Pencetakan NFT Data Wajah: Penjelajahan Inovatif Privasea
Belakangan ini, sebuah proyek pencetakan wajah NFT menarik perhatian luas. Proyek ini memungkinkan pengguna untuk memasukkan wajah mereka melalui aplikasi mobile dan mencetaknya sebagai NFT. Sejak diluncurkan pada akhir April, proyek ini telah menarik lebih dari 200.000 pencetakan NFT, menunjukkan tingkat minat yang sangat tinggi.
Proyek ini tidak hanya sekadar mengubah data wajah menjadi NFT, tujuan utamanya adalah untuk memverifikasi keaslian pengguna melalui pengenalan wajah. Dalam lingkungan internet saat ini, robot menguasai sejumlah besar lalu lintas, di mana lalu lintas jahat menyumbang 27,5%. Situasi ini menimbulkan masalah yang cukup besar bagi penyedia layanan dan pengguna biasa.
Dalam bidang Web3, pengenalan manusia dan mesin juga sangat penting. Misalnya, dalam airdrop proyek, perlu mencegah penipu membuat banyak akun palsu untuk menyerang. Untuk beberapa operasi berisiko tinggi, seperti login akun, penarikan, dan sebagainya, perlu memverifikasi bahwa pengguna tidak hanya manusia, tetapi juga pemilik sebenarnya dari akun tersebut.
Privasea mengusulkan solusi inovatif: membangun Jaringan AI Privasea berdasarkan FHE (kripti homomorfik penuh) untuk mengatasi masalah komputasi privasi dalam skenario AI di lingkungan Web3. Jaringan ini mencakup empat peran: pemilik data, node Privanetix, dekriptor, dan penerima hasil. Melalui struktur berlapis dan pengemasan yang dioptimalkan, Privasea menyediakan solusi komputasi privasi yang efisien.
Proses kerja Jaringan Privasea AI mencakup pendaftaran pengguna, pengajuan tugas, penugasan tugas, perhitungan terenkripsi, pergantian kunci, verifikasi hasil, mekanisme insentif, pengambilan hasil, dan pengiriman hasil. Seluruh proses memastikan privasi data dan integritas perhitungan.
Untuk mengelola node jaringan dan mendistribusikan hadiah, Privasea meluncurkan WorkHeart NFT dan StarFuel NFT, masing-masing berdasarkan mekanisme PoW dan PoS. Kombinasi mekanisme ganda ini mengoptimalkan struktur distribusi pendapatan, menyeimbangkan pentingnya sumber daya komputasi dan sumber daya ekonomi dalam jaringan.
FHE sebagai teknologi inti dari Jaringan AI Privasea, dianggap sebagai cawan suci kriptografi yang baru. Dibandingkan dengan bukti nol pengetahuan (ZKP), FHE lebih fokus pada komputasi privasi, sementara ZKP terutama digunakan untuk verifikasi privasi. Namun, FHE juga menghadapi tantangan kecepatan komputasi yang lambat. Meskipun demikian, seiring dengan perkembangan teknologi seperti optimasi algoritma dan akselerasi perangkat keras, kinerja FHE terus meningkat.
Privasea membuka kemungkinan baru untuk integrasi mendalam antara Web3 dan AI melalui arsitektur unik dan teknologi komputasi privasi. Meskipun FHE masih perlu diperbaiki dalam hal kecepatan komputasi, Privasea telah menjalin kemitraan dengan ZAMA untuk bersama-sama mengatasi tantangan komputasi privasi. Dengan terus menerusnya terobosan teknologi, Privasea diharapkan dapat memainkan potensi lebih dalam berbagai bidang, menjadi pelopor dalam aplikasi komputasi privasi dan AI.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
7 Suka
Hadiah
7
6
Bagikan
Komentar
0/400
CoffeeNFTs
· 7jam yang lalu
Murah sekali, menjual wajahku masih ingin menghasilkan uang.
Lihat AsliBalas0
MoonMathMagic
· 7jam yang lalu
Siapa yang mengawasi seni ini kekurangan kebajikan besar
Lihat AsliBalas0
degenwhisperer
· 7jam yang lalu
Apakah ini dapat dipercaya?
