AI pertama yang menggunakan teknologi FHE (Fully Homomorphic Encryption) - Privasea

Ledakan AI adalah topik investasi terbesar dalam siklus ini, baik itu GPT4o OpenAI, Gemini Google, atau Llama3 Meta. Permintaan terbesar dalam kompetisi AI adalah data, dan model LLM membutuhkan data dalam jumlah besar sebagai sumbernya. Namun, privasi dan keamanan data selalu menjadi kendala utama dalam perkembangan AI saat ini. Hari ini kami akan memperkenalkan Binance Investment + jaringan AI + DePIN pertama yang menggunakan teknologi FHE (Enkripsi Homomorfik Sepenuhnya) @Privasea_ai

Poin rasa sakit
Parameter model AI besar berkisar dari miliaran hingga triliunan. Dalam semua aspek akuisisi data, pra-pelatihan, dan pemodelan, aset paling penting adalah data. Keandalan data menentukan keakuratan hasil pelatihan. Dan data justru merupakan aset bernilai yang paling rentan diserang di era model AI yang besar.

Di era AI, serangan keamanan baru seperti pemerasan, peracunan, dan pencurian mulai bermunculan, yang mengancam keandalan data pelatihan model besar dan keakuratan hasil serta menyebabkan kerugian ekonomi yang serius.

1. Ransomware menyerang data AI, menyebabkan cluster komputasi tidak dapat membaca dan menggunakan data secara normal. Karena pelatihan model besar melibatkan investasi infrastruktur yang mahal, biaya hariannya lebih dari satu juta, dan kerugian ekonomi setelah penangguhan pelatihan adalah sangat besar.

2. Serangan Ransomware juga disertai kebocoran data. Setelah penyerang mencuri aset utama seperti hasil model dan data, mereka menjualnya secara publik di web gelap, sehingga menyebabkan kerugian serius bagi perusahaan. Pada bulan Maret 2023, model bahasa Meta besar bocor, dan model besar serupa seperti Alpaca dan ChatLLama muncul satu demi satu dalam waktu seminggu. Meta kemudian terpaksa mengumumkan open source, dan investasi awal sia-sia, mengakibatkan kerugian besar .

Pengenalan Proyek

Privasea ( @Privasea_ai ) adalah jaringan AI+DePIN yang diaktifkan oleh FHEML (enkripsi homomorfik penuh + ML), mendukung berbagai fungsi yang terkait dengan FHE ML, termasuk inferensi AI, pelatihan model, dll. dan mematuhi GDPR (Peraturan Perlindungan Data Umum) Uni Eropa

Privasea berkomitmen terhadap kesederhanaan, kemudahan penggunaan, dan akses yang mudah. ​​Pengguna dapat dengan mudah memanfaatkan kemampuan jaringan untuk melakukan perhitungan AI yang menjaga privasi tanpa memerlukan pengetahuan profesional.

Teknologi FHE dikenal sebagai Cawan Suci skema enkripsi privasi. Ide intinya: melakukan penghitungan pada data terenkripsi tanpa mengetahui data itu sendiri.
Seperti yang ditunjukkan di bawah ini, gunakan kotak ajaib sebagai contoh:
-Amplop Anda: mewakili data asli yang ingin Anda enkripsi
-Operasi kotak ajaib: Bahkan tanpa mendekripsi atau membuka amplop, Anda masih dapat melakukan perhitungan pada data di dalam amplop
-Amplop baru: Setelah operasi kotak ajaib, hasil enkripsi baru diperoleh

Empat komponen inti proyek: perpustakaan HESea, API Privasea, Privanetix, rangkaian kontrak pintar Privasea, masing-masing komponen memainkan peran penting dalam memastikan privasi dan keamanan data.

Privasea berkomitmen untuk memecahkan keseimbangan antara privasi pengguna dan sumber daya komputasi terdistribusi dalam proses pemrosesan AI. Privasea membagi FHE menjadi empat modul utama: lapisan aplikasi, lapisan pengoptimalan, lapisan aritmatika, dan lapisan asli Melalui solusi umum dan khusus, Meet kebutuhan pengembangan ekologi yang berbeda

1. Pustaka HESea, termasuk serangkaian skema enkripsi homomorfik penuh yang efisien dan praktis, seperti TFHE, CKKS, BGV, BFV, dll. Pustaka sumber terbuka ini memberi pengembang teknologi kriptografi dan pengoptimalan kinerja tinggi untuk komputasi yang aman. Dengan perpustakaan HESea, pengembang memiliki akses ke berbagai fungsi yang memungkinkan mereka melakukan operasi dasar primitif, aritmatika, dan logika pada data terenkripsi.

