Yüz verileri ve NFT'nin yenilikçi birleşimi: Gizlilik hesaplama ağını derinlemesine analiz
Son günlerde, kullanıcıların yüz verilerini NFT olarak basmalarına olanak tanıyan bir proje büyük tartışmalara neden oldu. Proje, Nisan ayının sonundan itibaren çevrimiçi olduğundan beri 200,000'den fazla NFT basıldı ve bu durumun popülaritesi açıkça ortada. Görünüşte basit olan yüz verisinin zincire eklenmesi + NFT kombinasyonunun arkasında, aslında derinlemesine bir teknik yenilik yatmaktadır.
Bu makale, projenin amacını, teknik prensiplerini ve daha geniş Web3 ile AI entegrasyon trendlerini derinlemesine inceleyecektir.
İnsan-Makine Tanıma Sürekli Karşıtlık
Projenin temel amacı, yüz verilerini yalnızca NFT olarak basmak değil, aynı zamanda yüz tanıma aracılığıyla kullanıcının gerçek bir insan olup olmadığını belirlemektir. Bu ihtiyaç, Web2 ve Web3 ortamlarındaki sürekli var olan insan-makine karşıtlık sorunundan kaynaklanmaktadır.
Verilere göre, kötü niyetli Bot'lar tüm internet trafiğinin %27.5'ini oluşturuyor. Bu otomatik programlar, hizmetler üzerinde felaket sonuçlara yol açabilir ve kullanıcı deneyimini ciddi şekilde etkileyebilir. Örneğin, bilet almak için dolandırıcılar sanal hesaplar aracılığıyla başarı oranını büyük ölçüde artırarak, normal kullanıcıların neredeyse hiç şansı kalmıyor.
Web2 ortamında, hizmet sağlayıcılar kimlik doğrulama ve doğrulama kodları gibi yöntemlerle insanları makinelerden ayırır. Ancak AI'nin gelişimiyle birlikte, geleneksel doğrulama yöntemleri zorluklarla karşı karşıya. Web3 ortamında, insan-makine tanıma da büyük bir ihtiyaçtır, özellikle airdrop, yüksek riskli işlemler gibi senaryolarda.
Ancak, merkeziyetsiz Web3 ortamında yüz tanıma gerçekleştirmek, daha derin sorunları gündeme getiriyor: Merkeziyetsiz bir makine öğrenimi hesaplama ağı nasıl inşa edilir? Kullanıcı gizliliği nasıl korunur? Ağın çalışması nasıl sürdürülebilir?
Gizlilik Hesaplama Ağı'nın Yenilikçi Keşfi
Yukarıdaki sorunlara yönelik olarak, bir ekip (FHE) tam homomorfik şifreleme temelinde yenilikçi bir gizlilik hesaplama ağı geliştirdi ve bu ağ, Web3'teki AI senaryolarının gizlilik hesaplama sorunlarını çözmeyi amaçlıyor.
Bu ağın temeli, uygulama katmanı, optimizasyon katmanı, aritmetik katman ve ham katmanın katmanlı tasarımı aracılığıyla makine öğrenimi senaryolarına uyum sağlayan optimize edilmiş FHE teknolojisidir. Bu özel hesaplama, temel çözüme kıyasla binlerce kat daha fazla hız sunmaktadır.
Ağ mimarisi, veri sahipleri, hesaplama düğümleri, şifre çözücüler ve sonuç alıcıları olmak üzere dört tür rol içerir. Çalışma akışı yaklaşık olarak şöyledir:
Kullanıcı, şifrelenmiş hesaplama görevlerini ve verilerini kaydeder ve gönderir.
Akıllı sözleşmeler, uygun hesaplama düğümlerine görevler atar.
Düğüm, şifreleme hesaplaması yapar ve sıfır bilgi kanıtı oluşturur
Sonuç güvenliğini sağlamak için anahtar değişimi yapın.
Şifre çözücü, hesaplama bütünlüğünü doğrular ve sonuçları şifreler.
