Pencetakan NFT Data Wajah: Menjelajahi Inovasi Integrasi Perhitungan Privasi dan AI
Belakangan ini, sebuah proyek pencetakan NFT wajah telah menarik perhatian luas. Proyek ini memungkinkan pengguna untuk memasukkan wajah mereka sendiri melalui aplikasi seluler dan mencetaknya sebagai NFT. Proyek yang tampak sederhana ini menggabungkan data wajah yang diunggah ke blockchain dan NFT telah menarik lebih dari 200.000 pengguna untuk berpartisipasi dalam pencetakan sejak diluncurkan, menunjukkan antusiasme yang luar biasa.
Namun, tujuan sebenarnya dari proyek ini bukan hanya untuk mencetak data wajah menjadi NFT. Sebenarnya, proyek ini bertujuan untuk memverifikasi apakah pengguna adalah manusia nyata melalui pengenalan wajah. Pengidentifikasian manusia dan mesin ini juga memiliki permintaan yang kuat di bidang Web3, terutama dalam mencegah serangan penyihir dan melindungi operasi berisiko tinggi.
Untuk mengatasi masalah komputasi privasi aplikasi AI di lingkungan Web3, sebuah perusahaan telah membangun jaringan AI inovatif berdasarkan teknologi enkripsi homomorfik penuh (FHE). Jaringan ini menyediakan solusi komputasi perlindungan privasi yang efisien melalui optimasi struktur berlapis.
Arsitektur jaringan AI ini mencakup empat peran utama: pemilik data, node komputasi, dekriptor, dan penerima hasil. Alur kerja inti mencakup seluruh proses dari pendaftaran pengguna, pengajuan tugas hingga verifikasi dan pengiriman hasil, sambil memastikan enkripsi end-to-end dan perlindungan privasi data.
Untuk mendorong dan mengelola node jaringan, proyek ini menggunakan mekanisme ganda PoW dan PoS. Pengguna dapat memperoleh kualifikasi sebagai node komputasi dengan membeli NFT tertentu, dan mendapatkan keuntungan melalui berbagai cara partisipasi.
Meskipun teknologi FHE menunjukkan performa yang luar biasa dalam perlindungan privasi, efisiensi komputasinya tetap menjadi tantangan. Dalam beberapa tahun terakhir, para peneliti terus meningkatkan kinerja FHE melalui optimasi algoritma dan percepatan perangkat keras, tetapi masih ada jarak yang cukup besar dibandingkan dengan komputasi plaintext.
Secara keseluruhan, proyek ini membuka kemungkinan baru untuk integrasi mendalam antara Web3 dan AI melalui arsitekturnya yang unik dan teknologi komputasi privasi yang relatif efisien. Dengan kemajuan teknologi yang terus menerus, kita memiliki alasan untuk berharap bahwa model inovatif ini akan menunjukkan potensinya di lebih banyak bidang, mendorong perkembangan lebih lanjut dari 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.
11 Suka
Hadiah
11
9
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
WalletWhisperer
· 20jam yang lalu
hmm... data biometrik onchain? pola statistik menunjukkan 68% kemungkinan eksploitasi privasi dalam 6 bulan...
Lihat AsliBalas0
MidnightSeller
· 08-11 02:35
Risiko ini terasa agak besar ya, siapa yang tahu data akan pergi kemana.
Lihat AsliBalas0
BearMarketBarber
· 08-10 10:35
Ah ini... lebih baik bikin gif saja.
Lihat AsliBalas0
SchrodingerWallet
· 08-10 05:41
Lagi datang untuk mencukur suckers dengan cara baru?
Lihat AsliBalas0
Ser_This_Is_A_Casino
· 08-10 05:39
Masih berani menaruh wajah di on-chain? Apa otaknya hilang?
Lihat AsliBalas0
SmartContractPhobia
· 08-10 05:38
NFT ini terlalu absurd, apa dijual muka?
Lihat AsliBalas0
BearWhisperGod
· 08-10 05:30
FHE kunci volume satu sambil berputar~
Lihat AsliBalas0
GasBankrupter
· 08-10 05:29
Kawan-kawan, ini sangat tidak dapat diandalkan.
Lihat AsliBalas0
GasFeeThunder
· 08-10 05:16
Kelemahan sistemik, play people for suckers dan Rug Pull.
Proyek NFT wajah memperkenalkan teknologi FHE untuk mengeksplorasi komputasi privasi Web3 yang baru.
Pencetakan NFT Data Wajah: Menjelajahi Inovasi Integrasi Perhitungan Privasi dan AI
Belakangan ini, sebuah proyek pencetakan NFT wajah telah menarik perhatian luas. Proyek ini memungkinkan pengguna untuk memasukkan wajah mereka sendiri melalui aplikasi seluler dan mencetaknya sebagai NFT. Proyek yang tampak sederhana ini menggabungkan data wajah yang diunggah ke blockchain dan NFT telah menarik lebih dari 200.000 pengguna untuk berpartisipasi dalam pencetakan sejak diluncurkan, menunjukkan antusiasme yang luar biasa.
Namun, tujuan sebenarnya dari proyek ini bukan hanya untuk mencetak data wajah menjadi NFT. Sebenarnya, proyek ini bertujuan untuk memverifikasi apakah pengguna adalah manusia nyata melalui pengenalan wajah. Pengidentifikasian manusia dan mesin ini juga memiliki permintaan yang kuat di bidang Web3, terutama dalam mencegah serangan penyihir dan melindungi operasi berisiko tinggi.
Untuk mengatasi masalah komputasi privasi aplikasi AI di lingkungan Web3, sebuah perusahaan telah membangun jaringan AI inovatif berdasarkan teknologi enkripsi homomorfik penuh (FHE). Jaringan ini menyediakan solusi komputasi perlindungan privasi yang efisien melalui optimasi struktur berlapis.
Arsitektur jaringan AI ini mencakup empat peran utama: pemilik data, node komputasi, dekriptor, dan penerima hasil. Alur kerja inti mencakup seluruh proses dari pendaftaran pengguna, pengajuan tugas hingga verifikasi dan pengiriman hasil, sambil memastikan enkripsi end-to-end dan perlindungan privasi data.
Untuk mendorong dan mengelola node jaringan, proyek ini menggunakan mekanisme ganda PoW dan PoS. Pengguna dapat memperoleh kualifikasi sebagai node komputasi dengan membeli NFT tertentu, dan mendapatkan keuntungan melalui berbagai cara partisipasi.
Meskipun teknologi FHE menunjukkan performa yang luar biasa dalam perlindungan privasi, efisiensi komputasinya tetap menjadi tantangan. Dalam beberapa tahun terakhir, para peneliti terus meningkatkan kinerja FHE melalui optimasi algoritma dan percepatan perangkat keras, tetapi masih ada jarak yang cukup besar dibandingkan dengan komputasi plaintext.
Secara keseluruhan, proyek ini membuka kemungkinan baru untuk integrasi mendalam antara Web3 dan AI melalui arsitekturnya yang unik dan teknologi komputasi privasi yang relatif efisien. Dengan kemajuan teknologi yang terus menerus, kita memiliki alasan untuk berharap bahwa model inovatif ini akan menunjukkan potensinya di lebih banyak bidang, mendorong perkembangan lebih lanjut dari aplikasi komputasi privasi dan AI.