Privasea: Innovación en computación de privacidad detrás del NFT de reconocimiento facial

Recientemente, un proyecto de NFT de rostro iniciado por Privasea ha generado una amplia atención. Este proyecto permite a los usuarios ingresar su rostro en una aplicación móvil y acuñarlo como NFT. En solo unos días, el proyecto ha alcanzado más de 200,000 NFT acuñados, lo que demuestra su gran popularidad.

Detrás de este proyecto que parece simple, en realidad hay una profunda innovación tecnológica. Privasea, de esta manera, combina ingeniosamente tecnologías de vanguardia como el reconocimiento facial, NFT y la computación privada, ofreciendo una solución novedosa al problema de reconocimiento humano-máquina en el mundo de Web3.

Reconocimiento humano-máquina: los desafíos continuos de Web2 a Web3

El reconocimiento humano-máquina ha sido un desafío importante al que se enfrenta el mundo de Internet. Según datos recientes, el tráfico de bots maliciosos representa el 27.5% del tráfico total de Internet. Estos programas automatizados no solo afectan la experiencia del usuario, sino que también pueden causar daños graves a los proveedores de servicios.

En la era de Web2, se aplicaron ampliamente diversos métodos como los códigos de verificación y la autenticación de identidad. Sin embargo, con el desarrollo de la tecnología de IA, los métodos de verificación tradicionales han ido quedando obsoletos. Los métodos de verificación se ven obligados a actualizarse desde la detección de características de comportamiento hasta la detección de características biométricas.

El mundo Web3 también enfrenta el desafío del reconocimiento humano y de máquina. En escenarios como airdrops y operaciones de alto riesgo, verificar la identidad del usuario es crucial. Sin embargo, cómo implementar una verificación de identidad efectiva en un entorno descentralizado, sin violar los principios de protección de la privacidad, se convierte en un problema complicado.

Privasea AI Network: La fusión de la computación en privacidad y la IA

Ante este desafío, Privasea ha propuesto una solución innovadora: Privasea AI Network. Esta red se basa en la tecnología de cifrado totalmente homomórfico (FHE), destinada a resolver el problema del cálculo de privacidad en escenarios de IA en el entorno Web3.

Privasea ha optimizado el empaquetado de la tecnología FHE, formando la biblioteca HESea con una estructura jerárquica. Esta estructura le permite adaptarse mejor a los escenarios de aprendizaje automático, logrando cálculos de IA eficientes mientras protege la privacidad de los datos.

La arquitectura de Privasea AI Network incluye cuatro roles: propietario de datos, nodo Privanetix, descifrador y receptor de resultados. Su flujo de trabajo abarca todo el proceso desde el registro del usuario, la presentación de tareas, el cálculo cifrado hasta la verificación y distribución de resultados. Durante todo el proceso, los datos permanecen en estado cifrado, protegiendo eficazmente la privacidad del usuario.

Para mantener el funcionamiento de la red, Privasea adopta un mecanismo dual de PoW y PoS. Los usuarios pueden convertirse en nodos de Privanetix participando en el cálculo mediante la compra de WorkHeart NFT y obtener recompensas en tokens. Por otro lado, StarFuel NFT actúa como un potenciador de nodos, aumentando el multiplicador de ganancias a través de un mecanismo de staking. Este diseño garantiza tanto la capacidad de cálculo de la red como el equilibrio en la distribución de recursos económicos.

Tecnología FHE: una nueva esperanza para la computación privada

Como tecnología central de Privasea AI Network, FHE se considera un importante avance en el campo de la computación privada. En comparación con otras tecnologías como la prueba de conocimiento cero (ZKP), FHE se centra más en la computación privada en lugar de la verificación de privacidad. Ha logrado la separación de los derechos de procesamiento de datos y la propiedad, allanando el camino para diversas aplicaciones de IA que protegen la privacidad.

Sin embargo, FHE también enfrenta desafíos de rendimiento. El proceso de cifrado inevitablemente reducirá la velocidad de cálculo. A pesar de los avances en la optimización de algoritmos y la aceleración de hardware en los últimos años, el rendimiento de FHE aún presenta una gran diferencia en comparación con el cálculo en texto claro.

Mirando hacia el futuro

Privasea, a través de su arquitectura tecnológica única, ha abierto nuevas posibilidades para el cálculo de la privacidad y las aplicaciones de IA en el mundo Web3. Aunque la tecnología FHE aún necesita ser optimizada, Privasea ha colaborado con la empresa líder en FHE, ZAMA, para avanzar en los avances tecnológicos.

Con el continuo avance de la tecnología, Privasea tiene el potencial de desempeñar un papel en más campos, convirtiéndose en un pionero en la fusión de la computación privada y las aplicaciones de IA. Esta innovación no solo proporciona a los usuarios un entorno seguro para el procesamiento de datos, sino que también abre un nuevo capítulo en la profunda integración de Web3 y la IA.