Kombinasi Inovatif Data Wajah dan NFT: Analisis Mendalam Jaringan Komputasi Privasi
Baru-baru ini, sebuah proyek yang memungkinkan pengguna untuk mencetak data wajah mereka menjadi NFT telah menarik perhatian. Sejak diluncurkan pada akhir April, lebih dari 200.000 NFT telah dicetak, menunjukkan popularitas yang signifikan. Kombinasi sederhana dari data wajah yang diunggah ke blockchain dan NFT ini sebenarnya mengandung inovasi teknologi yang mendalam.
Artikel ini akan membahas secara mendalam tujuan proyek ini, prinsip teknisnya, serta tren integrasi Web3 dan AI yang lebih luas.
Pertarungan Berkelanjutan Antara Manusia dan Mesin
Tujuan inti dari proyek ini bukan hanya untuk mencetak data wajah sebagai NFT, tetapi untuk menentukan apakah pengguna adalah manusia nyata melalui pengenalan wajah. Kebutuhan ini berasal dari masalah perlawanan antara manusia dan mesin yang terus ada di lingkungan Web2 dan Web3.
Menurut data, Bot jahat menyumbang 27,5% dari seluruh lalu lintas internet. Program otomatis ini dapat membawa konsekuensi yang menghancurkan bagi layanan dan berdampak serius pada pengalaman pengguna. Sebagai contoh, dalam pembelian tiket, penipu meningkatkan peluang keberhasilan secara signifikan melalui akun virtual, sementara pengguna biasa hampir tidak memiliki kesempatan.
Dalam lingkungan Web2, penyedia layanan membedakan antara manusia dan mesin melalui verifikasi identitas, kode verifikasi, dan metode lainnya. Namun, dengan perkembangan AI, metode verifikasi tradisional menghadapi tantangan. Dalam lingkungan Web3, pengenalan manusia dan mesin juga merupakan kebutuhan yang kuat, terutama dalam skenario seperti airdrop dan operasi berisiko tinggi.
Namun, menerapkan pengenalan wajah dalam lingkungan Web3 yang terdesentralisasi melibatkan masalah yang lebih dalam: bagaimana membangun jaringan komputasi pembelajaran mesin yang terdesentralisasi? Bagaimana melindungi privasi pengguna? Bagaimana menjaga operasi jaringan?
Eksplorasi Inovasi Jaringan Perhitungan Privasi
Untuk mengatasi masalah di atas, sebuah tim telah membangun jaringan komputasi privasi inovatif berdasarkan enkripsi homomorfik penuh (FHE), yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah komputasi privasi di skenario AI Web3.
Inti dari jaringan ini adalah teknologi FHE yang dioptimalkan, yang disesuaikan untuk skenario pembelajaran mesin melalui desain bertingkat dari lapisan aplikasi, lapisan optimasi, lapisan aritmatika, dan lapisan mentah. Komputasi kustom ini dapat memberikan percepatan lebih dari seribu kali dibandingkan dengan solusi dasar.
Arsitektur jaringan terdiri dari empat jenis peran: pemilik data, node komputasi, dekriptor, dan penerima hasil. Alur kerja mereka secara umum adalah:
Pengguna mendaftar dan mengirimkan tugas komputasi dan data yang telah dienkripsi.
Kontrak pintar membagikan tugas kepada node komputasi yang sesuai
Node melakukan perhitungan kriptografi dan menghasilkan bukti nol-pengetahuan
Memastikan keamanan hasil melalui pengalihan kunci
Dekripsi memverifikasi integritas perhitungan dan mendekripsi hasil
Serahkan hasil kepada penerima yang ditunjuk
Jaringan ini menggunakan API terbuka, yang menurunkan ambang penggunaan bagi pengguna. Pada saat yang sama, enkripsi end-to-end melindungi privasi data. Jaringan juga menggabungkan mekanisme PoW dan PoS untuk manajemen node dan distribusi hadiah, menyeimbangkan sumber daya komputasi dan sumber daya ekonomi.
Keuntungan dan Keterbatasan Teknologi FHE
FHE sebagai teknologi inti dari jaringan ini, memiliki kelebihan dan kekurangan dibandingkan dengan solusi seperti bukti nol pengetahuan (ZKP). FHE berfokus pada komputasi privasi, sementara ZKP berfokus pada verifikasi privasi. Dibandingkan dengan komputasi multi-pihak yang aman (SMC), FHE memiliki keunggulan dalam beberapa skenario.
FHE telah mewujudkan pemisahan antara hak pemrosesan data dan kepemilikan, tetapi juga mengorbankan kecepatan operasi. Dalam beberapa tahun terakhir, melalui optimasi algoritma dan percepatan perangkat keras, kinerja FHE telah meningkat secara signifikan. Namun, masih ada jarak yang cukup besar dibandingkan dengan perhitungan plaintext.
Penutup
Inovasi yang menggabungkan data wajah, NFT, dan komputasi privasi ini membuka jalur baru untuk integrasi mendalam Web3 dan AI. Meskipun teknologi dasar masih memiliki keterbatasan, dengan kemajuan yang terus-menerus, solusi semacam ini diharapkan dapat berpotensi di lebih banyak bidang, mendorong perkembangan aplikasi komputasi privasi dan AI.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
17 Suka
Hadiah
17
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
DAOTruant
· 22jam yang lalu
Sebenarnya hanya sekadar mencari perhatian saja～
Lihat AsliBalas0
MevHunter
· 23jam yang lalu
Bermain dengan baik, keamanan lebih menarik daripada spekulasi.
