Доповідь MT Capital: Privasea приведе повністю гомоморфне шифрування до масового прийняття?

Автор: Сіньвей, MT Capital

MT Capital завжди прагнула інвестувати в інноваційні підприємства з руйнівним потенціалом технологій. Ми вважаємо, що поєднання повного гомоморфного шифрування (FHE) з штучним інтелектом в децентралізованій фізичній інфраструктурній мережі (DePIN) є важливим шляхом майбутнього. Технологія FHE дозволяє проводити обчислення зберігаючи дані у зашифрованому стані, забезпечуючи конфіденційність та безпеку обробки даних на всіх етапах. Поєднання штучного інтелекту з DePIN дозволяє не лише ефективно використовувати зовнішні обчислювальні ресурси, а й проводити складний аналіз даних та завдання машинного навчання без обурення щодо витоку даних. Лідерське становище Privasea в цій галузі та технологічні переваги ідеально поєднуються з інвестиційною стратегією MT Capital, і ми впевнені, що підтримка Privasea сприятиме розвитку FHE AI DePIN та підтримці безпеки та сталого розвитку глобальної цифрової економіки.

1. Що таке повністю гомоморфне шифрування (FHE)?

повністю гомоморфне шифрування (Fully Homomorphic Encryption, скорочено FHE) - це техніка шифрування, яка дозволяє виконувати арифметичні або логічні операції безпосередньо на шифротексті, зберігаючи при цьому стан шифрованих даних. Це означає, що зашифровані дані можуть бути складно оброблені, не розшифровуючи їх у відкритий текст, що має революційне значення для збереження конфіденційності та безпеки даних.

У традиційних сценаріях обробки даних для обчислень спочатку необхідно розшифрувати дані, що демаскує чутливу інформацію та збільшує ризик її крадіжки або зловживання. Використання технології FHE повністю змінює цю ситуацію. Завдяки FHE зашифровані дані можна безпосередньо вводити в обчислювальний процес, а результат обчислень залишається у зашифрованому вигляді до моменту, коли потрібно переглянути результати. Ця функціональність є особливо важливою для галузей, які мають справу з обробкою чутливих даних, таких як фінанси, медицина та урядові установи.

FHE також дозволяє зовнішню обробку даних без втрати їх конфіденційності. Підприємства можуть надсилати зашифровані дані стороннім постачальникам послуг для складних аналітичних або машинного навчання завдань, не турбуючись про проблеми з витіком даних, оскільки постачальник послуг не може побачити початкові дані протягом усього процесу.

2.Privasea: перша мережа AI+DePIN, що використовує FHE

Privasea використовує технологію FHE для забезпечення конфіденційності та безпеки даних, використовуючи штучний інтелект та розподілену мережеву архітектуру, що дозволяє складну обробку та аналіз даних в зашифрованому стані. Це означає, що користувачі можуть здійснювати машинне навчання та інші високорівневі обчислення, не розголошуючи початкові дані, що неможливо здійснити в традиційному хмарному обчисленні, що перевершує обчислення конфіденційності.

Платформа Privasea використовує кілька передових схем FHE, таких як TFHE та CKKS, які забезпечують високий рівень захисту конфіденційності даних при забезпеченні точності та ефективності обчислень. Зокрема, схема TFHE підтримує швидку операцію бітів за один цикл команд, а схема CKKS оптимізує обробку дробових чисел, що дозволяє Privasea ефективно підтримувати різноманітні складні наукові та комерційні застосування, такі як фінансовий аналіз, обробка медичних даних та завдання машинного навчання.

Крім того, Privasea також реалізувала високомасштабну розподілену обчислювальну мережу Privanetix. Ця мережа складається з багатьох вузлів обчислень, кожен з яких може виконувати FHE-операції та надавати необхідні обчислювальні ресурси. Така розподілена архітектура підвищує не тільки потужність платформи, але й забезпечує додаткову резервність та стійкість до збоїв системи, що забезпечує високу доступність та надійність сервісу. Інтеграція штучного інтелекту з розподіленою мережею дозволяє Privasea обробляти високорівневі завдання зі штучного інтелекту, такі як глибинне навчання, розпізнавання патернів та машинне навчання, які зазвичай потребують значних обчислювальних ресурсів та високого рівня захисту даних. Наприклад, користувачі медичної галузі можуть безпечно використовувати Privasea для аналізу чутливих даних пацієнтів, проведення прогнозування хвороб та оптимізації лікувальних схем, не порушуючи при цьому норм даних захисту.