Sonuçları belirtilen alıcıya teslim edin
Bu ağ, açık API'ler kullanarak kullanıcıların erişimini kolaylaştırmaktadır. Aynı zamanda, uçtan uca şifreleme veri gizliliğini korumaktadır. Ağ, düğüm yönetimi ve ödül dağıtımı için PoW ve PoS mekanizmalarını birleştirerek hesaplama ve ekonomik kaynaklar arasında bir denge sağlamaktadır.
FHE teknolojisinin avantajları ve sınırlamaları
FHE, bu ağın temel teknolojisi olarak, sıfır bilgi kanıtı (ZKP) gibi çözümlerle karşılaştırıldığında her birinin avantajları ve dezavantajları vardır. FHE, gizlilik hesaplamasına odaklanırken, ZKP gizlilik doğrulamasına odaklanır. Güvenli çok taraflı hesaplama (SMC) ile karşılaştırıldığında, FHE belirli senaryolarda daha fazla avantaja sahiptir.
FHE, veri işleme hakkı ile mülkiyetin ayrılmasını sağladı, ancak işlem hızında fedakarlıklar getirdi. Son yıllarda, algoritma optimizasyonu ve donanım hızlandırması gibi yöntemlerle FHE performansı önemli ölçüde iyileştirildi. Ancak, düz metin hesaplamalarla karşılaştırıldığında hala büyük bir fark bulunmaktadır.
Sonuç
Yüz verileri, NFT ve gizlilik hesaplamasını birleştiren bu yenilikçi deneme, Web3 ile AI'nın derin entegrasyonu için yeni yollar açmaktadır. Temel teknolojinin hala sınırlamaları bulunsa da, sürekli ilerlemelerle bu tür çözümlerin daha fazla alanda potansiyel göstermesi ve gizlilik hesaplama ile AI uygulamalarının gelişimini desteklemesi beklenmektedir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
17 Likes
Reward
17
6
Repost
Share
Comment
0/400
DAOTruant
· 21h ago
Aslında sadece bir şov yapıyorlar gibi~
View OriginalReply0
MevHunter
· 21h ago
Anladım ki, güvenli olmak spekülasyondan daha değerlidir.
View OriginalReply0
rekt_but_vibing
· 21h ago
Başka bir sıradan AI abartması mı??
View OriginalReply0
LiquidationKing
· 21h ago
Kayıplar öğretmenle, kesinti kaybı durmuyor, artık uyuşmuş durumda.
View OriginalReply0
ChainWatcher
· 21h ago
NFT oynamaktan delirdin mi?
View OriginalReply0
metaverse_hermit
· 21h ago
Yeni bir şeyler daha yapıldı, sonuçları bekleyelim.
Web3 İnovasyonu: Yüz NFT'sinin Arkasındaki Gizlilik Hesaplama Ağı Analizi
Yüz verileri ve NFT'nin yenilikçi birleşimi: Gizlilik hesaplama ağını derinlemesine analiz
Son günlerde, kullanıcıların yüz verilerini NFT olarak basmalarına olanak tanıyan bir proje büyük tartışmalara neden oldu. Proje, Nisan ayının sonundan itibaren çevrimiçi olduğundan beri 200,000'den fazla NFT basıldı ve bu durumun popülaritesi açıkça ortada. Görünüşte basit olan yüz verisinin zincire eklenmesi + NFT kombinasyonunun arkasında, aslında derinlemesine bir teknik yenilik yatmaktadır.
Bu makale, projenin amacını, teknik prensiplerini ve daha geniş Web3 ile AI entegrasyon trendlerini derinlemesine inceleyecektir.
İnsan-Makine Tanıma Sürekli Karşıtlık
Projenin temel amacı, yüz verilerini yalnızca NFT olarak basmak değil, aynı zamanda yüz tanıma aracılığıyla kullanıcının gerçek bir insan olup olmadığını belirlemektir. Bu ihtiyaç, Web2 ve Web3 ortamlarındaki sürekli var olan insan-makine karşıtlık sorunundan kaynaklanmaktadır.
