Privasea AI Networkのアーキテクチャは、データ所有者、Privanetixノード、デクリプター、結果受信者の4つの役割を含みます。そのワークフローは、ユーザー登録、タスク提出、暗号計算から結果の検証と配布までのプロセス全体をカバーしています。全体のプロセスを通じて、データは常に暗号化された状態を保持し、ユーザーのプライバシーを効果的に保護します。
Privasea AI Networkのコア技術として、FHEはプライバシー計算分野の重要なブレークスルーと見なされています。ゼロ知識証明(ZKP)などの他の技術と比較して、FHEはプライバシー検証ではなく、プライバシー計算により重点を置いています。それはデータ処理権と所有権の分離を実現し、さまざまなプライバシー保護AIアプリケーションへの道を開きました。
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Privasea:Web3のプライバシー計算のブレークスルー 人工知能NFTの背後にある技術革新
Privasea:Face NFTの背後にあるプライバシー保護コンピューティングの革新
最近、Privaseaが始めた顔のNFTプロジェクトが広く注目を集めています。このプロジェクトでは、ユーザーがモバイルアプリで自分の顔を入力し、それをNFTとして鋳造することができます。わずか数日で、このプロジェクトは20万枚以上のNFTを鋳造し、その人気が伺えます。
この一見シンプルなプロジェクトの背後には、実際には深い技術革新が含まれています。Privaseaはこの方法を通じて、顔認識、NFT、プライバシー計算などの最先端技術を巧みに組み合わせ、Web3の世界における人間と機械の識別の課題に新しい解決策を提供しています。
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CAPTCHA:Web2からWeb3への継続的な挑戦
人間と機械の識別は、インターネットの世界が直面している重要な課題です。最近のデータによると、悪意のあるボットトラフィックはインターネット全体の27.5%を占めています。これらの自動化プログラムは、ユーザーエクスペリエンスに影響を与えるだけでなく、サービスプロバイダーに深刻な損害を与える可能性もあります。
Web2時代では、さまざまな認証コードや本人確認などの手段が広く使用されていました。しかし、AI技術の発展とともに、従来の認証方法は次第に無効になってきました。認証手段は行動特徴検出から、生体特徴検出へと段階的にアップグレードせざるを得なくなりました。
Web3の世界でも、人間と機械の識別の難題に直面しています。エアドロップや高リスク操作などのシーンでは、ユーザーの身元確認が重要です。しかし、分散型環境で効果的な身元確認を実現しながら、プライバシー保護の原則に反しない方法を見つけることは、厄介な問題となっています。
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Privasea AI Network: プライバシー保護コンピューティングと AI の融合
この課題に対して、Privaseaは革新的な解決策であるPrivasea AI Networkを提案しました。このネットワークは、全同態暗号(FHE)技術に基づいて構築されており、Web3環境におけるAIシーンのプライバシー計算の問題を解決することを目的としています。
PrivaseaはFHE技術を最適化してパッケージ化し、階層構造のHESeaライブラリを形成しました。この構造により、データプライバシーを保護しながら、機械学習シーンにより適応し、高効率なAI計算を実現することができます。
Privasea AI Networkのアーキテクチャは、データ所有者、Privanetixノード、デクリプター、結果受信者の4つの役割を含みます。そのワークフローは、ユーザー登録、タスク提出、暗号計算から結果の検証と配布までのプロセス全体をカバーしています。全体のプロセスを通じて、データは常に暗号化された状態を保持し、ユーザーのプライバシーを効果的に保護します。
ネットワークの運用を維持するために、PrivaseaはPoWとPoSの二重メカニズムを採用しています。ユーザーはWorkHeart NFTを購入することでPrivanetixノードになり、計算に参加し、トークン報酬を得ることができます。一方、StarFuel NFTはノードの増強器として、ステーキングメカニズムを通じて収益倍率を向上させます。この設計は、ネットワークの計算能力を確保すると同時に、経済資源の配分をバランスよく保つことができます。
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FHE技術:プライバシー計算の新たな希望
Privasea AI Networkのコア技術として、FHEはプライバシー計算分野の重要なブレークスルーと見なされています。ゼロ知識証明(ZKP)などの他の技術と比較して、FHEはプライバシー検証ではなく、プライバシー計算により重点を置いています。それはデータ処理権と所有権の分離を実現し、さまざまなプライバシー保護AIアプリケーションへの道を開きました。
しかし、FHEは性能の課題にも直面しています。暗号化プロセスは必然的に計算速度を低下させます。近年、アルゴリズムの最適化やハードウェアの加速において一定の進展があったにもかかわらず、FHEの性能は平文計算と比較して依然として大きな差があります。
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未来を展望する
Privaseaは、その独自の技術アーキテクチャを通じて、Web3の世界におけるプライバシー計算とAIアプリケーションの新しい可能性を切り開いています。FHE技術はまださらなる最適化が必要ですが、Privaseaは業界をリードするFHE企業ZAMAと提携し、技術のブレークスルーを共同で推進しています。
技術の進歩に伴い、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融合の先駆者となることが期待されています。この革新は、ユーザーに安全なデータ処理環境を提供するだけでなく、Web3とAIの深い融合の新しい章を開くことにもなります。
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