Privasea також надає унікальний комплект смарт-контрактів, що дозволяє користувачам автоматизувати процеси обробки даних за допомогою смарт-контрактів, забезпечуючи шифрування даних, включаючи перевірку даних, вивід результатів, розподіл обчислювальних завдань та винагороду. Ці смарт-контракти виконуються на розподіленій бухгалтерській книзі, що забезпечує прозорість та можливість відстеження процесу, а також автоматизоване розподілення стимулів з урахуванням обчислювальних ресурсів, наданих вузлами. Цей механізм стимулювання на основі блокчейну додатково підвищує участь мережі та ефективність обчислень, оскільки всі вузли мають зацікавленість у наданні надійних послуг. Це робить Privasea не лише платформою з шифрування та обробки даних, але й повноцінною екосистемою шифрованих даних.

Через API Privasea розробник може легко підключитися до цієї складної системи та використовувати її потужні функції для розробки та розгортання власних додатків штучного інтелекту. Ці додатки можуть використовувати розподілену мережу для розподілу обчислювального навантаження, забезпечуючи при цьому цілісність та безпеку даних, що особливо важливо для застосунків блокчейн, які потребують обробки великої кількості конфіденційних даних.

3. Співпраця з Solana підтверджує потенціал масового використання

Privasea використовує технологію FHE, щоб запровадити новаторський додаток ImHuman, що не лише демонструє застосування FHE в боротьбі з жіночими атаками, а й свідчить про його потенціал масового прийняття в області шифрування. Жіноча атака є великою загрозою в децентралізованій мережі, особливо в сфері аірдропів, де зловмисники використовують велику кількість фальшивих ідентичностей для маніпулювання мережею або отримання недобросовісних переваг. Додаток ImHuman ефективно протистоїть таким атакам шляхом безпечного та конфіденційного способу.

Проект Privasea планує впровадити свою технологію в мережу Solana як перше додаток Proof of Human на платформі Solana. Висока продуктивність та низька затримка Solana роблять її ідеальною блокчейн-платформою, яка може підтримувати технологію FHE та потреби в обчисленнях штучного інтелекту Privasea. Це впровадження не тільки збільшить безпеку екосистеми Solana, але також покаже потенціал технології FHE у додатках Web3. Запуск ImHuman в додатку Privasea на Solana дозволить ширше підтвердження ідентичності користувачів та забезпечить безпеку та надійність мережі, одночасно захищаючи приватність користувачів.

Принцип роботи додатка ImHuman полягає в створенні унікального цифрового ідентифікатора на основі біометричних даних користувача. Спочатку користувачу потрібно просканувати свій вектор обличчя за допомогою фронтальної камери додатка. Цей процес повністю відбувається на пристрої користувача, що гарантує, що конфіденційні дані не витікають. Потім ці дані шифруються і перетворюються на NFT, який представляє криптографічний вектор біометричних характеристик користувача. Це використовує можливості повного гомоморфного шифрування (FHE), яке дозволяє проводити складні обчислення без розшифрування даних, що забезпечує безпеку та приватність даних.

Під час перевірки автентифікації користувача додаток ImHuman знову сканує особливості обличчя користувача та порівнює нові зібрані дані з зашифрованими даними, які зберігаються на ланцюжку блоків. Цей процес також використовує технологію FHE, щоб забезпечити, що дані не розшифруються під час перевірки, тим самим успішно уникнувши ризику витоку даних. Крім того, оскільки кожний NFT користувача генерується на основі його унікальних біологічних ознак, його важко скопіювати або підробити, що значно ускладнює виконання атак Сівілли.

За допомогою додатку ImHuman Privasea надає не лише потужний інструмент для підвищення безпеки децентралізованої мережі, але й демонструє можливість повністю гомоморфного шифрування в реальному світі. Цей метод аутентифікації на основі біометричних даних та FHE надає децентралізованій мережі безпечне й приватне рішення, що робить ImHuman від Privasea першим застосуванням з потенціалом масової прийнятості в галузі FHE. Крім того, за допомогою нагород за аірдроп, ImHuman також може стимулювати учасників до участі та постійного використання, додатково сприяючи його широкому застосуванню. Це інноваційне рішення надає нову стратегію захисту від атаки Сівілли.

