasea'nın gizlilik hesaplama ve AI uygulamaları alanında daha fazla ilerleme kaydetmesi ve kullanıcılara daha güvenli, daha verimli bir veri işleme ortamı sunması bekleniyor.