Privasea: Inovasi komputasi privasi di balik NFT wajah
Baru-baru ini, sebuah proyek NFT wajah yang diprakarsai oleh Privasea telah menarik perhatian luas. Proyek ini memungkinkan pengguna untuk merekam wajah mereka di aplikasi seluler dan mencetaknya sebagai NFT. Dalam beberapa hari singkat, proyek ini telah mendapatkan lebih dari 200.000 NFT yang dicetak, menunjukkan tingkat popularitas yang jelas.
Proyek yang tampak sederhana ini sebenarnya mengandung inovasi teknis yang mendalam. Privasea dengan cara ini, secara cerdas menggabungkan teknologi canggih seperti pengenalan wajah, NFT, dan komputasi privasi, untuk menyediakan solusi baru untuk masalah pengenalan manusia dan mesin di dunia Web3.
Pengenalan Manusia-Mesin: Tantangan Berkelanjutan dari Web2 ke Web3
Pengenalan mesin manusia selalu menjadi tantangan penting yang dihadapi dunia internet. Menurut data terbaru, lalu lintas Bot jahat menyumbang 27,5% dari total lalu lintas internet. Program otomatis ini tidak hanya mempengaruhi pengalaman pengguna, tetapi juga dapat menyebabkan kerugian serius bagi penyedia layanan.
Di era Web2, berbagai metode seperti CAPTCHA dan verifikasi identitas digunakan secara luas. Namun, seiring dengan perkembangan teknologi AI, metode verifikasi tradisional secara bertahap menjadi tidak efektif. Metode verifikasi harus beralih dari deteksi fitur perilaku, secara bertahap ditingkatkan menjadi deteksi fitur biometrik.
Dunia Web3 juga menghadapi tantangan pengenalan manusia dan mesin. Dalam skenario seperti airdrop dan operasi berisiko tinggi, memverifikasi identitas pengguna sangat penting. Namun, bagaimana cara melakukan verifikasi identitas yang efektif dalam lingkungan terdesentralisasi, tanpa melanggar prinsip perlindungan privasi, menjadi masalah yang rumit.
Jaringan Privasea AI: Penggabungan Perhitungan Privasi dan AI
Untuk tantangan ini, Privasea telah mengajukan solusi inovatif - Privasea AI Network. Jaringan ini dibangun berdasarkan teknologi enkripsi homomorfik penuh (FHE), yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah komputasi privasi dalam skenario AI di lingkungan Web3.
Privasea telah mengoptimalkan kemasan teknologi FHE, membentuk perpustakaan HESea dengan struktur berlapis. Struktur ini memungkinkannya untuk lebih baik beradaptasi dengan skenario pembelajaran mesin, sambil melindungi privasi data dan mencapai komputasi AI yang efisien.
Arsitektur Jaringan Privasea AI mencakup empat peran: pemilik data, node Privanetix, dekriptor, dan penerima hasil. Alur kerja mencakup seluruh proses dari pendaftaran pengguna, pengajuan tugas, perhitungan terenkripsi hingga verifikasi dan distribusi hasil. Selama seluruh proses, data selalu tetap dalam kondisi terenkripsi, secara efektif melindungi privasi pengguna.
Untuk menjaga operasional jaringan, Privasea menggunakan mekanisme ganda PoW dan PoS. Pengguna dapat membeli WorkHeart NFT untuk menjadi node Privanetix dan berpartisipasi dalam perhitungan, serta mendapatkan hadiah token. Sedangkan StarFuel NFT berfungsi sebagai penguat node, meningkatkan pengali keuntungan melalui mekanisme staking. Desain ini tidak hanya memastikan kemampuan komputasi jaringan, tetapi juga menyeimbangkan distribusi sumber daya ekonomi.