Lihat AsliBalas0
QuorumVoter
· 7jam yang lalu
Tidak berani membuat selfie menjadi NFT, takut dicuri kulit edisi terbatas Festival Perahu Naga.
Privasea menjelajahi solusi baru untuk NFT wajah dan komputasi privasi AI
Pencetakan NFT Data Wajah: Penjelajahan Inovatif Privasea
Belakangan ini, sebuah proyek pencetakan wajah NFT menarik perhatian luas. Proyek ini memungkinkan pengguna untuk memasukkan wajah mereka melalui aplikasi mobile dan mencetaknya sebagai NFT. Sejak diluncurkan pada akhir April, proyek ini telah menarik lebih dari 200.000 pencetakan NFT, menunjukkan tingkat minat yang sangat tinggi.
Proyek ini tidak hanya sekadar mengubah data wajah menjadi NFT, tujuan utamanya adalah untuk memverifikasi keaslian pengguna melalui pengenalan wajah. Dalam lingkungan internet saat ini, robot menguasai sejumlah besar lalu lintas, di mana lalu lintas jahat menyumbang 27,5%. Situasi ini menimbulkan masalah yang cukup besar bagi penyedia layanan dan pengguna biasa.
Dalam bidang Web3, pengenalan manusia dan mesin juga sangat penting. Misalnya, dalam airdrop proyek, perlu mencegah penipu membuat banyak akun palsu untuk menyerang. Untuk beberapa operasi berisiko tinggi, seperti login akun, penarikan, dan sebagainya, perlu memverifikasi bahwa pengguna tidak hanya manusia, tetapi juga pemilik sebenarnya dari akun tersebut.
Privasea mengusulkan solusi inovatif: membangun Jaringan AI Privasea berdasarkan FHE (kripti homomorfik penuh) untuk mengatasi masalah komputasi privasi dalam skenario AI di lingkungan Web3. Jaringan ini mencakup empat peran: pemilik data, node Privanetix, dekriptor, dan penerima hasil. Melalui struktur berlapis dan pengemasan yang dioptimalkan, Privasea menyediakan solusi komputasi privasi yang efisien.
Proses kerja Jaringan Privasea AI mencakup pendaftaran pengguna, pengajuan tugas, penugasan tugas, perhitungan terenkripsi, pergantian kunci, verifikasi hasil, mekanisme insentif, pengambilan hasil, dan pengiriman hasil. Seluruh proses memastikan privasi data dan integritas perhitungan.
Untuk mengelola node jaringan dan mendistribusikan hadiah, Privasea meluncurkan WorkHeart NFT dan StarFuel NFT, masing-masing berdasarkan mekanisme PoW dan PoS. Kombinasi mekanisme ganda ini mengoptimalkan struktur distribusi pendapatan, menyeimbangkan pentingnya sumber daya komputasi dan sumber daya ekonomi dalam jaringan.
FHE sebagai teknologi inti dari Jaringan AI Privasea, dianggap sebagai cawan suci kriptografi yang baru. Dibandingkan dengan bukti nol pengetahuan (ZKP), FHE lebih fokus pada komputasi privasi, sementara ZKP terutama digunakan untuk verifikasi privasi. Namun, FHE juga menghadapi tantangan kecepatan komputasi yang lambat. Meskipun demikian, seiring dengan perkembangan teknologi seperti optimasi algoritma dan akselerasi perangkat keras, kinerja FHE terus meningkat.
Privasea membuka kemungkinan baru untuk integrasi mendalam antara Web3 dan AI melalui arsitektur unik dan teknologi komputasi privasi. Meskipun FHE masih perlu diperbaiki dalam hal kecepatan komputasi, Privasea telah menjalin kemitraan dengan ZAMA untuk bersama-sama mengatasi tantangan komputasi privasi. Dengan terus menerusnya terobosan teknologi, Privasea diharapkan dapat memainkan potensi lebih dalam berbagai bidang, menjadi pelopor dalam aplikasi komputasi privasi dan AI.