Privasea: الابتكار في حساب الخصوصية وراء NFT الوجه

في الآونة الأخيرة، أثار مشروع NFT للوجوه الذي أطلقته Privasea اهتماماً واسعاً. يتيح هذا المشروع للمستخدمين إدخال وجوههم على تطبيقات الهواتف المحمولة وتعدينها كـ NFT. في غضون أيام قليلة، حقق المشروع أكثر من 200000 عملية تعدين لـ NFT، مما يدل على شعبيته.

هذا المشروع الذي يبدو بسيطًا في ظاهره يتضمن في الواقع ابتكارات تقنية عميقة. من خلال هذه الطريقة، نجح Privasea في دمج تقنيات حديثة مثل التعرف على الوجه، وNFT، والحوسبة الخاصة، مما يوفر حلاً مبتكرًا لمشكلة التعرف على الإنسان والآلة في عالم Web3.

التعرف على الإنسان والآلة: التحديات المستمرة من Web2 إلى Web3

تعد التعرف على الإنسان والآلة أحد التحديات المهمة التي تواجه عالم الإنترنت. وفقًا للبيانات الحديثة، تشكل حركة مرور الروبوتات الضارة 27.5% من إجمالي حركة مرور الإنترنت. لا تؤثر هذه البرامج الآلية فقط على تجربة المستخدم، بل قد تسبب أيضًا أضرارًا خطيرة لمقدمي الخدمات.

في عصر Web2، تم استخدام وسائل مثل رموز التحقق والتوثيق الحقيقي على نطاق واسع. ولكن مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، بدأت طرق التحقق التقليدية تفقد فعاليتها تدريجياً. لذا، كان لا بد من ترقية وسائل التحقق من كشف السلوكيات إلى كشف الخصائص البيولوجية.

يواجه عالم Web3 أيضًا مشكلة التعرف على الهوية البشرية. في سيناريوهات مثل الإرسال الجوي والعمليات عالية المخاطر، فإن التحقق من هوية المستخدم أمر بالغ الأهمية. ومع ذلك، فإن كيفية تحقيق التحقق الفعال من الهوية في بيئة لامركزية، دون انتهاك مبادئ حماية الخصوصية، أصبحت مشكلة معقدة.

شبكة Privasea AI: دمج الحوسبة الخصوصية والذكاء الاصطناعي

لمواجهة هذا التحدي، قدمت Privasea حلاً مبتكراً - شبكة Privasea AI. تم بناء هذه الشبكة على تقنية التشفير المتجانس الكامل (FHE)، وتهدف إلى حل مشكلة حساب الخصوصية في سيناريوهات الذكاء الاصطناعي في بيئة Web3.

Privasea قامت بتحسين تقنية FHE وتغليفها، مما أدى إلى تشكيل مكتبة HESea ذات الهيكل الطبقي. هذه البنية تمكنها من التكيف بشكل أفضل مع سيناريوهات التعلم الآلي، مع حماية خصوصية البيانات، وتحقيق حسابات الذكاء الاصطناعي بكفاءة.

يتضمن هيكل شبكة Privasea AI أربعة أدوار: مالك البيانات، عقد Privanetix، المفكك والمستلم للنتائج. تغطي سير العمل من تسجيل المستخدمين، تقديم المهام، الحسابات المشفرة إلى التحقق من النتائج وتوزيعها. خلال العملية بأكملها، تظل البيانات مشفرة، مما يحمي خصوصية المستخدم بفعالية.

لحماية تشغيل الشبكة، تعتمد Privasea على آلية مزدوجة من PoW و PoS. يمكن للمستخدمين أن يصبحوا عقد Privanetix من خلال شراء WorkHeart NFT والمشاركة في الحسابات، وكسب مكافآت رمزية. بينما يعتبر StarFuel NFT معززًا للعقد، حيث يزيد من مضاعف الأرباح من خلال آلية الرهن. يضمن هذا التصميم القدرة الحاسوبية للشبكة، ويوازن توزيع الموارد الاقتصادية.

تقنية FHE: الأمل الجديد في حساب الخصوصية

تُعتبر FHE التقنية الأساسية لشبكة Privasea AI، وهي تُعتبر اختراقًا مهمًا في مجال حساب الخصوصية. بالمقارنة مع تقنيات أخرى مثل إثبات المعرفة الصفرية (ZKP)، تركز FHE بشكل أكبر على حساب الخصوصية بدلاً من التحقق من الخصوصية. إنها تحقق الفصل بين حقوق معالجة البيانات وحقوق الملكية، مما يمهد الطريق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة لحماية الخصوصية.

ومع ذلك، تواجه FHE أيضًا تحديات في الأداء. ستؤدي عملية التشفير حتمًا إلى تقليل سرعة الحساب. على الرغم من تحقيق تقدم معين في تحسين الخوارزميات وتسريع الأجهزة في السنوات الأخيرة، لا يزال أداء FHE بعيدًا عن أداء الحسابات النصية.

تطلعات المستقبل

تفتح Privasea من خلال هيكلها التكنولوجي الفريد إمكانيات جديدة لحوسبة الخصوصية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في عالم Web3. على الرغم من أن تقنية FHE لا تزال بحاجة إلى مزيد من التحسين، إلا أن Privasea قد تعاونت مع الشركة الرائدة في مجال FHE ZAMA لدفع الاختراقات التكنولوجية إلى الأمام.

مع التقدم المستمر في التكنولوجيا، من المتوقع أن تلعب Privasea دورًا رائدًا في المزيد من المجالات، لتصبح رائدة في دمج حسابات الخصوصية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. لا توفر هذه الابتكارات بيئة آمنة لمعالجة البيانات فحسب، بل تفتح أيضًا فصولًا جديدة في دمج Web3 والذكاء الاصطناعي.