作者:Xinwei, MT Capital
MT Capital一貫致力於投資具有顛覆性技術潛力的創新企業,我們認爲全同態加密(FHE)與AI相結合的去中心化物理基礎設施網絡(DePIN)是未來的重要賽道。FHE技術能夠在保持數據加密狀態下進行計算,確保數據處理全過程中的隱私和安全。AI與DePIN的結合不僅能高效利用外部計算資源,還能在無需擔憂數據泄露的情況下進行復雜的數據分析和機器學習任務。Privasea在這一領域的領先地位和技術優勢與MT Capital的投資战略高度契合,我們相信通過支持Privasea,將推動FHE AI DePIN賽道的發展,助力全球數字經濟的安全和可持續發展。
全同態加密(Fully Homomorphic Encryption,簡稱FHE)是一種允許在密文上直接執行算術或邏輯運算的加密技術,同時保持數據的加密狀態。這意味着可以對加密的數據進行復雜的處理,而無需將其解密成明文,這在維護數據隱私和安全性方面具有革命性的意義。
在傳統的數據處理場景中,爲了進行計算,必須首先解密數據,這個過程暴露了敏感信息,增加了數據被竊取或濫用的風險。而FHE技術的應用則徹底改變了這一切。通過FHE,加密數據可以直接輸入到計算過程中,而計算結果仍保持加密形式,直到需要查看結果時才進行解密。這個特性對於需要處理敏感數據的行業非常重要,如金融、醫療和政府部門。
FHE還能使得數據處理的外包成爲可能,同時不會犧牲數據的機密性。企業可以將加密數據發送給第三方服務提供商進行復雜的數據分析或機器學習任務,而無需擔心數據泄露問題,因爲服務提供商在整個過程中都無法看到原始數據。
Privasea採用FHE技術來提供數據隱私和安全性,利用AI和分布式網絡架構,允許在保持數據完全加密的狀態下進行復雜的數據處理和分析。這意味着用戶可以在不暴露原始數據的情況下進行機器學習和其他高級計算,這在傳統的雲計算中是不可能實現的,顛覆了隱私計算。
Privasea平台採用了幾種先進的FHE方案,如TFHE和CKKS,這些都是在保障計算准確性和效率的同時,提供高度數據隱私保護的方案。其中,TFHE方案支持在單個指令周期內進行快速的比特操作,而CKKS方案則優化了處理浮點數的能力,從而可以讓Privasea能夠有效支持各種復雜的科研和商業應用,如金融分析、醫療數據處理和機器學習任務。
此外,Privasea還實現了一個高度可擴展的分布式計算網絡Privanetix。這個網絡由多個計算節點組成,每個節點都能執行FHE操作,提供必要的計算資源。這種分布式架構不僅增強了平台的處理能力,也提高了系統的冗余性和故障容忍度,確保服務的高可用和可靠性。這種AI與分布式網絡的集成,允許Privasea處理如深度學習、模式識別和機器學習等高級AI任務,而這些任務通常需要龐大的算力和高度的數據保護。比如,醫療健康行業的用戶可以利用Privasea安全地分析患者的敏感數據,進行疾病預測和治療方案的優化,而不用擔心違反數據保護法規。
Privasea還提供了一個獨特的智能合約套件,使得用戶在保持數據加密狀態的同時,通過智能合約來管理和自動化數據處理流程,包括數據驗證、結果輸出以及計算任務的分配和獎勵。這些智能合約在分布式账本上執行,不僅確保了過程的透明性和可追溯性,而且還能夠根據節點提供的計算資源自動化地進行激勵分配。這種基於區塊鏈的激勵機制,進一步提高了網絡的參與度和計算效率,因爲各個節點都有動力提供可靠的服務。這使得Privasea不僅僅是一個數據加密和處理平台,也是一個完整的加密數據生態系統。
通過Privasea的API,开發者可以輕松接入這一復雜的系統,利用其強大的功能來开發和部署自己的AI應用。這些應用能夠利用分布式網絡來分散計算負載,同時確保數據的完整性和安全性,這對於需要處理大量敏感數據的區塊鏈應用尤其重要。
Privasea利用FHE技術,开創性地推出了ImHuman應用,這不僅展示了FHE在反女巫攻擊中的應用,也標志着其在加密領域的Mass Adoption潛力。女巫攻擊是去中心化網絡中的一大威脅,特別是空投領域,攻擊者通過創建大量虛假身份來操縱網絡或獲得不正當的優勢。ImHuman應用通過安全且保護隱私的方式來有效對抗此類攻擊。
Privasea計劃將其技術部署到Solana網絡,成爲Solana上第一個Proof of Human的應用。Solana的高效能和低延遲特性使其成爲理想的區塊鏈平台,能夠支持Privasea的FHE技術和AI計算需求。這一部署不僅將增強Solana生態系統的安全性,還將展示FHE在Web3應用中的潛力。通過在Solana上運行,Privasea的ImHuman應用能夠更廣泛地驗證用戶身份,確保網絡的安全和可靠性,同時保護用戶隱私。
