Đang đúc NFT dữ liệu khuôn mặt: Khám phá đổi mới của Privasea

Gần đây, một dự án NFT khuôn mặt đã thu hút nhiều sự chú ý. Dự án này cho phép người dùng nhập khuôn mặt của họ qua ứng dụng di động và đang đúc nó thành NFT. Kể từ khi ra mắt vào cuối tháng 4, dự án đã thu hút hơn 200.000 lần đang đúc NFT, cho thấy một sự quan tâm rất lớn.

Dự án này không chỉ đơn giản là chuyển đổi dữ liệu khuôn mặt thành NFT, mà mục đích cốt lõi là xác thực tính xác thực của người dùng thông qua nhận diện khuôn mặt. Trong môi trường internet hiện tại, robot chiếm một lượng lớn lưu lượng truy cập, trong đó lưu lượng độc hại chiếm tới 27.5%. Tình hình này đã gây ra không ít phiền toái cho các nhà cung cấp dịch vụ và người dùng thông thường.

Trong lĩnh vực Web3, việc nhận diện con người cũng rất quan trọng. Ví dụ, trong các đợt airdrop của dự án, cần ngăn chặn những kẻ gian lận tạo ra nhiều tài khoản giả để tấn công. Đối với một số hoạt động có rủi ro cao, như đăng nhập tài khoản, rút tiền, v.v., cần xác minh rằng người dùng không chỉ là người thật mà còn là chủ sở hữu thực sự của tài khoản.

Privasea đã đưa ra một giải pháp sáng tạo: xây dựng Mạng AI Privasea dựa trên FHE (mã hóa đồng nhất hoàn toàn) để giải quyết vấn đề tính toán riêng tư trong các kịch bản AI trong môi trường Web3. Mạng lưới này bao gồm bốn vai trò: chủ sở hữu dữ liệu, nút Privanetix, bộ giải mã và người nhận kết quả. Thông qua cấu trúc phân lớp và đóng gói tối ưu, Privasea cung cấp giải pháp tính toán riêng tư hiệu quả.

Quy trình làm việc của Mạng Privasea AI bao gồm đăng ký người dùng, gửi nhiệm vụ, phân phối nhiệm vụ, tính toán mã hóa, chuyển đổi khóa, xác minh kết quả, cơ chế khuyến khích, truy xuất kết quả và giao nộp kết quả. Toàn bộ quá trình đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu và tính toàn vẹn của tính toán.

Để quản lý các nút mạng và phân phối phần thưởng, Privasea đã ra mắt WorkHeart NFT và StarFuel NFT, lần lượt dựa trên cơ chế PoW và PoS. Sự kết hợp của hai cơ chế này tối ưu hóa cấu trúc phân phối lợi nhuận, cân bằng tầm quan trọng của tài nguyên tính toán và tài nguyên kinh tế trong mạng.

FHE được coi là công nghệ cốt lõi của Mạng AI Privasea và được xem như chén thánh mới của mật mã. So với Chứng minh không kiến thức (ZKP), FHE tập trung nhiều hơn vào tính toán riêng tư, trong khi ZKP chủ yếu được sử dụng cho xác minh riêng tư. Tuy nhiên, FHE cũng phải đối mặt với thách thức về tốc độ tính toán chậm. Mặc dù vậy, với sự phát triển của tối ưu hóa thuật toán và tăng tốc phần cứng, hiệu suất của FHE đang không ngừng được cải thiện.

Privasea thông qua kiến trúc độc đáo và công nghệ tính toán riêng tư của mình đã mở ra những khả năng mới cho sự hòa nhập sâu sắc giữa Web3 và AI. Mặc dù FHE vẫn cần cải thiện về tốc độ tính toán, nhưng Privasea đã hợp tác với ZAMA để cùng nhau giải quyết những vấn đề trong tính toán riêng tư. Với những đột phá công nghệ liên tục, Privasea có triển vọng phát huy tiềm năng của mình trong nhiều lĩnh vực, trở thành tiên phong trong ứng dụng tính toán riêng tư và AI.