La explosión de la IA es el tema de inversión más importante en este ciclo, ya sea GPT4o de OpenAI, Gemini de Google o Llama3 de Meta. La mayor demanda en la competencia de IA son los datos, y el modelo LLM requiere cantidades masivas de datos como alimento. Sin embargo, la privacidad y la seguridad de los datos siempre han sido los principales puntos débiles en el desarrollo actual de la IA. Hoy vamos a presentar Binance Investment + la primera red AI + DePIN que utiliza tecnología FHE (Cifrado totalmente homomórfico) @Privasea_ai

Puntos de dolor
Los parámetros de los grandes modelos de IA varían entre miles de millones y billones. En todos los aspectos de la adquisición, el entrenamiento previo y el modelado de datos, el activo más crítico son los datos. La confiabilidad de los datos determina la precisión de los resultados del entrenamiento. Y los datos son precisamente el activo de valor más vulnerable a ser atacado en la era de los grandes modelos de IA.

En la era de la IA, han comenzado a aparecer nuevos ataques a la seguridad como la extorsión, el envenenamiento y el robo, que amenazan la confiabilidad de los datos de entrenamiento de modelos grandes y la precisión de los resultados y causan graves pérdidas económicas.

1. El ransomware ataca los datos de la IA, lo que hace que el clúster informático no pueda leer y utilizar los datos normalmente. Dado que la capacitación de modelos grandes implica una costosa inversión en infraestructura, el costo diario es de más de un millón y las pérdidas económicas después de la suspensión de la capacitación son. enorme.

2. Los ataques de ransomware también van acompañados de fugas de datos. Después de que los atacantes roban activos clave, como datos y resultados de modelos, los venden públicamente en la web oscura, causando graves pérdidas a las empresas. En marzo de 2023, se filtró un gran modelo de lenguaje Meta, y modelos grandes similares como Alpaca y ChatLLama aparecieron uno tras otro en una semana. Posteriormente, Meta se vio obligado a anunciar el código abierto, y la inversión inicial fue en vano, lo que provocó grandes pérdidas. .

Introducción al proyecto

Privasea ( @Privasea_ai ) es una red AI+DePIN habilitada por FHEML (cifrado totalmente homomórfico + ML), que admite varias funciones relacionadas con FHE ML, incluida la inferencia de IA, el entrenamiento de modelos, etc. y cumplir con el GDPR (Reglamento General de Protección de Datos) de la Unión Europea

Privasea apuesta por la simplicidad, la facilidad de uso y el fácil acceso. Los usuarios pueden aprovechar fácilmente las capacidades de la red para realizar cálculos de IA que preserven la privacidad sin necesidad de conocimientos profesionales.

La tecnología FHE se conoce como el Santo Grial de los esquemas de cifrado de privacidad. La idea central: realizar cálculos sobre datos cifrados sin conocer los datos en sí.
Como se muestra a continuación, use la caja mágica como ejemplo:
-Tu sobre: ​​representa los datos originales que deseas cifrar
-Operación de caja mágica: incluso sin descifrar o abrir el sobre, aún puede realizar cálculos con los datos del sobre
-Nuevo sobre: ​​Tras la operación de caja mágica se obtiene un nuevo resultado de cifrado

Los cuatro componentes principales del proyecto: biblioteca HESea, API Privasea, Privanetix, suite de contratos inteligentes Privasea, cada componente juega un papel importante para garantizar la privacidad y seguridad de los datos.

Privasea se compromete a resolver el equilibrio entre la privacidad del usuario y los recursos informáticos distribuidos en el proceso de procesamiento de IA. Divide FHE en cuatro módulos principales: capa de aplicación, capa de optimización, capa aritmética y capa original. las necesidades de desarrollo de diferentes ecologías

1.Biblioteca HESea, que incluye una serie de esquemas de cifrado totalmente homomórficos, eficientes y prácticos, como TFHE, CKKS, BGV, BFV, etc. Esta biblioteca de código abierto proporciona a los desarrolladores tecnología criptográfica y optimizaciones de alto rendimiento para una informática segura. Con la biblioteca HESea, los desarrolladores tienen acceso a una variedad de funciones que les permiten realizar operaciones básicas primitivas, aritméticas y lógicas con datos cifrados.

