A combinação de computação de privacidade e IA: explorando o caminho inovador da Privasea
Recentemente, um projeto de mintagem de NFT de rosto humano chamou a atenção generalizada. Este projeto permite que os usuários registrem seu próprio rosto através de um aplicativo móvel e o mintem como NFT. Desde o seu lançamento no final de abril, já atraiu mais de 200.000 mintagens de NFT, evidenciando sua popularidade.
O objetivo deste projeto não é simplesmente transformar dados faciais em NFTs, mas sim usar o reconhecimento facial para verificar a identidade real dos usuários. A identificação homem-máquina é crucial no ambiente da internet atual. De acordo com os dados, o tráfego de robôs maliciosos representa 27,5% do tráfego total da internet, o que causa sérios impactos para os prestadores de serviços e usuários reais.
No domínio do Web3, a verificação humano-máquina é também uma necessidade urgente. Por exemplo, em airdrops de projetos, é necessário identificar usuários reais para prevenir ataques de bruxas. Para operações de alto risco, como login de contas e retiradas, é necessário verificar se o usuário não é apenas uma pessoa real, mas também o proprietário da conta.
A Privasea propôs uma solução inovadora, que é a construção da Privasea AI Network baseada em criptografia totalmente homomórfica (FHE), para resolver o problema de computação de privacidade em cenários de IA no Web3. Esta rede é composta por quatro papéis: proprietários de dados, nós de computação, decodificadores e receptores de resultados, oferecendo um serviço de computação de proteção de privacidade eficiente através de uma estrutura hierárquica e otimização de encapsulamento.
O fluxo de trabalho da Privasea AI Network inclui etapas como registro de usuários, envio de tarefas, atribuição de tarefas, computação criptografada, troca de chaves, validação de resultados, mecanismos de incentivo, recuperação de resultados e entrega. Durante todo o processo, os dados permanecem sempre criptografados, garantindo a segurança da privacidade.
A rede também utiliza um mecanismo duplo de PoW e PoS para gerenciar nós e distribuir recompensas. Os usuários podem se tornar nós de computação adquirindo o WorkHeart NFT e participar do cálculo da rede para obter ganhos. O StarFuel NFT atua como um potenciador de nós, aumentando o multiplicador de ganhos.
Embora a tecnologia FHE ofereça um forte suporte para computação de privacidade, ela também enfrenta desafios em termos de eficiência computacional. Nos últimos anos, a indústria fez alguns avanços em otimização de algoritmos e aceleração de hardware, mas ainda há uma lacuna em comparação com a computação em texto claro.
De um modo geral, a Privasea, através da sua arquitetura única e da tecnologia de computação em privacidade, abre novas possibilidades para a fusão do Web3 com a IA. Com o avanço contínuo da tecnologia, a Privasea tem potencial para desempenhar um papel importante em mais áreas, tornando-se um precursor nas aplicações de computação em privacidade e IA.
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FenghuoOperaPrinces
· 2h atrás
Sente-se bem e prepare-se, até à lua 🛫
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GhostAddressMiner
· 8h atrás
Eh, encriptação de dados? Rastrear os vestígios na cadeia revela tudo.
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CryptoSourGrape
· 8h atrás
Qual é a utilidade da proteção de privacidade? Não seria melhor eu ganhar um airdrop?
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GateUser-2fce706c
· 8h atrás
Pegou! A computação de privacidade é o ponto alto; quem se posicionar primeiro dominará o futuro. Já há três anos que estou a seguir esta direção.
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TokenomicsTrapper
· 8h atrás
outro meme de privacidade surfando a onda da ia... já vi este pump de saída antes
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TxFailed
· 8h atrás
tecnicamente falando...outra solução de privacidade que vai vazar como uma peneira
Privasea inova ao integrar computação de privacidade com IA, a encriptação totalmente homomórfica apoia o desenvolvimento do Web3
A combinação de computação de privacidade e IA: explorando o caminho inovador da Privasea
Recentemente, um projeto de mintagem de NFT de rosto humano chamou a atenção generalizada. Este projeto permite que os usuários registrem seu próprio rosto através de um aplicativo móvel e o mintem como NFT. Desde o seu lançamento no final de abril, já atraiu mais de 200.000 mintagens de NFT, evidenciando sua popularidade.
O objetivo deste projeto não é simplesmente transformar dados faciais em NFTs, mas sim usar o reconhecimento facial para verificar a identidade real dos usuários. A identificação homem-máquina é crucial no ambiente da internet atual. De acordo com os dados, o tráfego de robôs maliciosos representa 27,5% do tráfego total da internet, o que causa sérios impactos para os prestadores de serviços e usuários reais.
No domínio do Web3, a verificação humano-máquina é também uma necessidade urgente. Por exemplo, em airdrops de projetos, é necessário identificar usuários reais para prevenir ataques de bruxas. Para operações de alto risco, como login de contas e retiradas, é necessário verificar se o usuário não é apenas uma pessoa real, mas também o proprietário da conta.
A Privasea propôs uma solução inovadora, que é a construção da Privasea AI Network baseada em criptografia totalmente homomórfica (FHE), para resolver o problema de computação de privacidade em cenários de IA no Web3. Esta rede é composta por quatro papéis: proprietários de dados, nós de computação, decodificadores e receptores de resultados, oferecendo um serviço de computação de proteção de privacidade eficiente através de uma estrutura hierárquica e otimização de encapsulamento.
O fluxo de trabalho da Privasea AI Network inclui etapas como registro de usuários, envio de tarefas, atribuição de tarefas, computação criptografada, troca de chaves, validação de resultados, mecanismos de incentivo, recuperação de resultados e entrega. Durante todo o processo, os dados permanecem sempre criptografados, garantindo a segurança da privacidade.
A rede também utiliza um mecanismo duplo de PoW e PoS para gerenciar nós e distribuir recompensas. Os usuários podem se tornar nós de computação adquirindo o WorkHeart NFT e participar do cálculo da rede para obter ganhos. O StarFuel NFT atua como um potenciador de nós, aumentando o multiplicador de ganhos.
Embora a tecnologia FHE ofereça um forte suporte para computação de privacidade, ela também enfrenta desafios em termos de eficiência computacional. Nos últimos anos, a indústria fez alguns avanços em otimização de algoritmos e aceleração de hardware, mas ainda há uma lacuna em comparação com a computação em texto claro.
De um modo geral, a Privasea, através da sua arquitetura única e da tecnologia de computação em privacidade, abre novas possibilidades para a fusão do Web3 com a IA. Com o avanço contínuo da tecnologia, a Privasea tem potencial para desempenhar um papel importante em mais áreas, tornando-se um precursor nas aplicações de computação em privacidade e IA.