Teknologi FHE: Harapan Baru untuk Komputasi Privasi
Sebagai teknologi inti dari Jaringan Privasea AI, FHE dianggap sebagai terobosan penting di bidang komputasi privasi. Dibandingkan dengan teknologi lain seperti pembuktian nol pengetahuan (ZKP), FHE lebih fokus pada komputasi privasi, bukan verifikasi privasi. Ini mewujudkan pemisahan antara hak pengolahan data dan kepemilikan, membuka jalan bagi berbagai aplikasi AI yang melindungi privasi.
Namun, FHE juga menghadapi tantangan kinerja. Proses enkripsi secara tak terhindarkan akan mengurangi kecepatan komputasi. Meskipun dalam beberapa tahun terakhir telah ada kemajuan dalam pengoptimalan algoritma dan percepatan perangkat keras, kinerja FHE masih memiliki jarak yang cukup besar dibandingkan dengan komputasi plaintext.
Melihat Ke Depan
Privasea membuka kemungkinan baru untuk komputasi privasi dan aplikasi AI di dunia Web3 melalui arsitektur teknologinya yang unik. Meskipun teknologi FHE masih perlu dioptimalkan lebih lanjut, Privasea telah menjalin kemitraan dengan perusahaan FHE terkemuka di industri, ZAMA, untuk bersama-sama mendorong terobosan teknologi.
Seiring dengan kemajuan teknologi yang terus menerus, Privasea diharapkan dapat memainkan potensinya di lebih banyak bidang, menjadi pelopor dalam penggabungan komputasi privasi dan aplikasi AI. Inovasi ini tidak hanya menyediakan lingkungan pemrosesan data yang aman bagi pengguna, tetapi juga membuka babak baru untuk integrasi mendalam antara Web3 dan AI.
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.
14 Suka
Hadiah
14
5
Bagikan
Komentar
0/400
GhostAddressHunter
· 07-10 05:05
Privasi? Perhitungan privasi hanya jebakan belaka...
Lihat AsliBalas0
BlockchainRetirementHome
· 07-10 04:58
Teknologi tinggi harus digunakan dengan hati-hati, orang tua tidak terlalu mengerti.
Lihat AsliBalas0
LongTermDreamer
· 07-10 04:57
Aduh, barang ini setidaknya 10x dalam tiga tahun, jangan terburu-buru mengkritik jika tidak mengerti.
Privasea: Terobosan perhitungan privasi Web3 Inovasi teknologi di balik NFT wajah
Privasea: Inovasi komputasi privasi di balik NFT wajah
Baru-baru ini, sebuah proyek NFT wajah yang diprakarsai oleh Privasea telah menarik perhatian luas. Proyek ini memungkinkan pengguna untuk merekam wajah mereka di aplikasi seluler dan mencetaknya sebagai NFT. Dalam beberapa hari singkat, proyek ini telah mendapatkan lebih dari 200.000 NFT yang dicetak, menunjukkan tingkat popularitas yang jelas.
Proyek yang tampak sederhana ini sebenarnya mengandung inovasi teknis yang mendalam. Privasea dengan cara ini, secara cerdas menggabungkan teknologi canggih seperti pengenalan wajah, NFT, dan komputasi privasi, untuk menyediakan solusi baru untuk masalah pengenalan manusia dan mesin di dunia Web3.
Pengenalan Manusia-Mesin: Tantangan Berkelanjutan dari Web2 ke Web3
Pengenalan mesin manusia selalu menjadi tantangan penting yang dihadapi dunia internet. Menurut data terbaru, lalu lintas Bot jahat menyumbang 27,5% dari total lalu lintas internet. Program otomatis ini tidak hanya mempengaruhi pengalaman pengguna, tetapi juga dapat menyebabkan kerugian serius bagi penyedia layanan.
Di era Web2, berbagai metode seperti CAPTCHA dan verifikasi identitas digunakan secara luas. Namun, seiring dengan perkembangan teknologi AI, metode verifikasi tradisional secara bertahap menjadi tidak efektif. Metode verifikasi harus beralih dari deteksi fitur perilaku, secara bertahap ditingkatkan menjadi deteksi fitur biometrik.
