Emissão de NFT de dados faciais: A exploração inovadora da Privasea
Recentemente, um projeto de cunhagem de NFT de rosto humano atraiu ampla atenção. Este projeto permite que os usuários registrem seu próprio rosto através de um aplicativo móvel e o transformem em NFT. Desde o seu lançamento no final de abril, já atraiu mais de 200.000 cunhagens de NFT, demonstrando uma alta popularidade.
Este projeto não se limita a transformar dados faciais em NFT; o seu objetivo principal é validar a autenticidade dos usuários através do reconhecimento facial. No atual ambiente da Internet, os robôs ocupam uma grande parte do tráfego, com tráfego malicioso representando 27,5%. Essa situação tem causado consideráveis problemas tanto para prestadores de serviços quanto para usuários comuns.
No domínio do Web3, a identificação humana é igualmente crucial. Por exemplo, em airdrops de projetos, é necessário prevenir que golpistas criem múltiplas contas falsas para realizar ataques. Para algumas operações de alto risco, como login de conta, retirada de fundos, etc., é necessário verificar se o usuário não é apenas uma pessoa real, mas também o verdadeiro proprietário da conta.
A Privasea apresentou uma solução inovadora: construir a Privasea AI Network com base em FHE (encriptação homomórfica total) para resolver o problema de computação de privacidade em cenários de IA no ambiente Web3. Esta rede inclui quatro papéis: proprietários de dados, nós Privanetix, decifradores e receptores de resultados. Através de uma estrutura em camadas e otimização de encapsulamento, a Privasea oferece uma solução eficiente de computação de privacidade.
O fluxo de trabalho da Privasea AI Network inclui etapas como registro de usuários, envio de tarefas, atribuição de tarefas, cálculo criptografado, troca de chaves, validação de resultados, mecanismos de incentivo, recuperação de resultados e entrega de resultados. Todo o processo garante a privacidade dos dados e a integridade dos cálculos.
Para gerenciar nós de rede e distribuir recompensas, a Privasea lançou o NFT WorkHeart e o NFT StarFuel, baseados nos mecanismos PoW e PoS, respectivamente. Essa combinação de dupla mecânica otimiza a estrutura de distribuição de rendimentos, equilibrando a importância dos recursos computacionais e econômicos na rede.
FHE, como a tecnologia central da Privasea AI Network, é vista como o novo santo graal da criptografia. Comparado com as provas de zero conhecimento (ZKP), o FHE foca mais na computação privada, enquanto o ZKP é utilizado principalmente para validação de privacidade. No entanto, o FHE também enfrenta o desafio de lentidão na velocidade de cálculo. Apesar disso, com o desenvolvimento de tecnologias como otimização de algoritmos e aceleração de hardware, o desempenho do FHE está em constante melhoria.
A Privasea, através de sua arquitetura única e tecnologia de computação em privacidade, abre novas possibilidades para a profunda integração entre Web3 e IA. Embora a FHE ainda precise de melhorias na velocidade de computação, a Privasea já estabeleceu uma parceria com a ZAMA para enfrentar os desafios da computação em privacidade. Com os contínuos avanços tecnológicos, a Privasea tem a expectativa de desempenhar seu potencial em mais áreas, tornando-se uma pioneira em aplicações de computação em privacidade e IA.
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CoffeeNFTs
· 12h atrás
É uma falta de respeito, vender meu rosto e ainda querer lucrar.
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MoonMathMagic
· 12h atrás
Quem avaliou essa arte falta de grande virtude
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degenwhisperer
· 12h atrás
Este produto é confiável?
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QuorumVoter
· 12h atrás
Não me atrevo a transformar a selfie em NFT, tenho medo de que me a roubem a pele limitada do Festival do Barco-Dragão.
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ConfusedWhale
· 12h atrás
O cabelo já se transformou em NFT???
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OnchainDetective
· 12h atrás
Airdrop Cupões de Recorte estão todos cansados de jogar
Privasea explora novas soluções de computação de privacidade com NFT de rosto e IA
Emissão de NFT de dados faciais: A exploração inovadora da Privasea
Recentemente, um projeto de cunhagem de NFT de rosto humano atraiu ampla atenção. Este projeto permite que os usuários registrem seu próprio rosto através de um aplicativo móvel e o transformem em NFT. Desde o seu lançamento no final de abril, já atraiu mais de 200.000 cunhagens de NFT, demonstrando uma alta popularidade.
Este projeto não se limita a transformar dados faciais em NFT; o seu objetivo principal é validar a autenticidade dos usuários através do reconhecimento facial. No atual ambiente da Internet, os robôs ocupam uma grande parte do tráfego, com tráfego malicioso representando 27,5%. Essa situação tem causado consideráveis problemas tanto para prestadores de serviços quanto para usuários comuns.
No domínio do Web3, a identificação humana é igualmente crucial. Por exemplo, em airdrops de projetos, é necessário prevenir que golpistas criem múltiplas contas falsas para realizar ataques. Para algumas operações de alto risco, como login de conta, retirada de fundos, etc., é necessário verificar se o usuário não é apenas uma pessoa real, mas também o verdadeiro proprietário da conta.
A Privasea apresentou uma solução inovadora: construir a Privasea AI Network com base em FHE (encriptação homomórfica total) para resolver o problema de computação de privacidade em cenários de IA no ambiente Web3. Esta rede inclui quatro papéis: proprietários de dados, nós Privanetix, decifradores e receptores de resultados. Através de uma estrutura em camadas e otimização de encapsulamento, a Privasea oferece uma solução eficiente de computação de privacidade.
O fluxo de trabalho da Privasea AI Network inclui etapas como registro de usuários, envio de tarefas, atribuição de tarefas, cálculo criptografado, troca de chaves, validação de resultados, mecanismos de incentivo, recuperação de resultados e entrega de resultados. Todo o processo garante a privacidade dos dados e a integridade dos cálculos.
Para gerenciar nós de rede e distribuir recompensas, a Privasea lançou o NFT WorkHeart e o NFT StarFuel, baseados nos mecanismos PoW e PoS, respectivamente. Essa combinação de dupla mecânica otimiza a estrutura de distribuição de rendimentos, equilibrando a importância dos recursos computacionais e econômicos na rede.
FHE, como a tecnologia central da Privasea AI Network, é vista como o novo santo graal da criptografia. Comparado com as provas de zero conhecimento (ZKP), o FHE foca mais na computação privada, enquanto o ZKP é utilizado principalmente para validação de privacidade. No entanto, o FHE também enfrenta o desafio de lentidão na velocidade de cálculo. Apesar disso, com o desenvolvimento de tecnologias como otimização de algoritmos e aceleração de hardware, o desempenho do FHE está em constante melhoria.
A Privasea, através de sua arquitetura única e tecnologia de computação em privacidade, abre novas possibilidades para a profunda integração entre Web3 e IA. Embora a FHE ainda precise de melhorias na velocidade de computação, a Privasea já estabeleceu uma parceria com a ZAMA para enfrentar os desafios da computação em privacidade. Com os contínuos avanços tecnológicos, a Privasea tem a expectativa de desempenhar seu potencial em mais áreas, tornando-se uma pioneira em aplicações de computação em privacidade e IA.