Отчет MT Capital: Privasea приведет гомоморфное шифрование к массовому применению?

Синьвэй, MT Capital

MT Capital всегда стремится инвестировать в инновационные предприятия с потенциалом революционных технологий, и мы считаем, что объединение полностью гомоморфного шифрования (FHE) и искусственного интеллекта в децентрализованной физической инфраструктурной сети (DePIN) является важным направлением будущего. Технология FHE позволяет выполнять вычисления в зашифрованном состоянии данных, обеспечивая конфиденциальность и безопасность на всех этапах обработки данных. Сочетание искусственного интеллекта и DePIN позволяет не только эффективно использовать внешние вычислительные ресурсы, но и выполнять сложные анализы данных и задачи машинного обучения без необходимости беспокоиться о утечке данных. Ведущее положение и технологические преимущества Privasea в этой области тесно соответствуют инвестиционной стратегии MT Capital, и мы верим, что поддержка Privasea будет способствовать развитию направления FHE AI DePIN и обеспечит безопасность и устойчивость глобальной цифровой экономики.

1. Что такое полностью гомоморфное шифрование (FHE)?

Полностью гомоморфное шифрование (Fully Homomorphic Encryption, сокращенно FHE) - это технология шифрования, которая позволяет выполнять арифметические или логические операции непосредственно на шифротексте, сохраняя при этом его зашифрованное состояние. Это означает, что можно проводить сложную обработку зашифрованных данных, не расшифровывая их в открытый текст, что имеет революционное значение для обеспечения конфиденциальности и безопасности данных.

В традиционной сфере обработки данных для проведения вычислений необходимо сначала расшифровать данные, что представляет угрозу для конфиденциальной информации и увеличивает риск кражи или злоупотребления данными. Применение технологии FHE полностью меняет эту ситуацию. С помощью FHE зашифрованные данные могут быть непосредственно введены в процесс вычислений, при этом результаты вычислений остаются в зашифрованном виде до момента необходимости их просмотра. Эта особенность имеет большое значение для отраслей, которым необходима обработка конфиденциальных данных, таких как финансы, медицина и государственные учреждения.

FHE также позволяет возможность внешней обработки данных, не нарушая конфиденциальность данных. Предприятия могут передавать зашифрованные данные поставщикам услуг третьей стороны для сложного анализа данных или задач машинного обучения, не беспокоясь о утечке данных, поскольку поставщик услуг не может видеть исходные данные во время всего процесса.

2.Privasea: первая сеть AI+DePIN, использующая FHE

Privasea использует FHE технологию для обеспечения конфиденциальности и безопасности данных. С помощью искусственного интеллекта и распределенной архитектуры сети, она позволяет проводить сложную обработку и анализ данных, при этом данные остаются полностью зашифрованными. Это означает, что пользователи могут проводить машинное обучение и другие продвинутые вычисления, не раскрывая исходные данные, что невозможно в традиционных облачных вычислениях и подрывает приватность вычислений.

Платформа Privasea использует несколько передовых схем FHE, таких как TFHE и CKKS, которые обеспечивают высокую защиту данных при обеспечении точности и эффективности вычислений. Схема TFHE поддерживает быстрые операции с битами за один цикл команд, а схема CKKS оптимизирует обработку вещественных чисел, что позволяет Privasea эффективно поддерживать различные сложные научные и коммерческие приложения, такие как финансовый анализ, обработка медицинских данных и задачи машинного обучения.

Кроме того, Privasea также реализует высокомасштабируемую распределенную вычислительную сеть Privanetix. Эта сеть состоит из нескольких вычислительных узлов, каждый из которых способен выполнять операции FHE и предоставлять необходимые вычислительные ресурсы. Такая распределенная архитектура не только улучшает производительность платформы, но и повышает резервирование и устойчивость к сбоям системы, обеспечивая высокую доступность и надежность сервиса. Интеграция этого ИИ с распределенной сетью позволяет Privasea обрабатывать такие задачи ИИ как глубокое обучение, распознавание образов и машинное обучение, которые обычно требуют огромных вычислительных мощностей и высокой защиты данных. Например, пользователи из медицинской отрасли могут безопасно использовать Privasea для анализа чувствительных данных пациентов, проведения прогнозирования болезней и оптимизации лечения, не нарушая правил защиты данных.

