Privasea: Đột phá tính toán riêng tư Web3, đổi mới công nghệ đằng sau NFT khuôn mặt

robot
Đang tạo bản tóm tắt

Privasea: Sự đổi mới trong tính toán quyền riêng tư của NFT khuôn mặt

Gần đây, một dự án NFT khuôn mặt do Privasea khởi xướng đã thu hút được sự chú ý rộng rãi. Dự án này cho phép người dùng ghi lại khuôn mặt của mình trên ứng dụng di động và đúc chúng thành NFT. Chỉ trong vài ngày, dự án đã đạt được hơn 200.000 NFT được đúc, mức độ phổ biến có thể thấy rõ.

Dự án này, mặc dù có vẻ đơn giản, thực chất chứa đựng những đổi mới công nghệ sâu sắc. Privasea theo cách này, khéo léo kết hợp nhận diện khuôn mặt, NFT và tính toán riêng tư, cung cấp một giải pháp mới mẻ cho vấn đề nhận diện con người trong thế giới Web3.

Phân tích sâu về Privasea: Dữ liệu khuôn mặt đúc NFT, một sự đổi mới rất thú vị?

Nhận diện người máy: Thách thức liên tục từ Web2 đến Web3

Nhận diện giữa người và máy luôn là một thách thức quan trọng mà thế giới internet phải đối mặt. Theo dữ liệu gần đây, lưu lượng Bot độc hại chiếm 27,5% tổng lưu lượng internet. Những chương trình tự động này không chỉ ảnh hưởng đến trải nghiệm của người dùng mà còn có thể gây thiệt hại nghiêm trọng cho nhà cung cấp dịch vụ.

Thời đại Web2, các phương thức như mã xác nhận, xác thực danh tính được áp dụng rộng rãi. Nhưng với sự phát triển của công nghệ AI, các phương pháp xác thực truyền thống dần trở nên vô hiệu. Các phương thức xác thực buộc phải từ kiểm tra đặc điểm hành vi, dần dần nâng cấp lên kiểm tra đặc điểm sinh học.

Thế giới Web3 cũng đang phải đối mặt với vấn đề nhận diện con người. Trong các tình huống như airdrop, thao tác có rủi ro cao, việc xác minh danh tính người dùng là vô cùng quan trọng. Tuy nhiên, làm thế nào để thực hiện xác thực danh tính hiệu quả trong môi trường phi tập trung, đồng thời không vi phạm nguyên tắc bảo vệ quyền riêng tư, trở thành một vấn đề nan giải.

Phân tích sâu về Privasea: Đúc NFT từ dữ liệu khuôn mặt, một sáng tạo thú vị?

Mạng Privasea AI: Sự kết hợp giữa tính toán riêng tư và AI

Để đối phó với thách thức này, Privasea đã đưa ra giải pháp sáng tạo - Mạng AI Privasea. Mạng này được xây dựng dựa trên công nghệ mã hóa đồng nhất hoàn toàn (FHE), nhằm giải quyết vấn đề tính toán riêng tư trong các tình huống AI trong môi trường Web3.

Privasea đã tối ưu hóa đóng gói công nghệ FHE, hình thành thư viện HESea có cấu trúc phân lớp. Cấu trúc này cho phép nó thích ứng tốt hơn với các tình huống học máy, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu và thực hiện tính toán AI hiệu quả.

Kiến trúc của Mạng Privasea AI bao gồm bốn vai trò: chủ sở hữu dữ liệu, nút Privanetix, bộ giải mã và người nhận kết quả. Quy trình làm việc của nó bao gồm toàn bộ quá trình từ đăng ký người dùng, nộp nhiệm vụ, tính toán mã hóa đến xác minh và phân phối kết quả. Trong suốt quá trình này, dữ liệu luôn được giữ trong trạng thái mã hóa, bảo vệ hiệu quả quyền riêng tư của người dùng.