4. Порівняння Privasea з існуючими рішеннями Proof of Human

У поточній схемі Proof of Human такі проекти, як Worldcoin та Human Protocol, стикаються з ризиками відповідності та приватності. Наприклад, щодо Worldcoin, результати недавнього розслідування Гонконгського офісу з питань конфіденційності показали, що діяльність Worldcoin в Гонконгу порушує Закон про конфіденційність. Розслідування встановило, що учасники проекту Worldcoin повинні збирати обличчя та зображення райдужки очей через ірисне сканування для підтвердження людської особи, що становить серйозний ризик конфіденційності особистих даних. Таким чином, Гонконгський офіс з питань конфіденційності вимагає, щоб Worldcoin припинив збирати райдужкові та обличчя громадян в Гонконзі.

Human Protocol використовує дані відповіді користувача на завдання, дані взаємодії, інформацію про пристрої та браузер, географічне розташування та дані про поведінку користувача для перевірки. Хоча ці дані перед використанням анонімізуються та передаються в зашифрованому вигляді, все ж таки існує значна кількість збір даних особистої інформації, що призводить до певних ризиків для приватності та відповідності правилам.

У порівнянні Privasea більше уваги приділяє захисту приватності користувачів при проектуванні. DApp «ImHuman» Privasea використовує технологію FHE для перевірки ідентифікації користувачів, не потребуючи збору чутливої інформації, такої як зображення обличчя або ірису. Процес перевірки повністю відбувається на мобільному пристрої користувача, векторні дані обличчя шифруються та не передаються до будь-якого сервера. Таким чином, Privasea забезпечує безпеку перевірки, а також максимально захищає приватність користувачів, уникаючи ризиків витоку даних.

Privasea не тільки лідирує в захисті приватності, але також надає потужні рішення з захисту даних та безпеки шляхом інтеграції технологій FHE, DePIN та ZK. Ці технології дозволяють Privasea використовувати складну обробку та аналіз даних без розкриття даних користувачів, що ще більше знижує ризики відповідності. Ці неперевершені здібності з захисту приватності та безпеки даних дозволяють Privasea виділятися серед конкурентів та стати провідним рішенням Proof of Human в галузі.

5.Accseal і Privasea спільно працюють над розвитком приватних обчислень

Privasea встановлює нові стандарти в галузі обчислень приватності завдяки своїм винятковим технологічним можливостям FHE, DePIN та ZK. Як піонер в галузі AI DePIN, Privasea створює новий стандарт для приватних даних та безпеки за допомогою свого інноваційного рішення машинного навчання FHE (FHEML), яке поєднує розподілену обчислювальну мережу з високим рівнем безпеки. Розроблений компанією Privasea DApp «ImHuman» використовує технологію FHE для безпечного виконання «Proof of Humanity» (PoH), прямо на мобільному пристрої користувача шифрує векторні дані обличчя, не передаючи їх через сервер, що значно підвищує рівень конфіденційності та безпеки користувача.

В цьому контексті Privasea уклала стратегічне партнерство з Accseal, щоб подальшим чином посилити свою технічну перевагу. Accseal, як провідна компанія з апаратного прискорення обчислень конфіденційності, надасть підтримку апаратного прискорення для Privasea, що підвищить ефективність та продуктивність її операцій FHE. Обидві сторони спільно досліджуватимуть можливості інтеграції технологій ZK та FHE з метою підвищення ефективності обчислень конфіденційності та розширення їхнього застосування.

Через цю співпрацю Privasea не тільки продемонструвала своє лідерство в галузі FHE, але також підвищила рівень свого проекту DePIN. Accseal розробить нові продукти з апаратним прискоренням, щоб забезпечити обчислювальну підтримку для таких вищорівневих додатків, як Privasea, і сприяти подальшому розвитку технології приватної обчислювальної інформатики. Співпраця сторін передвіщає нові прориви в галузі приватної обчислювальної інформатики, особливо широке та глибоке застосування в проекті DePIN.