顔データミンティングNFT：Privaseaの革新的な探求

最近、ある顔NFTミンティングプロジェクトが広く注目を集めています。このプロジェクトは、ユーザーがモバイルアプリを通じて自分の顔を入力し、それをNFTとしてミンティングすることを許可しています。4月末のローンチ以来、20万回以上のNFTミンティングを引き寄せており、非常に高い熱気を示しています。

このプロジェクトは単に顔データをNFTに変換するだけでなく、その核心的な目的は顔認識を通じてユーザーの真実性を検証することです。現在のインターネット環境では、ロボットが大量のトラフィックを占めており、その中でも悪意のあるトラフィックは27.5%を占めています。この状況はサービス提供者と一般ユーザーの両方にとって大きな困惑を引き起こしています。

Web3領域では、人間と機械の識別も同様に重要です。例えば、プロジェクトのエアドロップでは、不正行為者が複数の偽アカウントを作成して攻撃するのを防ぐ必要があります。アカウントのログインや出金などの高リスクな操作に対しては、ユーザーが単に人間であるだけでなく、アカウントの実際の所有者であることを確認する必要があります。

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Privaseaは、FHE（完全同型暗号）に基づいてPrivasea AI Networkを構築するという革新的なソリューションを提案し、Web3環境下のAIシナリオにおけるプライバシー計算の問題を解決します。このネットワークには、データ所有者、Privanetixノード、デクリプタ、結果受信者の4つの役割が含まれています。階層構造と最適化されたパッケージを通じて、Privaseaは効率的なプライバシー計算ソリューションを提供します。

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Privasea AI Networkのワークフローには、ユーザー登録、タスク提出、タスク割り当て、暗号計算、キー切り替え、結果検証、インセンティブメカニズム、結果検索、結果配信などのステップが含まれています。全体のプロセスは、データのプライバシーと計算の完全性を確保します。

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ネットワークノードを管理し、報酬を配分するために、PrivaseaはPoWとPoSメカニズムに基づいてそれぞれWorkHeart NFTとStarFuel NFTを発表しました。この二重メカニズムの組み合わせは、収益配分構造を最適化し、ネットワーク内の計算リソースと経済リソースの重要性のバランスを取ります。

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FHEはPrivasea AI Networkのコア技術として、新しい暗号学の聖杯と見なされています。ゼロ知識証明（ZKP）と比較して、FHEはプライバシー計算により重点を置いており、ZKPは主にプライバシー検証に使用されます。しかし、FHEは計算速度が遅いという課題にも直面しています。それにもかかわらず、アルゴリズムの最適化やハードウェアの加速などの技術の進展に伴い、FHEの性能は向上し続けています。

Privaseaは、その独自のアーキテクチャとプライバシー計算技術を通じて、Web3とAIの深い融合に新たな可能性を開いています。FHEは計算速度の面でまだ改善の余地がありますが、PrivaseaはZAMAと提携し、プライバシー計算の課題に共同で取り組んでいます。技術が不断に突破される中、Privaseaはより多くの分野でその潜在能力を発揮し、プライバシー計算とAIアプリケーションの先駆者となることが期待されています。

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