Privasea：人臉數據NFT化的創新探索

近期，一個人臉NFT鑄造項目引發了廣泛關注。該項目允許用戶在移動應用上錄入自己的人臉，並將其數據鑄造爲NFT。這個看似簡單的概念卻在短短數周內吸引了超過20萬次NFT鑄造，顯示出驚人的熱度。

這個項目的目的並非單純地將人臉數據轉化爲NFT，而是旨在通過人臉識別來驗證用戶是否爲真人。這種做法源於當前互聯網面臨的一個嚴峻挑戰：惡意機器人流量。

根據最新數據，機器人佔據了互聯網流量的42.1%，其中27.5%爲惡意流量。這些惡意機器人可能導致服務延遲、系統崩潰，嚴重影響用戶體驗。在搶票等場景中，自動化程序更是讓普通用戶幾乎沒有勝算。

爲應對這一挑戰，Web2環境下採取了實名認證、行爲驗證碼等多種方式來區分人機，服務端則通過特徵過濾進行攔截。然而，隨着AI技術的迅速發展，傳統的驗證方式已不足以應對。驗證手段逐漸從行爲特徵檢測升級到仿生物學特徵檢測，甚至生物學特徵檢測。

Web3同樣面臨着人機識別的需求。在項目空投等場景中，需要鑑別真實用戶以防止女巫攻擊。對於高風險操作，如帳號登入、提幣、交易等，則需要確認操作者不僅是真人，還是帳號所有者。

然而，在去中心化的Web3環境中實現這些功能面臨着諸多挑戰：如何構建去中心化的機器學習計算網路？如何保護用戶數據隱私？如何維護網路運行？

針對這些問題，Privasea提出了創新解決方案。他們基於全同態加密（FHE）技術構建了Privasea AI Network，爲Web3環境下的AI應用提供隱私計算支持。

Privasea對傳統FHE進行了優化，開發了HESea庫，使其更適合機器學習場景。該庫分爲應用層、優化層、算術層和原始層，每層負責不同的功能，提供了靈活且高效的解決方案。

Privasea AI Network的架構包含四種角色：數據所有者、Privanetix節點、解密器和結果接收者。網路通過一系列步驟，從用戶註冊到結果交付，確保了數據的安全處理和隱私保護。

爲了激勵網路參與者，Privasea推出了WorkHeart NFT和StarFuel NFT，採用PoW和PoS雙重機制進行節點管理和獎勵分配。這種設計既保證了網路的穩定性，又平衡了經濟資源的分配。

雖然FHE技術在保護數據隱私方面表現出色，但也面臨着計算效率的挑戰。近年來，通過算法優化和硬件加速等方法，FHE的性能得到了顯著提升，但與明文計算相比仍有差距。

盡管如此，Privasea的創新方案爲Web3與AI的深度融合開闢了新路徑。隨着技術的不斷進步，Privasea有望在更多領域發揮潛力，成爲隱私計算和AI應用的先行者。