Relatório de pesquisa da MT Capital: A Privasea está levando a criptografia totalmente homomórfica para a adoção em massa?

Autor: Xinwei, MT Capital

A MT Capital está empenhada em investir em empresas inovadoras com potencial tecnológico disruptivo. Acreditamos que a combinação da encriptação totalmente homomórfica (FHE) com a inteligência artificial em uma rede de infraestrutura física descentralizada (DePIN) é uma área de competição importante para o futuro. A tecnologia FHE permite realizar cálculos mantendo os dados em estado encriptado, garantindo privacidade e segurança durante todo o processo de processamento de dados. A combinação da IA com o DePIN não só permite a utilização eficiente de recursos computacionais externos, mas também realiza tarefas complexas de análise de dados e aprendizado de máquina sem se preocupar com vazamento de dados. A posição de liderança e a vantagem tecnológica da Privasea nessa área estão em perfeita sintonia com a estratégia de investimento da MT Capital. Acreditamos que, ao apoiar a Privasea, iremos impulsionar o desenvolvimento da área de FHE AI DePIN e contribuir para a segurança e o desenvolvimento sustentável da economia digital global.

1. O que é encriptação totalmente homomórfica (FHE)?

encriptação totalmente homomórfica（Fully Homomorphic Encryption，abreviado como FHE）é uma técnica de encriptação que permite a realização direta de operações aritméticas ou lógicas em texto cifrado, mantendo simultaneamente o estado de encriptação dos dados. Isto significa que é possível realizar operações complexas nos dados encriptados sem a necessidade de desencriptá-los em texto simples, o que é revolucionário em termos de preservação da privacidade e segurança dos dados.

Nas tradicionais cenas de processamento de dados, para realizar cálculos, os dados devem primeiro ser desencriptados, expondo assim informações sensíveis e aumentando o risco de roubo ou abuso de dados. A aplicação da tecnologia FHE mudou completamente tudo isso. Através do FHE, os dados encriptados podem ser diretamente introduzidos no processo de cálculo, mantendo os resultados do cálculo encriptados até que seja necessária a visualização dos resultados para desencriptar. Esta característica é crucial para setores que lidam com dados sensíveis, como o financeiro, médico e governamental.

O FHE também torna possível a terceirização do processamento de dados sem comprometer a confidencialidade dos dados. As empresas podem enviar dados criptografados a provedores de serviços de terceiros para análise de dados complexa ou tarefas de aprendizado de máquina, sem se preocupar com vazamentos de dados, pois o provedor de serviços não pode ver os dados originais durante todo o processo.

2.Privasea: a primeira rede AI+DePIN a utilizar FHE

O Privasea utiliza a tecnologia FHE para fornecer privacidade e segurança de dados, aproveitando a IA e a arquitetura de rede distribuída, permitindo realizar processamento e análise de dados complexos enquanto mantém os dados totalmente criptografados. Isso significa que os usuários podem realizar aprendizado de máquina e outros cálculos avançados sem expor os dados originais, o que não seria possível na computação em nuvem tradicional, revolucionando a computação de privacidade.

A plataforma Privasea adotou várias soluções FHE avançadas, como TFHE e CKKS, que garantem precisão e eficiência computacional, ao mesmo tempo que proporcionam uma elevada proteção de privacidade de dados. O esquema TFHE suporta operações rápidas de bit em um único ciclo de instrução, enquanto o esquema CKKS otimiza a capacidade de lidar com números de ponto flutuante, permitindo assim que o Privasea ofereça suporte eficaz para uma variedade de aplicações complexas em pesquisa e negócios, como análise financeira, processamento de dados médicos e tarefas de aprendizado de máquina.

Além disso, o Privasea implementa uma rede de computação distribuída altamente escalável chamada Privanetix. Essa rede é composta por vários nós de computação, cada um capaz de executar operações FHE e fornecer os recursos de computação necessários. Essa arquitetura distribuída não apenas aumenta a capacidade de processamento da plataforma, mas também melhora a redundância e a tolerância a falhas do sistema, garantindo alta disponibilidade e confiabilidade dos serviços. A integração dessa IA com a rede distribuída permite que o Privasea lide com tarefas avançadas de IA, como aprendizado profundo, reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina, que geralmente requerem grande poder de computação e alta proteção de dados. Por exemplo, usuários da área de saúde podem usar o Privasea para analisar com segurança dados sensíveis de pacientes, realizar previsões de doenças e otimizar planos de tratamento, sem violar as regulamentações de proteção de dados.