Privasea также предоставляет уникальный набор смарт-контрактов, который позволяет пользователям управлять и автоматизировать процессы обработки данных через смарт-контракты, при этом сохраняя данные в зашифрованном состоянии, включая проверку данных, вывод результатов, а также распределение и награждение вычислительных задач. Эти смарт-контракты выполняются на распределенной бухгалтерской книге, что не только обеспечивает прозрачность и отслеживаемость процесса, но также автоматизирует распределение поощрений в зависимости от предоставленных узлом вычислительных ресурсов. Такая система поощрений на основе блокчейна дополнительно повышает участие в сети и эффективность вычислений, поскольку каждый узел имеет стимул предоставлять надежные услуги. Это делает Privasea не только платформой для шифрования и обработки данных, но и полноценной экосистемой шифрованных данных.

С помощью API Privasea разработчики могут легко подключаться к этой сложной системе и использовать ее мощные функции для разработки и развертывания своих собственных приложений искусственного интеллекта. Эти приложения могут использовать распределенные сети для распределения нагрузки вычислений, обеспечивая при этом целостность и безопасность данных, что особенно важно для блокчейн-приложений, требующих обработки большого количества конфиденциальных данных.

3. Сотрудничество с Solana подчеркивает потенциал массового принятия

Privasea использует технологию FHE и представляет инновационное приложение ImHuman, которое не только демонстрирует применение FHE в борьбе с атаками Сивиллы, но также указывает на его потенциал для широкого применения в области шифрования. Атака Сивиллы является серьезной угрозой в децентрализованной сети, особенно в области аирдропов, где злоумышленники создают большое количество фальшивых аккаунтов для манипулирования сетью или получения неправомерных преимуществ. Приложение ImHuman эффективно борется с такими атаками, обеспечивая безопасность и защиту личной жизни.

Проект Privasea планирует развернуть свои технологии на сети Solana, став первым приложением Proof of Human на этой платформе. Высокая производительность и низкая задержка Solana делают ее идеальной блокчейн-платформой, которая может поддерживать FHE-технологии и вычислительные потребности искусственного интеллекта Privasea. Это развертывание не только улучшит безопасность экосистемы Solana, но и продемонстрирует потенциал FHE в приложениях Web3. Запускаясь на Solana, приложение Privasea ImHuman сможет более широко проверять подлинность пользователей, обеспечивать безопасность и надежность сети, а также защищать конфиденциальность пользователей.

Принцип работы приложения ImHuman заключается в использовании биометрических данных пользователя для создания уникальной цифровой идентификации. Сначала пользователю необходимо отсканировать свой вектор лица через переднюю камеру приложения. Этот процесс полностью выполняется на устройстве пользователя, чтобы гарантировать сохранность конфиденциальных данных. Затем эти данные шифруются и преобразуются в NFT, представляющий зашифрованный биометрический вектор пользователя. Это осуществляется с использованием функционально полностью шифрующего алгоритма (FHE), который позволяет выполнять сложные вычисления без расшифровки данных, обеспечивая безопасность и конфиденциальность данных.

При проверке подлинности пользователя приложение ImHuman снова сканирует особенности его лица и сравнивает новые собранные данные с зашифрованными данными на блокчейне. Весь этот процесс также использует технологию FHE, что гарантирует, что данные не будут расшифрованы в процессе проверки, тем самым эффективно предотвращая риск утечки данных. Кроме того, поскольку каждый NFT пользователя создается на основе его уникальных биологических особенностей, его очень сложно скопировать или подделать, что значительно усложняет проведение атаки Сивиллы.

Через приложение ImHuman Privasea не только предоставляет мощный инструмент для повышения безопасности децентрализованной сети, но и демонстрирует практическую применимость технологии полностью гомоморфного шифрования. Этот метод аутентификации, основанный на биометрических данных и FHE, предоставляет безопасное и приватное решение для децентрализованной сети, что делает приложение ImHuman Privasea первым в области FHE с потенциалом массового принятия. Кроме того, путем предоставления наград в рамках программы AirDrop ImHuman стимулирует пользователей к участию и продолжительному использованию, дополнительно способствуя его широкому применению. Это инновационное решение предлагает новую стратегию для защиты от атаки Сивиллы.