2.Privasea API adalah seperangkat protokol dan alat komprehensif yang dibangun di perpustakaan HESea. API ini membantu pengembang mengintegrasikan fitur perlindungan privasi tingkat lanjut ke dalam aplikasi AI dengan lancar. Dengan memanfaatkan solusi dasar FHE yang disediakan oleh perpustakaan HESea, solusi ini memberikan kekuatan asli untuk berbagai skenario perlindungan privasi data dan mitra perjanjian kerja sama AI.

3.Privanetix adalah jaringan node komputasi yang saling berhubungan. Node ini menggunakan algoritma FHE untuk menghitung data terenkripsi untuk memastikan bahwa informasi sensitif tidak bocor. Dengan mendistribusikan tugas komputasi di beberapa node, Privanetix meningkatkan skalabilitas dan efisiensi jaringan AI Privasea. Jaringan bertindak sebagai penghalang kuat terhadap kebocoran data dan akses tidak sah, sehingga semakin meningkatkan keamanan informasi sensitif pengguna.

4.Privasea Smart Contract Suite adalah serangkaian kontrak pintar yang dirancang dengan cermat yang digunakan untuk menangani semua aspek manajemen jaringan. Memungkinkan pengelolaan jaringan Privanetix yang efisien dan memberi insentif pada node komputasi untuk mendorong partisipasi aktif mereka, sehingga semakin meningkatkan kinerja jaringan secara keseluruhan.

kasus sebenarnya:
1. Teknologi biometrik, seperti gambar di bawah ini
2. Human proof FHE saat ini bekerja sama dengan @solana untuk menjadi aplikasi Proof of Human pertama di Solana, memberikan nilai di bidang serangan penyihir dan airdrop.
3. Al Modeling: Privasea menggunakan solusi FHE untuk membantu sistem keuangan menggunakan data terenkripsi untuk membangun model pembelajaran mesin guna menghindari masalah kepatuhan.

Potensi Privasea dan skenario penggunaan:
➤Layanan Kesehatan: Manfaatkan Privasea untuk penelitian medis kolaboratif sekaligus melindungi privasi data pasien
➤Keuangan: Gunakan Privasea untuk deteksi penipuan dan analisis risiko yang aman tanpa mengorbankan data keuangan sensitif
➤Manufaktur: Gunakan Privasea untuk pengembangan dan pengoptimalan produk kolaboratif, serta perlindungan kekayaan intelektual
➤Periklanan: Lakukan analisis data privasi melalui Privasea untuk mencapai periklanan bertarget tanpa mengorbankan privasi pengguna

Mitra
➤Kemitraan Privasea dengan penyedia infrastruktur data terkemuka seperti Chainlink dan Google Cloud memberi mereka akses ke audiens yang lebih luas
➤Privasea bekerja sama dengan ekosistem TON untuk memberikan dukungan dan integrasi untuk platform DEFI dan ATMR KYC serta deteksi aktivitas
➤Privasea dan BNB Greenfield bekerja sama untuk membentuk kembali penyimpanan data terdesentralisasi dan lanskap privasi, menghadirkan jaminan keamanan dan privasi pada penyimpanan data terdistribusi global

Pembiayaan
Jumlah total pembiayaan melebihi US$5 juta.
Lembaga investasi meliputi: Binance Labs, OKX Ventures, MH Ventures, Laser Digital, Basics Capital, dan lembaga VC terkemuka lainnya

Jangan lewatkan paket simpul
Privasea mengadopsi mekanisme konsensus yang menggabungkan POW dan POS
POW: WorkHeart Node adalah node perangkat keras USB untuk bukti beban kerja POW. Dapatkan token Privasea melalui penambangan USB WorkHeart.

POS: Anda dapat mempertaruhkan token hadiah WorkHeart di StarFuel NFT untuk mendapatkan akselerasi hadiah, dibatasi secara permanen hingga 5.000

Ringkasan: Dengan pesatnya perkembangan AI, perlindungan dan keamanan privasi data telah menjadi fokus.#Privaseamemberikan solusi terobosan untuk perlindungan privasi data dalam pengembangan AI. Arsitekturnya yang inovatif, fokus yang kuat pada privasi pengguna, dan keunggulan inovasi FHE diharapkan menjadi pemimpin dalam bidang privasi data AI. Dengan pesatnya pertumbuhan permintaan pelatihan data AI global, permintaan Privasea akan tumbuh secara eksponensial di masa depan, dan hal ini patut untuk dinantikan!