Xin chào mọi người, tôi là Paul đến từ Coinmanlabs. Hôm nay tôi muốn nói chuyện với các bạn về một dự án AI-Privasea.

Q·Đảo dữ liệu là gì?

Nhiều người trong chúng ta đã từng trải qua việc khi đến bệnh viện khám bác sĩ phải mang theo phim, hồ sơ bệnh án và các thông tin khác. Bạn có bao giờ thắc mắc tại sao không?

Trong lĩnh vực y tế, các bệnh viện và phòng khám khác nhau có thể sử dụng các hệ thống và cơ sở dữ liệu hồ sơ y tế điện tử khác nhau. Các định dạng và giao diện dữ liệu giữa các hệ thống này có thể không tương thích, khiến bác sĩ không thể truy cập trực tiếp và tích hợp thông tin hồ sơ bệnh án đầy đủ khi bệnh nhân đến các cơ sở y tế khác nhau.

Điều này là do các tiêu chuẩn kỹ thuật không nhất quán, tính độc lập cao trong quản lý bệnh viện, các quy định về quyền riêng tư và các hạn chế khác có thể gây khó khăn cho việc chia sẻ và tích hợp dữ liệu y tế.

Tương tự, nhiều người đã trải qua rằng việc đến các cơ quan chính phủ khác nhau để giải quyết công việc là rất cồng kềnh. Điều này là do các cơ quan và cơ quan chính phủ khác nhau chịu trách nhiệm về các dịch vụ công và thu thập dữ liệu khác nhau. Ví dụ: sở thuế, sở an sinh xã hội và sở y tế đều quản lý lượng lớn dữ liệu, nhưng những dữ liệu này thường không được tích hợp và chia sẻ liền mạch, dẫn đến sự kém hiệu quả trong các yếu tố dịch vụ công như luật pháp, bảo vệ quyền riêng tư và chính phủ độc lập. cấu trúc hạn chế việc chia sẻ dữ liệu giữa các cơ quan chính phủ và khả năng tích hợp.

Đây là nơi chúng tôi nghe thấy nhiều ví dụ về kho dữ liệu, một hiện tượng mà dữ liệu không thể được tích hợp và chia sẻ một cách hiệu quả.

Silo dữ liệu có thể tồn tại vì nhiều lý do:

1. Trở ngại kỹ thuật: Các hệ thống hoặc nền tảng khác nhau sử dụng các định dạng dữ liệu, phương pháp lưu trữ, tiêu chuẩn giao diện, v.v. khác nhau, khiến dữ liệu khó tương tác.

2. Các vấn đề về cơ cấu tổ chức: Việc thiếu cơ chế và văn hóa chia sẻ dữ liệu hiệu quả giữa các phòng ban hoặc đơn vị kinh doanh khác nhau trong các tổ chức lớn dẫn đến dữ liệu bị cô lập theo chiều dọc hoặc chức năng.

3. Các vấn đề pháp lý và quyền riêng tư: Dữ liệu liên quan đến thông tin nhạy cảm hoặc bị hạn chế bởi luật pháp và quy định, dẫn đến việc chia sẻ dữ liệu bị hạn chế hoặc cản trở.

4. Quyền sở hữu và kiểm soát dữ liệu: Chủ sở hữu hoặc người kiểm soát dữ liệu không sẵn lòng hoặc không thể chia sẻ dữ liệu với các đơn vị khác, điều này có thể liên quan đến các vấn đề như lợi ích thương mại và mối quan hệ cạnh tranh.

5. Các hạn chế về chi phí và nguồn lực: Việc tích hợp và chia sẻ dữ liệu có thể yêu cầu các nguồn lực và chi phí đáng kể và một số tổ chức có thể không thể hoặc không sẵn sàng đầu tư các nguồn lực này.

6. Văn hóa và Tư tưởng: Một số tổ chức hoặc cá nhân có thể tin rằng dữ liệu phải riêng tư và không sẵn lòng hoặc không thoải mái khi chia sẻ dữ liệu với các bên khác.