2.Privasea API es un conjunto completo de protocolos y herramientas integrados en la biblioteca HESea. La API ayuda a los desarrolladores a integrar sin problemas funciones avanzadas de protección de la privacidad en las aplicaciones de IA. Al utilizar la solución FHE básica proporcionada por la biblioteca HESea, proporciona potencia original para diversos escenarios de protección de la privacidad de datos y socios de acuerdos de cooperación de IA.

3.Privanetix es una red de nodos informáticos interconectados. Estos nodos utilizan el algoritmo FHE para calcular datos cifrados y garantizar que no se filtre información confidencial. Al distribuir las tareas informáticas entre múltiples nodos, Privanetix mejora la escalabilidad y eficiencia de la red Privasea AI. La red actúa como una poderosa barrera contra la fuga de datos y el acceso no autorizado, mejorando aún más la seguridad de la información confidencial de los usuarios.

4.Privasea Smart Contract Suite es una serie de contratos inteligentes cuidadosamente diseñados que se utilizan para manejar todos los aspectos de la gestión de la red. Permitir una gestión eficiente de la red Privanetix e incentivar los nodos informáticos para fomentar su participación activa, mejorando aún más el rendimiento general de la red.

caso real:
1. Tecnología biométrica, como se muestra a continuación.
2. La prueba humana de FHE está cooperando actualmente con @solana para convertirse en la primera aplicación de prueba humana en Solana, aportando valor en los campos de los ataques de brujas y los lanzamientos aéreos.
3. Al Modeling: Privasea utiliza la solución FHE para ayudar a los sistemas financieros a utilizar datos cifrados para crear modelos de aprendizaje automático para evitar problemas de cumplimiento.

Potencial y escenarios de uso de Privasea:
➤Atención sanitaria: aproveche Privasea para la investigación médica colaborativa y al mismo tiempo proteja la privacidad de los datos de los pacientes
➤Finanzas: utilice Privasea para la detección segura de fraudes y análisis de riesgos sin comprometer datos financieros confidenciales
➤Fabricación: Utilice Privasea para el desarrollo y optimización colaborativos de productos y la protección de la propiedad intelectual.
➤Publicidad: Realizar análisis de datos de privacidad a través de Privasea para lograr publicidad dirigida sin comprometer la privacidad del usuario.

Pareja
➤Las asociaciones de Privasea con los principales proveedores de infraestructura de datos, como Chainlink y Google Cloud, les dan acceso a una audiencia más amplia.
➤Privasea coopera con el ecosistema TON para brindar soporte e integración para la plataforma DEFI y RWA KYC y detección de actividad
➤Privasea y BNB Greenfield trabajan juntos para remodelar el panorama de privacidad y almacenamiento de datos descentralizados, brindando garantías de seguridad y privacidad al almacenamiento distribuido de datos global.

Financiación
El monto total del financiamiento supera los 5 millones de dólares.
Las instituciones de inversión incluyen: Binance Labs, OKX Ventures, MH Ventures, Laser Digital, Basics Capital y otras instituciones de capital de riesgo destacadas.

No te pierdas el plan de nodos
Privasea adopta un mecanismo de consenso que combina POW y POS
POW: WorkHeart Node es un nodo de hardware USB para pruebas de cargas de trabajo de POW. Obtenga tokens Privasea a través de la minería USB WorkHeart.

POS: puede apostar tokens de recompensa WorkHeart en StarFuel NFT para obtener aceleración de recompensa, limitada permanentemente a 5000

Resumen: Con la rápida explosión del desarrollo de la IA, la protección y la seguridad de la privacidad de los datos se han convertido en el centro de atención.#Privaseaofrece soluciones innovadoras para la protección de la privacidad de los datos en el desarrollo de la IA. Se espera que su arquitectura innovadora, su fuerte enfoque en la privacidad del usuario y las ventajas de la innovación FHE se conviertan en un líder en el campo de la privacidad de datos de IA. Con el rápido crecimiento de la demanda global de capacitación en datos de IA, la demanda de Privasea crecerá exponencialmente en el futuro, ¡lo cual vale la pena esperar!