NFT hóa dữ liệu khuôn mặt: Khám phá sự đổi mới tích hợp giữa Web3 và AI

Gần đây, một dự án đúc NFT khuôn mặt đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Dự án này cho phép người dùng thông qua ứng dụng di động đúc dữ liệu khuôn mặt của mình thành NFT, kể từ khi ra mắt đã thu hút hơn 200.000 người tham gia. Hiện tượng này chứa đựng những đổi mới công nghệ sâu sắc và khám phá các tình huống ứng dụng.

Thách thức liên tục của nhận diện người máy

Nhận diện con người và máy móc luôn là một vấn đề then chốt trong thế giới internet. Theo dữ liệu, trong quý đầu tiên của năm 2024, 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 tổn hại nghiêm trọng cho các nhà cung cấp dịch vụ.

Trong môi trường Web2, mã xác nhận, xác thực danh tính và nhiều phương pháp khác được sử dụng để phân biệt người và máy. Tuy nhiên, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, các phương pháp xác thực truyền thống đang phải đối mặt với những thách thức mới. Các biện pháp xác thực buộc phải nâng cấp từ việc phát hiện đặc điểm hành vi lên nhận diện đặc điểm sinh học.

Lĩnh vực Web3 cũng đang đối mặt với nhu cầu nhận diện con người, đặc biệt trong việc ngăn chặn các cuộc tấn công của phù thủy và bảo vệ các giao dịch rủi ro cao. Tuy nhiên, cách thức thực hiện nhận diện khuôn mặt hiệu quả trong môi trường phi tập trung, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, trở thành một bài toán kỹ thuật phức tạp.

Những nỗ lực đổi mới trong mạng tính toán riêng tư

Để giải quyết vấn đề ứng dụng AI trong môi trường Web3, một công ty đã xây dựng một mạng AI riêng tư dựa trên công nghệ mã hóa đồng nhất hoàn toàn (FHE). Mạng này thông qua tối ưu hóa đóng gói, làm cho công nghệ FHE thích ứng với các tình huống học máy, cung cấp tốc độ tính toán nhanh gấp hàng nghìn lần so với giải pháp cơ bản.

Mạng lưới này bao gồm bốn loại vai trò: chủ sở hữu dữ liệu, nút tính toán, bộ giải mã và người nhận kết quả. Quy trình làm việc cốt lõi của nó bao gồm toàn bộ quá trình từ đăng ký người dùng, gửi nhiệm vụ đến xác minh kết quả, đảm bảo tính riêng tư và an toàn của dữ liệu trong suốt quá trình xử lý.

Mạng lưới này áp dụng cơ chế kép PoW và PoS để quản lý các nút và phân phối phần thưởng. Người dùng có thể tham gia tính toán mạng và thu được lợi nhuận bằng cách mua NFT cụ thể, đồng thời cũng có thể tăng gấp đôi lợi nhuận bằng cách staking token. Thiết kế này vừa tận dụng sản lượng công việc thực tế, vừa cân bằng phân phối tài nguyên kinh tế.

Lợi thế và hạn chế của công nghệ FHE

Mã hóa đồng nhất (FHE) như một công nghệ mật mã mới nổi, thể hiện tiềm năng to lớn trong lĩnh vực tính toán bảo mật. So với chứng minh không biết ((ZKP)) và tính toán đa bên an toàn ((SMC)), FHE phù hợp hơn với các tình huống tính toán phức tạp cần bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.

Tuy nhiên, FHE cũng phải đối mặt với những thách thức về hiệu quả tính toán. Mặc dù trong những năm gần đây đã có một số tiến bộ trong việc tối ưu hóa thuật toán và tăng tốc phần cứng, nhưng hiệu suất của FHE vẫn còn chênh lệch khá lớn so với tính toán văn bản.

Triển vọng tương lai

Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ và sự mở rộng của các trường hợp ứng dụng, mạng tính toán bảo mật dựa trên FHE có khả năng phát huy vai trò trong nhiều lĩnh vực hơn. Nỗ lực kết hợp sâu sắc giữa Web3 và AI này không chỉ cung cấp cho người dùng một môi trường xử lý dữ liệu an toàn mà còn mở ra những khả năng mới cho các ứng dụng AI bảo vệ quyền riêng tư trong tương lai.