Kombinasi Perhitungan Privasi dan AI: Analisis Solusi Inovatif Privasea
Baru-baru ini, sebuah proyek pencetakan NFT wajah telah menarik perhatian luas. Proyek ini memungkinkan pengguna untuk memasukkan wajah mereka melalui aplikasi seluler dan mencetaknya sebagai NFT. Konsep yang tampak sederhana ini telah menarik lebih dari 200.000 pencetakan NFT dalam waktu singkat, menunjukkan tingkat ketertarikan yang luar biasa.
Tujuan utama proyek ini bukan hanya untuk mengubah data wajah menjadi NFT, tetapi untuk memverifikasi identitas asli pengguna melalui pengenalan wajah. Fitur ini memiliki arti penting dalam ekosistem Web3, terutama dalam mencegah serangan penyihir dan melindungi operasi berisiko tinggi.
Namun, penerapan teknologi pengenalan wajah di lingkungan Web3 menghadapi banyak tantangan. Bagaimana cara membangun jaringan komputasi pembelajaran mesin terdesentralisasi? Bagaimana cara melindungi privasi data pengguna? Bagaimana cara mempertahankan operasi jaringan? Ini semua adalah masalah kunci yang perlu diselesaikan.
Privasea mengusulkan solusi inovatif: membangun Jaringan AI Privasea berdasarkan teknologi enkripsi homomorfik penuh (FHE). Jaringan ini mengoptimalkan teknologi FHE melalui struktur berlapis, menjadikannya lebih cocok untuk skenario pembelajaran mesin.
Arsitektur Jaringan Privasea AI terdiri dari empat peran utama: pemilik data, node Privanetix, dekripsi, dan penerima hasil. Alur kerjanya mencakup seluruh proses dari pendaftaran pengguna hingga pengiriman hasil, memastikan keamanan data dan privasi komputasi.
Jaringan ini menggunakan mekanisme ganda PoW dan PoS untuk mengelola node dan mendistribusikan hadiah. Pengenalan WorkHeart NFT dan StarFuel NFT memberikan pilihan fleksibel bagi pengguna untuk berpartisipasi dalam operasi jaringan.
Meskipun teknologi FHE menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam perlindungan privasi, ia juga menghadapi tantangan efisiensi komputasi. Dalam beberapa tahun terakhir, berbagai solusi optimasi terus muncul, termasuk optimasi algoritma dan akselerasi perangkat keras, tetapi dibandingkan dengan komputasi plaintext, kinerja FHE masih memiliki kesenjangan yang cukup besar.
Solusi Privasea membuka kemungkinan baru untuk integrasi Web3 dan AI. Dengan kemajuan teknologi yang terus berlanjut, terutama melalui kerja sama dengan ZAMA, Privasea diharapkan dapat mencapai lebih banyak terobosan di bidang komputasi privasi dan aplikasi AI, memberikan pengguna lingkungan pemrosesan data yang lebih aman dan efisien.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
14 Suka
Hadiah
14
4
Bagikan
Komentar
0/400
CommunitySlacker
· 08-03 11:29
NFT wajah? Tidak memberikan jalan keluar untuk privasi.
Lihat AsliBalas0
WalletWhisperer
· 08-03 11:29
Setelah dicoba, memang enak
Lihat AsliBalas0
GhostWalletSleuth
· 08-03 11:02
Jadi ini hanya sensasi promosi AI, ya?
Lihat AsliBalas0
FromMinerToFarmer
· 08-03 11:01
Kalau sudah ada wajah, kenapa harus berlari di blockchain?
Solusi inovatif Privasea: Jaringan AI privasi Web3 yang didorong oleh teknologi FHE
Kombinasi Perhitungan Privasi dan AI: Analisis Solusi Inovatif Privasea
Baru-baru ini, sebuah proyek pencetakan NFT wajah telah menarik perhatian luas. Proyek ini memungkinkan pengguna untuk memasukkan wajah mereka melalui aplikasi seluler dan mencetaknya sebagai NFT. Konsep yang tampak sederhana ini telah menarik lebih dari 200.000 pencetakan NFT dalam waktu singkat, menunjukkan tingkat ketertarikan yang luar biasa.
Tujuan utama proyek ini bukan hanya untuk mengubah data wajah menjadi NFT, tetapi untuk memverifikasi identitas asli pengguna melalui pengenalan wajah. Fitur ini memiliki arti penting dalam ekosistem Web3, terutama dalam mencegah serangan penyihir dan melindungi operasi berisiko tinggi.
Namun, penerapan teknologi pengenalan wajah di lingkungan Web3 menghadapi banyak tantangan. Bagaimana cara membangun jaringan komputasi pembelajaran mesin terdesentralisasi? Bagaimana cara melindungi privasi data pengguna? Bagaimana cara mempertahankan operasi jaringan? Ini semua adalah masalah kunci yang perlu diselesaikan.
Privasea mengusulkan solusi inovatif: membangun Jaringan AI Privasea berdasarkan teknologi enkripsi homomorfik penuh (FHE). Jaringan ini mengoptimalkan teknologi FHE melalui struktur berlapis, menjadikannya lebih cocok untuk skenario pembelajaran mesin.
Arsitektur Jaringan Privasea AI terdiri dari empat peran utama: pemilik data, node Privanetix, dekripsi, dan penerima hasil. Alur kerjanya mencakup seluruh proses dari pendaftaran pengguna hingga pengiriman hasil, memastikan keamanan data dan privasi komputasi.
Jaringan ini menggunakan mekanisme ganda PoW dan PoS untuk mengelola node dan mendistribusikan hadiah. Pengenalan WorkHeart NFT dan StarFuel NFT memberikan pilihan fleksibel bagi pengguna untuk berpartisipasi dalam operasi jaringan.
Meskipun teknologi FHE menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam perlindungan privasi, ia juga menghadapi tantangan efisiensi komputasi. Dalam beberapa tahun terakhir, berbagai solusi optimasi terus muncul, termasuk optimasi algoritma dan akselerasi perangkat keras, tetapi dibandingkan dengan komputasi plaintext, kinerja FHE masih memiliki kesenjangan yang cukup besar.
Solusi Privasea membuka kemungkinan baru untuk integrasi Web3 dan AI. Dengan kemajuan teknologi yang terus berlanjut, terutama melalui kerja sama dengan ZAMA, Privasea diharapkan dapat mencapai lebih banyak terobosan di bidang komputasi privasi dan aplikasi AI, memberikan pengguna lingkungan pemrosesan data yang lebih aman dan efisien.