Để duy trì hoạt động của mạng, Privasea đã áp dụng cơ chế kép PoW và PoS. Người dùng có thể trở thành nút Privanetix bằng cách mua WorkHeart NFT để tham gia tính toán và nhận phần thưởng token. Trong khi đó, StarFuel NFT hoạt động như một bộ tăng cường nút, nâng cao tỷ lệ lợi nhuận thông qua cơ chế staking. Thiết kế này không chỉ đảm bảo khả năng tính toán của mạng mà còn cân bằng việc phân bổ tài nguyên kinh tế.

Phân tích sâu về Privasea: Dữ liệu nhận diện khuôn mặt đúc NFT, một đổi mới rất thú vị?

Công nghệ FHE: Hy vọng mới cho tính toán riêng tư

Là công nghệ cốt lõi của Mạng Privasea AI, FHE được coi là một bước đột phá quan trọng trong lĩnh vực tính toán riêng tư. So với các công nghệ khác như chứng minh không biết (ZKP), FHE tập trung nhiều hơn vào tính toán riêng tư, không phải xác thực riêng tư. Nó thực hiện việc tách biệt quyền xử lý dữ liệu và quyền sở hữu, mở đường cho các ứng dụng AI bảo vệ riêng tư khác nhau.

Tuy nhiên, FHE cũng đối mặt với những thách thức về hiệu suất. Quá trình mã hóa sẽ làm giảm tốc độ tính toán một cách không thể tránh khỏi. Mặc dù trong những năm gần đây đã đạt được một số tiến bộ trong tối ưu hóa thuật toán và tăng tốc phần cứng, nhưng hiệu suất của FHE vẫn còn chênh lệch lớn so với tính toán trên văn bản rõ.

Phân tích sâu về Privasea: Dữ liệu khuôn mặt đúc NFT, một đổi mới rất thú vị?

Triển vọng tương lai

Privasea thông qua kiến trúc công nghệ độc đáo của mình, đã mở ra những khả năng mới cho tính toán bảo mật và ứng dụng AI trong thế giới Web3. Mặc dù công nghệ FHE vẫn cần được tối ưu hóa thêm, nhưng Privasea đã hợp tác với công ty FHE hàng đầu trong ngành là ZAMA để cùng thúc đẩy những bước đột phá công nghệ.

Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, Privasea hy vọng sẽ phát huy tiềm năng của mình trong nhiều lĩnh vực, trở thành người tiên phong trong việc tích hợp tính toán bảo mật và ứng dụng AI. Sự đổi mới này không chỉ cung cấp cho người dùng một môi trường xử lý dữ liệu an toàn, mà còn mở ra một chương mới trong sự hòa nhập sâu sắc giữa Web3 và AI.

Phân tích sâu về Privasea: Dữ liệu khuôn mặt đúc NFT, một sự đổi mới rất thú vị?

Xem bản gốc
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.
  • Phần thưởng
  • 5
  • Chia sẻ
Bình luận
0/400
GhostAddressHuntervip
· 07-10 05:05
Quyền riêng tư? Tính toán quyền riêng tư cũng chỉ là bẫy mà thôi...
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainRetirementHomevip
· 07-10 04:58
Công nghệ cao cần sử dụng cẩn thận, người già không hiểu rõ lắm.
Xem bản gốcTrả lời0
LongTermDreamervip
· 07-10 04:57
Ôi, cái con chim này sau ba năm ít nhất sẽ tăng 10 lần, những người không hiểu thì đừng vội chửi.
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketMonkvip
· 07-10 04:56
Có chút gì đó, mong chờ!
Xem bản gốcTrả lời0
SandwichDetectorvip
· 07-10 04:47
Mã hóa này có chút thú vị..
Xem bản gốcTrả lời0
  • Ghim
Giao dịch tiền điện tử mọi lúc mọi nơi
qrCode
Quét để tải xuống ứng dụng Gate
Cộng đồng
Tiếng Việt
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)