4. Сравнение Privasea с существующими схемами Proof of Human

В текущей схеме Proof of Human как Worldcoin, так и Human Protocol сталкиваются с проблемами соответствия требованиям и конфиденциальности. Например, в случае с Worldcoin результаты недавнего расследования Гонконгского комиссара по защите личных данных показали, что операции Worldcoin в Гонконге нарушают Закон о защите личных данных. Расследование выявило, что участники проекта Worldcoin должны проходить идентификацию личности с помощью сканирования радужной оболочки глаза для сбора данных о лице и изображении радужной оболочки глаза, что представляет серьезные риски конфиденциальности персональных данных. Поэтому Гонконгский комиссар по защите личных данных потребовал от Worldcoin прекратить сбор радужных оболочек и изображений лиц граждан Гонконга.

Human Protocol проходит проверку путем сбора данных ответа пользователя на задание, интерактивных данных, информации об устройствах и браузерах, географического положения и данных о поведении пользователя. Хотя эти данные анонимизируются и передаются в зашифрованном виде перед использованием, по-прежнему существует значительный риск сбора личных данных и соответствия нормативным требованиям.

По сравнению с этим, Privasea более ориентирована на защиту конфиденциальности пользователей в своем дизайне. DApp Privasea «ImHuman» использует технологию FHE для проверки подлинности пользовательского идентификатора, не собирая такую ​​чувствительную информацию, как изображения лица или радужки глаза. Процесс проверки полностью осуществляется на мобильном устройстве пользователя, данные о векторе лица шифруются и не передаются на серверы. Таким образом, Privasea, обеспечивая безопасность проверки, максимально защищает конфиденциальность пользователей и предотвращает риск утечки данных.

Privasea не только лидирует в области защиты конфиденциальности, но также предоставляет мощные решения по защите данных и безопасности путем интеграции технологий FHE, DePIN и ZK. Эти технологии позволяют Privasea проводить сложную обработку и анализ данных, не раскрывая персональные данные пользователей, дополнительно снижая риски соответствия. Эта беспрецедентная способность защиты конфиденциальности и безопасности данных делает Privasea ведущим решением Proof of Human на рынке.

5.Accseal и Privasea совместно развиваются в области приватных вычислений

Обладая превосходными техническими возможностями FHE, DePIN и ZK, Privasea устанавливает новый стандарт в области вычислений с сохранением конфиденциальности. Будучи пионером в области искусственного интеллекта DePIN, Privasea установила новый стандарт конфиденциальности и безопасности данных с помощью своего инновационного решения FHE Machine Learning (FHEML), которое органично сочетает в себе распределенные вычислительные сети с передовыми мерами безопасности. DApp «ImHuman», представленное Privasea, использует технологию FHE для безопасного выполнения «Proof of Humanity» (PoH) для шифрования векторных данных лица непосредственно на мобильном устройстве пользователя, не передавая их через сервер, что значительно повышает защиту конфиденциальности и безопасность пользовательских данных.

В этой связи Privasea и Accseal достигли стратегического сотрудничества, чтобы дополнительно укрепить свои технические преимущества. Accseal, как ведущая компания в области аппаратного ускорения конфиденциальных вычислений, будет предоставлять поддержку аппаратного ускорения для Privasea для повышения эффективности и производительности операций FHE. Стороны будут совместно исследовать возможности интеграции технологий ZK и FHE с целью повышения эффективности конфиденциальных вычислений и расширения их области применения.

Благодаря этому сотрудничеству Privasea не только продемонстрировала свое лидирующее положение в области FHE, но также подняла свой проект DePIN на новый уровень. Accseal разработает новые аппаратные ускорители, чтобы обеспечить вычислительную поддержку уровня приложений, таких как Privasea, и дальше содействовать развитию технологии распределенных вычислений. Сотрудничество обеих сторон предвещает новый прорыв в области защиты конфиденциальности, особенно в более широком и глубоком применении проекта DePIN.