Q·Các phương tiện kỹ thuật phổ biến để giải quyết các đảo dữ liệu là gì?

Các phương tiện kỹ thuật nghiên cứu và thực hành hiện tại để giải quyết các đảo dữ liệu chủ yếu bao gồm: Học tập liên kết, Bằng chứng không có kiến ​​thức (ZKP), Mã hóa hoàn toàn đồng hình (FHE) và Tính toán nhiều bên an toàn (SMC), Quyền riêng tư khác biệt (Quyền riêng tư khác biệt), Học tập phân chia (Chia tách) Học hỏi).

Vì lý do không gian nên hôm nay chúng ta sẽ không đi vào chi tiết từng cái một. Chúng ta sẽ chủ yếu nói về Mã hóa đồng hình hoàn toàn (FHE).

FHE

Đầu tiên, chúng ta hãy nghĩ xem từ quan trọng nhất trong mã hóa đồng cấu hoàn toàn là gì? Tôi nghĩ đó phải là thuyết đồng cấu. Thật vậy, thuyết đồng cấu là cốt lõi của công nghệ mã hóa đồng cấu hoàn toàn. Nó cho phép thực hiện các phép tính và thao tác phức tạp trên dữ liệu ở trạng thái được mã hóa, cung cấp một phương pháp mạnh mẽ để bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư.

Đồng cấu là một khái niệm trong toán học đề cập cụ thể đến ánh xạ giữa hai tập hợp (thường là cùng một tập hợp) trong một cấu trúc đại số, duy trì cấu trúc của phép toán. Trong Mã hóa hoàn toàn đồng hình (FHE), đồng cấu là một trong những tính năng cốt lõi của nó, cho phép thực hiện các phép tính phức tạp ở trạng thái được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu.

Trong mã hóa đồng cấu hoàn toàn, thường có hai loại đồng cấu chính: đồng cấu cộng và đồng cấu nhân.

Sau đó, hãy xác định mã hóa đồng hình hoàn toàn. Mã hóa hoàn toàn đồng hình (FHE) là một công nghệ mã hóa đặc biệt cho phép thực hiện các phép tính tùy ý ở trạng thái được mã hóa. Kết quả có thể được giải mã và so sánh với kết quả tính toán dữ liệu hoàn toàn giống nhau. Tính năng này cho phép thực hiện các phép tính và xử lý dữ liệu phức tạp trong khi dữ liệu vẫn được mã hóa mà không cần phải giải mã dữ liệu.

Nguyên tắc cơ bản: Khái niệm cơ bản của FHE được thực hiện thông qua một loạt các phép toán, bao gồm các phép tính cộng và nhân. Thuật toán mã hóa của FHE cho phép cộng và nhân dữ liệu đã mã hóa trong miền được mã hóa mà không cần giải mã để thu được kết quả cuối cùng. Các sơ đồ FHE thường được xây dựng dựa trên mật mã khóa công khai, sử dụng khóa chung để mã hóa và khóa riêng để giải mã, đồng thời đảm bảo tính bảo mật và toàn vẹn của các phép tính.

Các kịch bản ứng dụng hiện tại của FHE chủ yếu là: Gia công máy tính an toàn: cho phép gửi dữ liệu đến các nhà cung cấp dịch vụ đám mây mà không cần giải mã để các phép tính có thể được thực hiện ở trạng thái được mã hóa. Phân tích dữ liệu bảo vệ quyền riêng tư: Cho phép chủ sở hữu dữ liệu thực hiện phân tích và xử lý dữ liệu trong khi vẫn duy trì mã hóa dữ liệu, chẳng hạn như phân tích dữ liệu y tế, phân tích dữ liệu tài chính, v.v.

Vậy tại sao bây giờ nó không thể được sử dụng trên quy mô lớn?

Hiệu quả tính toán: Quá trình mã hóa và giải mã của FHE thường tốn thời gian, đặc biệt đối với các hoạt động mã hóa phức tạp.