Lihat AsliBalas0
rekt_but_vibing
· 23jam yang lalu
Satu lagi promosi AI yang sudah basi??
Lihat AsliBalas0
LiquidationKing
· 23jam yang lalu
Kekurangan dana membawa guru, Cut Loss tidak berhenti, sudah kebal
Lihat AsliBalas0
ChainWatcher
· 23jam yang lalu
Bermain NFT sudah gila?
Lihat AsliBalas0
metaverse_hermit
· 23jam yang lalu
Ada yang baru lagi, apakah ini terlihat bagus? Tunggu saja untuk kelanjutannya.
Inovasi Web3: Analisis Jaringan Komputasi Privasi di Balik NFT Wajah
Kombinasi Inovatif Data Wajah dan NFT: Analisis Mendalam Jaringan Komputasi Privasi
Baru-baru ini, sebuah proyek yang memungkinkan pengguna untuk mencetak data wajah mereka menjadi NFT telah menarik perhatian. Sejak diluncurkan pada akhir April, lebih dari 200.000 NFT telah dicetak, menunjukkan popularitas yang signifikan. Kombinasi sederhana dari data wajah yang diunggah ke blockchain dan NFT ini sebenarnya mengandung inovasi teknologi yang mendalam.
Artikel ini akan membahas secara mendalam tujuan proyek ini, prinsip teknisnya, serta tren integrasi Web3 dan AI yang lebih luas.
Pertarungan Berkelanjutan Antara Manusia dan Mesin
Tujuan inti dari proyek ini bukan hanya untuk mencetak data wajah sebagai NFT, tetapi untuk menentukan apakah pengguna adalah manusia nyata melalui pengenalan wajah. Kebutuhan ini berasal dari masalah perlawanan antara manusia dan mesin yang terus ada di lingkungan Web2 dan Web3.
Menurut data, Bot jahat menyumbang 27,5% dari seluruh lalu lintas internet. Program otomatis ini dapat membawa konsekuensi yang menghancurkan bagi layanan dan berdampak serius pada pengalaman pengguna. Sebagai contoh, dalam pembelian tiket, penipu meningkatkan peluang keberhasilan secara signifikan melalui akun virtual, sementara pengguna biasa hampir tidak memiliki kesempatan.
Dalam lingkungan Web2, penyedia layanan membedakan antara manusia dan mesin melalui verifikasi identitas, kode verifikasi, dan metode lainnya. Namun, dengan perkembangan AI, metode verifikasi tradisional menghadapi tantangan. Dalam lingkungan Web3, pengenalan manusia dan mesin juga merupakan kebutuhan yang kuat, terutama dalam skenario seperti airdrop dan operasi berisiko tinggi.
Namun, menerapkan pengenalan wajah dalam lingkungan Web3 yang terdesentralisasi melibatkan masalah yang lebih dalam: bagaimana membangun jaringan komputasi pembelajaran mesin yang terdesentralisasi? Bagaimana melindungi privasi pengguna? Bagaimana menjaga operasi jaringan?
Eksplorasi Inovasi Jaringan Perhitungan Privasi
Untuk mengatasi masalah di atas, sebuah tim telah membangun jaringan komputasi privasi inovatif berdasarkan enkripsi homomorfik penuh (FHE), yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah komputasi privasi di skenario AI Web3.
Inti dari jaringan ini adalah teknologi FHE yang dioptimalkan, yang disesuaikan untuk skenario pembelajaran mesin melalui desain bertingkat dari lapisan aplikasi, lapisan optimasi, lapisan aritmatika, dan lapisan mentah. Komputasi kustom ini dapat memberikan percepatan lebih dari seribu kali dibandingkan dengan solusi dasar.
Arsitektur jaringan terdiri dari empat jenis peran: pemilik data, node komputasi, dekriptor, dan penerima hasil. Alur kerja mereka secara umum adalah:
Jaringan ini menggunakan API terbuka, yang menurunkan ambang penggunaan bagi pengguna. Pada saat yang sama, enkripsi end-to-end melindungi privasi data. Jaringan juga menggabungkan mekanisme PoW dan PoS untuk manajemen node dan distribusi hadiah, menyeimbangkan sumber daya komputasi dan sumber daya ekonomi.
Keuntungan dan Keterbatasan Teknologi FHE
FHE sebagai teknologi inti dari jaringan ini, memiliki kelebihan dan kekurangan dibandingkan dengan solusi seperti bukti nol pengetahuan (ZKP). FHE berfokus pada komputasi privasi, sementara ZKP berfokus pada verifikasi privasi. Dibandingkan dengan komputasi multi-pihak yang aman (SMC), FHE memiliki keunggulan dalam beberapa skenario.
FHE telah mewujudkan pemisahan antara hak pemrosesan data dan kepemilikan, tetapi juga mengorbankan kecepatan operasi. Dalam beberapa tahun terakhir, melalui optimasi algoritma dan percepatan perangkat keras, kinerja FHE telah meningkat secara signifikan. Namun, masih ada jarak yang cukup besar dibandingkan dengan perhitungan plaintext.
Penutup
Inovasi yang menggabungkan data wajah, NFT, dan komputasi privasi ini membuka jalur baru untuk integrasi mendalam Web3 dan AI. Meskipun teknologi dasar masih memiliki keterbatasan, dengan kemajuan yang terus-menerus, solusi semacam ini diharapkan dapat berpotensi di lebih banyak bidang, mendorong perkembangan aplikasi komputasi privasi dan AI.