Verilere göre, kötü niyetli Bot'lar tüm internet trafiğinin %27.5'ini oluşturuyor. Bu otomatik programlar, hizmetler üzerinde felaket sonuçlara yol açabilir ve kullanıcı deneyimini ciddi şekilde etkileyebilir. Örneğin, bilet almak için dolandırıcılar sanal hesaplar aracılığıyla başarı oranını büyük ölçüde artırarak, normal kullanıcıların neredeyse hiç şansı kalmıyor.
Web2 ortamında, hizmet sağlayıcılar kimlik doğrulama ve doğrulama kodları gibi yöntemlerle insanları makinelerden ayırır. Ancak AI'nin gelişimiyle birlikte, geleneksel doğrulama yöntemleri zorluklarla karşı karşıya. Web3 ortamında, insan-makine tanıma da büyük bir ihtiyaçtır, özellikle airdrop, yüksek riskli işlemler gibi senaryolarda.
Ancak, merkeziyetsiz Web3 ortamında yüz tanıma gerçekleştirmek, daha derin sorunları gündeme getiriyor: Merkeziyetsiz bir makine öğrenimi hesaplama ağı nasıl inşa edilir? Kullanıcı gizliliği nasıl korunur? Ağın çalışması nasıl sürdürülebilir?
Gizlilik Hesaplama Ağı'nın Yenilikçi Keşfi
Yukarıdaki sorunlara yönelik olarak, bir ekip (FHE) tam homomorfik şifreleme temelinde yenilikçi bir gizlilik hesaplama ağı geliştirdi ve bu ağ, Web3'teki AI senaryolarının gizlilik hesaplama sorunlarını çözmeyi amaçlıyor.
Bu ağın temeli, uygulama katmanı, optimizasyon katmanı, aritmetik katman ve ham katmanın katmanlı tasarımı aracılığıyla makine öğrenimi senaryolarına uyum sağlayan optimize edilmiş FHE teknolojisidir. Bu özel hesaplama, temel çözüme kıyasla binlerce kat daha fazla hız sunmaktadır.
Ağ mimarisi, veri sahipleri, hesaplama düğümleri, şifre çözücüler ve sonuç alıcıları olmak üzere dört tür rol içerir. Çalışma akışı yaklaşık olarak şöyledir:
Bu ağ, açık API'ler kullanarak kullanıcıların erişimini kolaylaştırmaktadır. Aynı zamanda, uçtan uca şifreleme veri gizliliğini korumaktadır. Ağ, düğüm yönetimi ve ödül dağıtımı için PoW ve PoS mekanizmalarını birleştirerek hesaplama ve ekonomik kaynaklar arasında bir denge sağlamaktadır.
FHE teknolojisinin avantajları ve sınırlamaları
FHE, bu ağın temel teknolojisi olarak, sıfır bilgi kanıtı (ZKP) gibi çözümlerle karşılaştırıldığında her birinin avantajları ve dezavantajları vardır. FHE, gizlilik hesaplamasına odaklanırken, ZKP gizlilik doğrulamasına odaklanır. Güvenli çok taraflı hesaplama (SMC) ile karşılaştırıldığında, FHE belirli senaryolarda daha fazla avantaja sahiptir.
FHE, veri işleme hakkı ile mülkiyetin ayrılmasını sağladı, ancak işlem hızında fedakarlıklar getirdi. Son yıllarda, algoritma optimizasyonu ve donanım hızlandırması gibi yöntemlerle FHE performansı önemli ölçüde iyileştirildi. Ancak, düz metin hesaplamalarla karşılaştırıldığında hala büyük bir fark bulunmaktadır.
Sonuç
Yüz verileri, NFT ve gizlilik hesaplamasını birleştiren bu yenilikçi deneme, Web3 ile AI'nın derin entegrasyonu için yeni yollar açmaktadır. Temel teknolojinin hala sınırlamaları bulunsa da, sürekli ilerlemelerle bu tür çözümlerin daha fazla alanda potansiyel göstermesi ve gizlilik hesaplama ile AI uygulamalarının gelişimini desteklemesi beklenmektedir.