Поєднання обчислень конфіденційності та ШІ: аналіз інноваційного рішення Privasea
Нещодавно проект випуску NFT з обличчям людини привернув широку увагу. Цей проект дозволяє користувачам за допомогою мобільного додатку вводити своє обличчя та випускати його як NFT. Ця на перший погляд проста концепція за короткий час привернула понад 200 тисяч випусків NFT, показавши вражаючу популярність.
Основною метою цього проєкту не є лише перетворення даних обличчя на NFT, а верифікація справжньої особи користувача за допомогою розпізнавання обличчя. Ця функція має важливе значення в екосистемі Web3, особливо для запобігання атакам відьом і захисту високоризикованих операцій.
Однак впровадження технології розпізнавання облич у середовищі Web3 стикається з багатьма викликами. Як побудувати децентралізовану мережу обчислень машинного навчання? Як захистити конфіденційність даних користувачів? Як підтримувати роботу мережі? Це все ключові питання, які потрібно вирішити.
Privasea запропонувала інноваційне рішення: побудова Privasea AI Network на основі технології повної гомоморфної криптографії (FHE). Ця мережа оптимізує технологію FHE через ієрархічну структуру, роблячи її більш придатною для сценаріїв машинного навчання.
Архітектура Privasea AI Network складається з чотирьох основних ролей: власник даних, вузол Privanetix, декодер та отримувач результатів. Його робочий процес охоплює весь процес від реєстрації користувача до доставки результатів, що забезпечує безпеку даних та конфіденційність обчислень.
Ця мережа використовує подвійну систему PoW і PoS для управління вузлами та розподілу винагород. Введення NFT WorkHeart та NFT StarFuel надає користувачам гнучкий вибір для участі в експлуатації мережі.
Хоча технологія FHE демонструє відмінні результати в захисті конфіденційності, вона також стикається з викликами в обчислювальній ефективності. В останні роки з'явилося безліч оптимізаційних рішень, включаючи оптимізацію алгоритмів та апаратне прискорення, але в порівнянні з обчисленнями з відкритим текстом продуктивність FHE все ще має значну різницю.
Рішення Privasea відкриває нові можливості для інтеграції Web3 і AI. Завдяки постійному прогресу технологій, особливо в рамках співпраці з ZAMA, Privasea має перспективи досягнення нових проривів у сфері обчислень з конфіденційністю та AI-додатків, забезпечуючи користувачам більш безпечне та ефективне середовище для обробки даних.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Інноваційне рішення Privasea: мережа приватності AI Web3, керована технологією FHE
Поєднання обчислень конфіденційності та ШІ: аналіз інноваційного рішення Privasea
Нещодавно проект випуску NFT з обличчям людини привернув широку увагу. Цей проект дозволяє користувачам за допомогою мобільного додатку вводити своє обличчя та випускати його як NFT. Ця на перший погляд проста концепція за короткий час привернула понад 200 тисяч випусків NFT, показавши вражаючу популярність.
Основною метою цього проєкту не є лише перетворення даних обличчя на NFT, а верифікація справжньої особи користувача за допомогою розпізнавання обличчя. Ця функція має важливе значення в екосистемі Web3, особливо для запобігання атакам відьом і захисту високоризикованих операцій.
Однак впровадження технології розпізнавання облич у середовищі Web3 стикається з багатьма викликами. Як побудувати децентралізовану мережу обчислень машинного навчання? Як захистити конфіденційність даних користувачів? Як підтримувати роботу мережі? Це все ключові питання, які потрібно вирішити.
Privasea запропонувала інноваційне рішення: побудова Privasea AI Network на основі технології повної гомоморфної криптографії (FHE). Ця мережа оптимізує технологію FHE через ієрархічну структуру, роблячи її більш придатною для сценаріїв машинного навчання.
Архітектура Privasea AI Network складається з чотирьох основних ролей: власник даних, вузол Privanetix, декодер та отримувач результатів. Його робочий процес охоплює весь процес від реєстрації користувача до доставки результатів, що забезпечує безпеку даних та конфіденційність обчислень.
Ця мережа використовує подвійну систему PoW і PoS для управління вузлами та розподілу винагород. Введення NFT WorkHeart та NFT StarFuel надає користувачам гнучкий вибір для участі в експлуатації мережі.
Хоча технологія FHE демонструє відмінні результати в захисті конфіденційності, вона також стикається з викликами в обчислювальній ефективності. В останні роки з'явилося безліч оптимізаційних рішень, включаючи оптимізацію алгоритмів та апаратне прискорення, але в порівнянні з обчисленнями з відкритим текстом продуктивність FHE все ще має значну різницю.
Рішення Privasea відкриває нові можливості для інтеграції Web3 і AI. Завдяки постійному прогресу технологій, особливо в рамках співпраці з ZAMA, Privasea має перспективи досягнення нових проривів у сфері обчислень з конфіденційністю та AI-додатків, забезпечуючи користувачам більш безпечне та ефективне середовище для обробки даних.