ImHuman應用的工作原理是使用用戶的生物特徵數據來創建一個獨一無二的數字身份。首先,用戶需要通過應用的前置攝像頭掃描自己的面部向量,這個過程完全在用戶的設備上完成,確保敏感數據不會外泄。隨後,這些數據被加密並轉化爲一個代表用戶的加密生物特徵向量的NFT。這一點利用了FHE的特性,即在不解密數據的情況下進行復雜計算,保證了數據的安全性和隱私性。
在用戶身份驗證時,ImHuman應用再次掃描用戶的面部特徵,並將新採集的數據與存儲在區塊鏈上的加密數據進行比對。這一過程同樣使用FHE技術,確保在驗證過程中數據不會被解密,從而有效避免了數據泄露的風險。此外,由於每個用戶的NFT是基於其獨特的生物特徵生成的,因此很難被復制或僞造,大大增加了執行女巫攻擊的難度。
通過ImHuman應用,Privasea不僅提供了一款強大的工具來增強去中心化網絡的安全性,也展示了全同態加密技術在現實世界應用中的可行性。這種基於生物特徵和FHE的認證方法,爲去中心化網絡提供了一個安全同時又保護隱私的解決方案,使Privasea的ImHuman成爲了FHE領域第一個有Mass Adoption潛力的應用。此外,通過向參與者發放空投獎勵,ImHuman還能激勵用戶參與和持續使用,進一步推動其廣泛應用。這種創新的解決方案提供了一種新的防御女巫攻擊的策略。
在當前的Proof of Human方案中,諸如Worldcoin和Human Protocol都面臨着合規性風險和隱私問題。以Worldcoin爲例,香港私隱專員公署近期完成的調查結果表明,Worldcoin在香港的運作違反了《私隱條例》。調查發現,參與Worldcoin項目的人士需要通過虹膜掃描收集面容及虹膜影像以驗證人類身份,這種做法涉及嚴重的個人資料私隱風險。因此,香港私隱專員要求Worldcoin停止在香港收集市民的虹膜及面容影像。
Human Protocol則通過採集用戶的任務響應數據、交互數據、設備和瀏覽器信息、地理位置和用戶行爲數據來進行驗證。雖然這些數據在使用前進行匿名化處理並加密傳輸,但仍涉及大量的個人數據收集,存在一定的隱私和合規性風險。
相比之下,Privasea在設計上更加注重用戶隱私保護。Privasea的DApp“ImHuman”採用FHE技術進行用戶身份驗證,不需要收集用戶的面容或虹膜影像等敏感信息。驗證過程完全在用戶的移動設備上進行,面部向量數據被加密處理,不會傳輸到任何服務器。這樣,Privasea在確保驗證安全性的同時,也最大限度地保護了用戶的隱私,避免了數據泄露的風險。
Privasea不僅在隱私保護方面領先,還通過FHE、DePIN和ZK技術的整合,提供了強大的數據隱私和安全解決方案。這些技術使Privasea能夠在不暴露用戶數據的前提下,進行復雜的數據處理和分析,進一步降低了合規性風險。這種無與倫比的隱私保護和數據安全能力,使Privasea在競爭中脫穎而出,成爲業界領先的Proof of Human解決方案。
Privasea以其卓越的FHE、DePIN和ZK技術能力,在隱私計算領域樹立了新的標准。作爲AI DePIN領域的先驅,Privasea通過其創新的FHE機器學習(FHEML)解決方案,將分布式計算網絡與高級安全措施無縫結合,爲數據隱私和安全設立了新的標杆。Privasea引入的DApp“ImHuman”利用FHE技術安全執行“Proof of Humanity”(PoH),在用戶移動設備上直接加密面部向量數據,不通過服務器傳輸,從而極大地增強了隱私保護和用戶數據的安全性。
在這一背景下,Privasea與Accseal達成战略合作,進一步強化其技術優勢。Accseal作爲隱私計算硬件加速的領先企業,將爲Privasea提供硬件加速支持,提升其FHE操作的效率和性能。雙方將共同探索整合ZK和FHE技術的可能性,旨在提高隱私計算的效率並擴大其應用範圍。
通過此次合作,Privasea不僅展示了其在FHE領域的領導地位,還將其DePIN項目提升到新的高度。Accseal將开發新的硬件加速產品,爲Privasea這樣的上層應用提供計算加速支持,進一步推動隱私計算技術的發展。雙方的合作預示着隱私計算領域將迎來新的突破,特別是在DePIN項目中的應用將會更加廣泛和深入。
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標題:MT Capital 研報:Privasea 將全同態加密引入Mass Adoption
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標籤:全同態加密