Quản lý khóa: Quản lý an toàn khóa chung và khóa riêng là rất quan trọng đối với việc triển khai FHE và các vấn đề như tạo, phân phối và cập nhật khóa cần được xem xét.

Đảm bảo an ninh: Mặc dù FHE cung cấp khả năng mã hóa mạnh mẽ nhưng tính bảo mật và các lỗ hổng trong quá trình triển khai cần được xem xét cẩn thận trong các ứng dụng thực tế.

Vậy liệu chúng ta có thể xử lý dữ liệu mà không làm lộ biểu mẫu thông tin gốc được không? Thông tin nhạy cảm có thể được xử lý mà không để lộ dạng ban đầu, đảm bảo tính bảo mật của thông tin nhạy cảm.

Sự riêng tư

Trang web: https://www.privasea.ai/

Twitter: https://x.com/Privasea_ai

Giới thiệu: Mạng AI Privasea là một hệ thống mạnh mẽ được thiết kế để ưu tiên quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trong suốt quá trình điện toán AI. Nó sử dụng một công nghệ tiên tiến được gọi là mã hóa đồng hình hoàn toàn (FHE), có thể thực hiện các phép tính trên dữ liệu được mã hóa để tạo ra kết quả tương tự như các phép tính được thực hiện trên dữ liệu không được mã hóa. Nó cho phép lưu thông giá trị dữ liệu thông qua FHEML. Mạng cung cấp tài nguyên điện toán phân tán cho các hoạt động AI của FHE. Toàn bộ hệ thống được cung cấp bởi ML cụ thể của ZAMA và nguồn cung cấp token PRVA được khuyến khích từ cộng đồng.

Tổ chức đầu tư:

Kiến trúc hệ thống

Mạng Privasea AI bao gồm bốn thành phần chính: thư viện HESea, API Privasea, Privanetix và bộ hợp đồng thông minh Privasea.

Cốt lõi của mạng Privasea AI là thư viện HESea, nơi triển khai hiệu quả một số lượng lớn các lược đồ mã hóa đồng cấu hoàn toàn phổ biến, chẳng hạn như TFHE, CKKS, BGV, BFV, v.v.

Thư viện nguồn mở này cung cấp cho các nhà phát triển công nghệ mã hóa và tối ưu hóa hiệu suất cao để tính toán an toàn. Với thư viện HESea, các nhà phát triển có thể truy cập nhiều chức năng khác nhau để thực hiện các phép toán nguyên thủy, số học và logic cơ bản trên dữ liệu được mã hóa. Thư viện này độc đáo ở chỗ nó đã được tối ưu hóa cẩn thận và sử dụng các công nghệ như đóng gói văn bản mã hóa và xử lý hàng loạt để cải thiện. hiệu quả và hiệu suất tổng thể.

API Privasea là một bộ giao thức và công cụ toàn diện được xây dựng dựa trên thư viện HESea. API này là tài nguyên quý giá dành cho các nhà phát triển muốn xây dựng các ứng dụng AI bảo vệ quyền riêng tư.

Bằng cách tận dụng sức mạnh của sơ đồ FHE cơ bản do thư viện HESea cung cấp, các nhà phát triển có thể tạo ra các ứng dụng mạnh mẽ ưu tiên quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. API Privasea cho phép các nhà phát triển tích hợp liền mạch các tính năng bảo vệ quyền riêng tư nâng cao vào các ứng dụng AI của họ.

Privanetix là một mạng gồm các nút điện toán được kết nối với nhau có nhiệm vụ cho phép tính toán an toàn trên dữ liệu được mã hóa. Các nút này sử dụng thuật toán FHE để tính toán dữ liệu được mã hóa nhằm đảm bảo thông tin nhạy cảm sẽ không bị bọn tội phạm phát hiện.