Dunia Web3 juga menghadapi tantangan pengenalan manusia dan mesin. Dalam skenario seperti airdrop dan operasi berisiko tinggi, memverifikasi identitas pengguna sangat penting. Namun, bagaimana cara melakukan verifikasi identitas yang efektif dalam lingkungan terdesentralisasi, tanpa melanggar prinsip perlindungan privasi, menjadi masalah yang rumit.
Jaringan Privasea AI: Penggabungan Perhitungan Privasi dan AI
Untuk tantangan ini, Privasea telah mengajukan solusi inovatif - Privasea AI Network. Jaringan ini dibangun berdasarkan teknologi enkripsi homomorfik penuh (FHE), yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah komputasi privasi dalam skenario AI di lingkungan Web3.
Privasea telah mengoptimalkan kemasan teknologi FHE, membentuk perpustakaan HESea dengan struktur berlapis. Struktur ini memungkinkannya untuk lebih baik beradaptasi dengan skenario pembelajaran mesin, sambil melindungi privasi data dan mencapai komputasi AI yang efisien.
Arsitektur Jaringan Privasea AI mencakup empat peran: pemilik data, node Privanetix, dekriptor, dan penerima hasil. Alur kerja mencakup seluruh proses dari pendaftaran pengguna, pengajuan tugas, perhitungan terenkripsi hingga verifikasi dan distribusi hasil. Selama seluruh proses, data selalu tetap dalam kondisi terenkripsi, secara efektif melindungi privasi pengguna.
Untuk menjaga operasional jaringan, Privasea menggunakan mekanisme ganda PoW dan PoS. Pengguna dapat membeli WorkHeart NFT untuk menjadi node Privanetix dan berpartisipasi dalam perhitungan, serta mendapatkan hadiah token. Sedangkan StarFuel NFT berfungsi sebagai penguat node, meningkatkan pengali keuntungan melalui mekanisme staking. Desain ini tidak hanya memastikan kemampuan komputasi jaringan, tetapi juga menyeimbangkan distribusi sumber daya ekonomi.
Teknologi FHE: Harapan Baru untuk Komputasi Privasi
Sebagai teknologi inti dari Jaringan Privasea AI, FHE dianggap sebagai terobosan penting di bidang komputasi privasi. Dibandingkan dengan teknologi lain seperti pembuktian nol pengetahuan (ZKP), FHE lebih fokus pada komputasi privasi, bukan verifikasi privasi. Ini mewujudkan pemisahan antara hak pengolahan data dan kepemilikan, membuka jalan bagi berbagai aplikasi AI yang melindungi privasi.
Namun, FHE juga menghadapi tantangan kinerja. Proses enkripsi secara tak terhindarkan akan mengurangi kecepatan komputasi. Meskipun dalam beberapa tahun terakhir telah ada kemajuan dalam pengoptimalan algoritma dan percepatan perangkat keras, kinerja FHE masih memiliki jarak yang cukup besar dibandingkan dengan komputasi plaintext.
Melihat Ke Depan
Privasea membuka kemungkinan baru untuk komputasi privasi dan aplikasi AI di dunia Web3 melalui arsitektur teknologinya yang unik. Meskipun teknologi FHE masih perlu dioptimalkan lebih lanjut, Privasea telah menjalin kemitraan dengan perusahaan FHE terkemuka di industri, ZAMA, untuk bersama-sama mendorong terobosan teknologi.
Seiring dengan kemajuan teknologi yang terus menerus, Privasea diharapkan dapat memainkan potensinya di lebih banyak bidang, menjadi pelopor dalam penggabungan komputasi privasi dan aplikasi AI. Inovasi ini tidak hanya menyediakan lingkungan pemrosesan data yang aman bagi pengguna, tetapi juga membuka babak baru untuk integrasi mendalam antara Web3 dan AI.