Privasea também oferece um conjunto de contratos inteligentes exclusivo, permitindo aos usuários gerenciar e automatizar o processo de processamento de dados, incluindo validação de dados, saída de resultados e alocação e recompensa de tarefas de cálculo, enquanto mantém os dados criptografados. Esses contratos inteligentes são executados em um ledger distribuído, garantindo transparência e rastreabilidade no processo, e automatizando a alocação de incentivos com base nos recursos de computação fornecidos pelos nós. Esse mecanismo de incentivo baseado em blockchain aumenta ainda mais a participação e eficiência computacional da rede, pois cada nó é incentivado a fornecer serviços confiáveis. Isso faz com que o Privasea não seja apenas uma plataforma de criptografia e processamento de dados, mas também um ecossistema completo de dados criptografados.

Através da API do Privasea, os desenvolvedores podem facilmente integrar esse sistema complexo e aproveitar seu poderoso recurso para desenvolver e implantar seus próprios aplicativos de IA. Esses aplicativos podem usar redes distribuídas para distribuir a carga de computação, garantindo ao mesmo tempo a integridade e segurança dos dados, o que é especialmente importante para aplicações de blockchain que lidam com grandes quantidades de dados sensíveis.

3. A colaboração com a Solana destaca o potencial de adoção em massa

Privasea utiliza a tecnologia FHE para lançar o aplicativo ImHuman, que não apenas demonstra a aplicação da FHE na luta contra ataques Sybil, mas também sinaliza o potencial de adoção em massa no campo da criptografia. Os ataques Sybil representam uma grande ameaça nas redes descentralizadas, especialmente no campo de airdrops, onde os atacantes manipulam a rede ou obtêm vantagens indevidas criando uma grande quantidade de identidades falsas. O aplicativo ImHuman combate eficazmente esses ataques de forma segura e protegendo a privacidade.

O projeto Privasea planeia implantar a sua tecnologia na rede Solana, tornando-se a primeira aplicação Proof of Human na Solana. A alta eficiência e baixa latência do Solana tornam-no numa plataforma blockchain ideal para suportar as necessidades de tecnologia FHE e computação de IA da Privasea. Esta implantação não só aumentará a segurança do ecossistema Solana, mas também demonstrará o potencial do FHE em aplicações Web3. Ao ser executado no Solana, a aplicação ImHuman da Privasea poderá validar a identidade dos utilizadores de forma mais ampla, garantindo a segurança e confiabilidade da rede, ao mesmo tempo que protege a privacidade dos utilizadores.

O funcionamento do aplicativo ImHuman é usar os dados de características biológicas do usuário para criar uma identidade digital única. Primeiro, o usuário precisa escanear seu vetor facial através da câmera frontal do aplicativo, o que é feito inteiramente no dispositivo do usuário para garantir a segurança dos dados sensíveis. Em seguida, esses dados são criptografados e convertidos em um NFT que representa o vetor criptografado das características biológicas do usuário. Isso aproveita as propriedades da encriptação completamente homomórfica (FHE), que permite realizar cálculos complexos sem descriptografar os dados, garantindo a segurança e a privacidade dos dados.

Ao verificar a identidade do usuário, o aplicativo ImHuman escaneia novamente as características faciais do usuário e compara os novos dados coletados com os dados criptografados armazenados na cadeia de blocos. Esse processo também utiliza a tecnologia FHE para garantir que os dados não sejam descriptografados durante o processo de verificação, evitando efetivamente o risco de vazamento de dados. Além disso, como cada NFT do usuário é gerado com base em suas características biológicas únicas, é muito difícil de ser copiado ou falsificado, o que aumenta consideravelmente a dificuldade de realizar um ataque Sybil.

Através do aplicativo ImHuman, o Privasea não apenas oferece uma ferramenta poderosa para aumentar a segurança das redes descentralizadas, mas também demonstra a viabilidade da tecnologia de criptografia totalmente homomórfica em aplicações do mundo real. Esse método de autenticação, baseado em características biométricas e FHE, oferece uma solução segura e privada para redes descentralizadas, tornando o ImHuman do Privasea o primeiro aplicativo com potencial de adoção em massa no campo da FHE. Além disso, ao distribuir recompensas por meio de airdrops, o ImHuman também incentiva os usuários a participarem e continuarem usando o aplicativo, promovendo ainda mais sua ampla aplicação. Essa solução inovadora oferece uma nova estratégia para defender contra ataques Sybil.

