Privasea : l'innovation en matière de calcul de la vie privée derrière le NFT de reconnaissance faciale

Récemment, un projet de NFT de visage lancé par Privasea a suscité une large attention. Ce projet permet aux utilisateurs d'enregistrer leur visage sur une application mobile et de le frapper en tant que NFT. En quelques jours seulement, le projet a obtenu plus de 200 000 NFT frappés, témoignant de son succès.

Ce projet qui semble simple cache en réalité des innovations technologiques profondes. Privasea parvient ainsi, de manière astucieuse, à combiner des technologies de pointe telles que la reconnaissance faciale, les NFT et le calcul de la confidentialité, offrant une solution novatrice aux problèmes d'identification homme-machine dans le monde du Web3.

Reconnaissance homme-machine : les défis continus du Web2 au Web3

La reconnaissance homme-machine a toujours été un défi majeur dans le monde de l'Internet. Selon les données récentes, le trafic de bots malveillants représente 27,5 % du trafic Internet total. Ces programmes automatisés nuisent non seulement à l'expérience utilisateur, mais peuvent également causer des dommages graves aux fournisseurs de services.

À l'ère du Web2, divers moyens tels que les CAPTCHA et la vérification d'identité sont largement utilisés. Cependant, avec le développement des technologies de l'IA, les méthodes de vérification traditionnelles deviennent progressivement obsolètes. Les moyens de vérification doivent être progressivement mis à niveau de la détection des caractéristiques de comportement à celle des caractéristiques biométriques.

Le monde de Web3 est également confronté au défi de la reconnaissance homme-machine. Dans des scénarios tels que les airdrops et les opérations à haut risque, il est crucial de vérifier l'identité des utilisateurs. Cependant, comment réaliser une authentification efficace dans un environnement décentralisé tout en respectant les principes de protection de la vie privée est devenu un problème épineux.

Réseau Privasea AI : Fusion de l'informatique de confidentialité et de l'IA

Pour relever ce défi, Privasea a proposé une solution innovante - le Privasea AI Network. Ce réseau est construit sur la technologie de cryptographie homomorphe complètement (FHE), visant à résoudre les problèmes de calcul de la vie privée dans les scénarios d'IA dans un environnement Web3.

Privasea a optimisé et encapsulé la technologie FHE, formant la bibliothèque HESea à structure hiérarchique. Cette structure lui permet de mieux s'adapter aux scénarios d'apprentissage automatique, tout en protégeant la confidentialité des données et en réalisant des calculs d'IA efficaces.

L'architecture du réseau Privasea AI comprend quatre rôles : le propriétaire des données, le nœud Privanetix, le déchiffreur et le récepteur des résultats. Son flux de travail couvre l'ensemble du processus, de l'inscription des utilisateurs, la soumission des tâches, le calcul chiffré à la vérification et la distribution des résultats. Tout au long de ce processus, les données restent toujours chiffrées, protégeant efficacement la vie privée des utilisateurs.

Pour maintenir le fonctionnement du réseau, Privasea utilise un double mécanisme PoW et PoS. Les utilisateurs peuvent devenir des nœuds Privanetix en achetant un NFT WorkHeart et en participant au calcul, et obtenir des récompenses en jetons. Le NFT StarFuel sert de multiplicateur de gains pour les nœuds, augmentant le multiplicateur de revenus grâce à un mécanisme de staking. Cette conception garantit à la fois la capacité de calcul du réseau et équilibre la répartition des ressources économiques.

La technologie FHE : un nouvel espoir pour le calcul de la vie privée

En tant que technologie clé du réseau Privasea AI, le FHE est considéré comme une avancée importante dans le domaine du calcul de la confidentialité. Par rapport à d'autres technologies telles que la preuve à divulgation nulle de connaissance (ZKP), le FHE se concentre davantage sur le calcul de la confidentialité plutôt que sur la vérification de la confidentialité. Il permet la séparation des droits de traitement des données et de la propriété, ouvrant la voie à divers applications d'IA protégeant la vie privée.

Cependant, FHE fait également face à des défis de performance. Le processus de chiffrement réduit inévitablement la vitesse de calcul. Bien que des progrès aient été réalisés ces dernières années en matière d'optimisation des algorithmes et d'accélération matérielle, les performances de FHE restent largement inférieures à celles du calcul en clair.

Perspectives d'avenir

Privasea, grâce à son architecture technologique unique, ouvre de nouvelles possibilités pour le calcul de la vie privée et les applications d'IA dans le monde Web3. Bien que la technologie FHE nécessite encore des optimisations, Privasea a établi un partenariat avec la société FHE de premier plan, ZAMA, pour faire progresser les percées technologiques.

Avec les avancées technologiques constantes, Privasea devrait jouer son potentiel dans davantage de domaines, devenant ainsi un pionnier de la fusion entre le calcul de la vie privée et les applications d'IA. Cette innovation offre non seulement un environnement de traitement des données sécurisé pour les utilisateurs, mais ouvre également un nouveau chapitre pour la fusion profonde entre le Web3 et l'IA.