Privanetix nâng cao khả năng mở rộng và hiệu quả của mạng AI Privasea bằng cách phân phối tính toán trên nhiều nút. Mạng hoạt động như một lá chắn mạnh mẽ chống rò rỉ dữ liệu và truy cập trái phép, tăng cường hơn nữa tính bảo mật cho thông tin nhạy cảm của người dùng.

Để quản lý hiệu quả mạng Privanetix và khuyến khích các nút điện toán, bộ hợp đồng thông minh Privasea đã ra đời. Bộ phần mềm này bao gồm một loạt các hợp đồng thông minh được thiết kế cẩn thận để xử lý các khía cạnh khác nhau của quản lý mạng. Bằng cách sử dụng các hợp đồng thông minh này, các tổ chức có thể quản lý mạng Privanetix một cách hiệu quả và đảm bảo mọi thứ diễn ra suôn sẻ. Ngoài ra, bộ hợp đồng thông minh Privasea cung cấp các ưu đãi cho các nút điện toán để khuyến khích sự tham gia tích cực của họ, nâng cao hơn nữa hiệu suất tổng thể của mạng.

Đăng ký ImHuman

Hiện tại, quan chức này cũng viết trên trang web chính thức rằng bạn có thể nhận được airdrop bằng cách đăng ký ImHuman và mùa đầu tiên của sự kiện Genesis: sự tăng trưởng của người dùng đang diễn ra. Sau đó chúng ta có thể thử thủ dâm,

Những điều cần lưu ý

Thời gian sự kiện mùa đầu tiên: 27/5 - 31/7

Lời mời đa cấp:

Mã Genesis: Người dùng có mã Genesis có sức mạnh đề xuất cấp 3.

Cấp 1 (Giới thiệu trực tiếp): Kiếm 100 sao cho mỗi người dùng bạn giới thiệu.

Cấp 2 (đề xuất từ ​​những người bạn giới thiệu): Kiếm 50 sao cho mỗi người dùng bạn giới thiệu.

Cấp 3 (đề xuất từ ​​người giới thiệu Cấp 2 của bạn): Kiếm 25 sao cho mỗi người dùng bạn giới thiệu.

Mã phái sinh: Người dùng sở hữu mã phái sinh có quyền đề xuất Cấp 2.

Cấp 1 (Giới thiệu trực tiếp): Kiếm 100 sao cho mỗi người dùng bạn giới thiệu.

Cấp 2 (đề xuất từ ​​những người bạn giới thiệu): Kiếm 50 sao cho mỗi người dùng bạn giới thiệu.

Vào cuối mùa giải, các ngôi sao có thể được đổi lấy airdrop Privasea chính thức.

BƯỚC.1Tải xuống ImHuman

Chúng ta có thể truy cập https://www.privasea.ai/download-app để tải APP tương ứng về điện thoại di động.

Nếu bạn không có Cửa hàng Google Play, bạn có thể nhấp để tải xuống APK Android trực tiếp để cài đặt cục bộ.

STEP.2Đăng ký tài khoản

Sau khi tải tài khoản về, bạn có thể đăng ký tài khoản.

Chỉ cần điền mã mời: cLz7aZS.

STEP.3mint NFT của riêng bạn

Bởi vì các ngôi sao có liên quan chặt chẽ với các đợt airdrop tiếp theo của chúng tôi, nên mọi người nên nhận được nhiều sao hơn. Điều chính ở đây là đúc NFT, có giá 0,03sol (khoảng 4U).

Chúng tôi nhấp vào Tiền điện tử để lấy địa chỉ sol của riêng mình, nhập một lượng sol nhất định vào địa chỉ, sau đó nhấp vào NFT để đúc NFT được chỉ định. Khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được ngôi sao tương ứng.

nghĩ

• Dự án này đã được cả Binance và OKX đầu tư và rất đáng thực hiện.

• Với sự phát triển của các công nghệ như zkp, sẽ có nhiều người chú ý đến đường đua FHE hơn và chúng ta cần phải luôn chú ý.

• Hiện tại, nhận dạng khuôn mặt yêu cầu một ngưỡng nhất định.