4. Comparação entre o Privasea e o Proof of Human existente

No atual esquema de Proof of Human, projetos como Worldcoin e Human Protocol enfrentam riscos de conformidade e problemas de privacidade. Tomando Worldcoin como exemplo, os resultados de uma investigação recentemente concluída pelo Comissário de Privacidade de Hong Kong mostram que as operações da Worldcoin em Hong Kong violaram a Lei de Privacidade. A investigação descobriu que os participantes do projeto Worldcoin precisavam coletar imagens faciais e de íris por meio de escaneamento de íris para verificar a identidade humana, o que representa um risco sério de privacidade dos dados pessoais. Portanto, o Comissário de Privacidade de Hong Kong solicitou que a Worldcoin interrompa a coleta de imagens faciais e de íris dos cidadãos de Hong Kong.

O Human Protocol valida as respostas dos utilizadores, os dados de interação, as informações do dispositivo e do navegador, a localização geográfica e os dados do comportamento do utilizador. Embora estes dados sejam anonimizados e transmitidos de forma encriptada antes de serem utilizados, ainda assim envolvem uma recolha significativa de dados pessoais, o que acarreta certos riscos de privacidade e conformidade.

Em comparação, o Privasea valoriza mais a proteção da privacidade do usuário em termos de design. O DApp “ImHuman” do Privasea utiliza a tecnologia FHE para a autenticação de identidade do usuário, sem a necessidade de coletar informações sensíveis, como imagens faciais ou de íris dos usuários. O processo de autenticação é totalmente realizado nos dispositivos móveis dos usuários, e os dados do vetor facial são criptografados e não são transmitidos para nenhum servidor. Dessa forma, o Privasea garante a segurança da autenticação e, ao mesmo tempo, protege ao máximo a privacidade do usuário, evitando o risco de vazamento de dados.

Privasea não só lidera em termos de proteção de privacidade, mas também oferece uma poderosa solução de privacidade e segurança de dados, integrando as tecnologias FHE, DePIN e ZK. Estas tecnologias permitem que o Privasea realize processamento e análise de dados complexos sem expor os dados do usuário, reduzindo ainda mais o risco de conformidade. Esta capacidade incomparável de proteção de privacidade e segurança de dados permite que o Privasea se destaque na competição, tornando-se a principal solução Proof of Human na indústria.

5.Accseal e Privasea trabalham juntos para promover a computação privada

Privasea has set a new standard in the field of privacy computing with its excellent FHE, DePIN, and ZK technical capabilities. As a pioneer in the AI DePIN field, Privasea seamlessly combines distributed computing networks with advanced security measures through its innovative Fully Homomorphic Encryption Machine Learning (FHEML) solution, setting a new benchmark for data privacy and security. The DApp introduced by Privasea, called ‘ImHuman,’ uses FHE technology to securely execute ‘Proof of Humanity’ (PoH), directly encrypting facial vector data on users’ mobile devices without transmitting it through servers, greatly enhancing privacy protection and the security of user data.

Neste contexto, a Privasea e a Accseal estabeleceram uma parceria estratégica para fortalecer ainda mais sua vantagem tecnológica. Como empresa líder em aceleração de hardware para computação em privacidade, a Accseal fornecerá suporte de aceleração de hardware à Privasea, melhorando a eficiência e o desempenho de suas operações FHE. Ambas as partes irão explorar conjuntamente a possibilidade de integrar as tecnologias ZK e FHE, com o objetivo de aumentar a eficiência da computação em privacidade e ampliar sua aplicação.

Através desta colaboração, a Privasea não só demonstrou sua liderança no campo do FHE, mas também elevou seu projeto DePIN a novas alturas. A Accseal desenvolverá novos produtos de aceleração de hardware para fornecer suporte de aceleração de cálculos para aplicativos de alto nível, como a Privasea, impulsionando ainda mais o desenvolvimento da tecnologia de computação privada. A colaboração entre as duas partes indica um novo avanço no campo da computação privada, especialmente na ampla e profunda aplicação do projeto DePIN.