Minting NFT de données faciales : Exploration innovante de Privasea
Récemment, un projet de minting de NFT de visage a suscité une large attention. Ce projet permet aux utilisateurs d'enregistrer leur visage via une application mobile et de le mint en tant que NFT. Depuis son lancement fin avril, il a attiré plus de 200 000 mintings de NFT, montrant un intérêt très élevé.
Ce projet ne se limite pas simplement à transformer des données faciales en NFT, son objectif principal est de vérifier l'authenticité des utilisateurs grâce à la reconnaissance faciale. Dans l'environnement Internet actuel, les robots représentent une grande partie du trafic, dont le trafic malveillant constitue 27,5 %. Cette situation cause des désagréments considérables tant aux fournisseurs de services qu'aux utilisateurs ordinaires.
Dans le domaine du Web3, l'identification homme-machine est également cruciale. Par exemple, lors des airdrops de projets, il est nécessaire d'empêcher les fraudeurs de créer plusieurs comptes fictifs pour lancer des attaques. Pour certaines opérations à haut risque, telles que la connexion au compte ou le retrait de fonds, il est essentiel de vérifier que l'utilisateur est non seulement une personne réelle, mais aussi le véritable propriétaire du compte.
Privasea a proposé une solution innovante : construire le réseau Privasea AI basé sur FHE (chiffrement homomorphe complet) pour résoudre le problème du calcul de la confidentialité dans les scénarios d'IA dans un environnement Web3. Ce réseau comprend quatre rôles : propriétaires de données, nœuds Privanetix, déchiffreurs et récepteurs de résultats. Grâce à une structure hiérarchique et à une encapsulation optimisée, Privasea offre une solution de calcul de la confidentialité efficace.
Le flux de travail du réseau Privasea AI comprend l'inscription des utilisateurs, la soumission de tâches, l'attribution de tâches, le calcul cryptographique, le changement de clés, la vérification des résultats, le mécanisme d'incitation, la récupération des résultats et la livraison des résultats. L'ensemble du processus garantit la confidentialité des données et l'intégrité des calculs.
Pour gérer les nœuds du réseau et distribuer les récompenses, Privasea a lancé le NFT WorkHeart et le NFT StarFuel, respectivement basés sur les mécanismes PoW et PoS. Cette combinaison de mécanismes doubles optimise la structure de distribution des revenus, équilibrant l'importance des ressources de calcul et des ressources économiques dans le réseau.
FHE, en tant que technologie centrale du réseau Privasea AI, est considérée comme le nouveau Saint Graal de la cryptographie. Par rapport aux preuves à divulgation nulle de connaissance (ZKP), FHE se concentre davantage sur le calcul de la confidentialité, tandis que ZKP est principalement utilisé pour la vérification de la confidentialité. Cependant, FHE fait également face au défi d'une vitesse de calcul lente. Néanmoins, avec le développement de l'optimisation des algorithmes et de l'accélération matérielle, les performances de FHE continuent de s'améliorer.
Privasea ouvre de nouvelles possibilités pour la profonde intégration de Web3 et de l'IA grâce à son architecture unique et à sa technologie de calcul privé. Bien que la FHE doive encore être améliorée en termes de vitesse de calcul, Privasea a établi un partenariat avec ZAMA pour surmonter les défis du calcul privé. Avec les avancées technologiques continues, Privasea est susceptible de réaliser son potentiel dans de nombreux domaines et de devenir un pionnier dans les applications de calcul privé et d'IA.
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CoffeeNFTs
· Il y a 9h
C'est vraiment dégueulasse de vendre mon visage et de vouloir encore gagner de l'argent.
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MoonMathMagic
· Il y a 9h
Qui a jugé cet art, il manque de grande vertu.
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degenwhisperer
· Il y a 9h
Est-ce que c'est fiable ?
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QuorumVoter
· Il y a 9h
Je n'ose pas transformer mon selfie en NFT, j'ai peur qu'il soit volé, peau limitée pour la fête des bateaux-dragons.
Privasea explore de nouvelles solutions de calcul de confidentialité pour les NFT de visage et l'IA.
Minting NFT de données faciales : Exploration innovante de Privasea
Récemment, un projet de minting de NFT de visage a suscité une large attention. Ce projet permet aux utilisateurs d'enregistrer leur visage via une application mobile et de le mint en tant que NFT. Depuis son lancement fin avril, il a attiré plus de 200 000 mintings de NFT, montrant un intérêt très élevé.
Ce projet ne se limite pas simplement à transformer des données faciales en NFT, son objectif principal est de vérifier l'authenticité des utilisateurs grâce à la reconnaissance faciale. Dans l'environnement Internet actuel, les robots représentent une grande partie du trafic, dont le trafic malveillant constitue 27,5 %. Cette situation cause des désagréments considérables tant aux fournisseurs de services qu'aux utilisateurs ordinaires.
Dans le domaine du Web3, l'identification homme-machine est également cruciale. Par exemple, lors des airdrops de projets, il est nécessaire d'empêcher les fraudeurs de créer plusieurs comptes fictifs pour lancer des attaques. Pour certaines opérations à haut risque, telles que la connexion au compte ou le retrait de fonds, il est essentiel de vérifier que l'utilisateur est non seulement une personne réelle, mais aussi le véritable propriétaire du compte.
Privasea a proposé une solution innovante : construire le réseau Privasea AI basé sur FHE (chiffrement homomorphe complet) pour résoudre le problème du calcul de la confidentialité dans les scénarios d'IA dans un environnement Web3. Ce réseau comprend quatre rôles : propriétaires de données, nœuds Privanetix, déchiffreurs et récepteurs de résultats. Grâce à une structure hiérarchique et à une encapsulation optimisée, Privasea offre une solution de calcul de la confidentialité efficace.
Le flux de travail du réseau Privasea AI comprend l'inscription des utilisateurs, la soumission de tâches, l'attribution de tâches, le calcul cryptographique, le changement de clés, la vérification des résultats, le mécanisme d'incitation, la récupération des résultats et la livraison des résultats. L'ensemble du processus garantit la confidentialité des données et l'intégrité des calculs.
Pour gérer les nœuds du réseau et distribuer les récompenses, Privasea a lancé le NFT WorkHeart et le NFT StarFuel, respectivement basés sur les mécanismes PoW et PoS. Cette combinaison de mécanismes doubles optimise la structure de distribution des revenus, équilibrant l'importance des ressources de calcul et des ressources économiques dans le réseau.
FHE, en tant que technologie centrale du réseau Privasea AI, est considérée comme le nouveau Saint Graal de la cryptographie. Par rapport aux preuves à divulgation nulle de connaissance (ZKP), FHE se concentre davantage sur le calcul de la confidentialité, tandis que ZKP est principalement utilisé pour la vérification de la confidentialité. Cependant, FHE fait également face au défi d'une vitesse de calcul lente. Néanmoins, avec le développement de l'optimisation des algorithmes et de l'accélération matérielle, les performances de FHE continuent de s'améliorer.
Privasea ouvre de nouvelles possibilités pour la profonde intégration de Web3 et de l'IA grâce à son architecture unique et à sa technologie de calcul privé. Bien que la FHE doive encore être améliorée en termes de vitesse de calcul, Privasea a établi un partenariat avec ZAMA pour surmonter les défis du calcul privé. Avec les avancées technologiques continues, Privasea est susceptible de réaliser son potentiel dans de nombreux domaines et de devenir un pionnier dans les applications de calcul privé et d'IA.