Yüz Verisi Mintleme NFT: Privasea'nın Yenilikçi Keşfi
Son zamanlarda, bir yüz NFT mintleme projesi geniş bir dikkat çekti. Bu proje, kullanıcıların mobil uygulama aracılığıyla kendi yüzlerini kaydetmelerine ve bunları NFT olarak mintlemelerine olanak tanıyor. Nisan ayının sonlarından beri yayına girmesinin ardından, 200.000'den fazla NFT mintleme işlemi gerçekleştirilerek son derece yüksek bir ilgi gösterdi.
Bu proje sadece yüz verilerini NFT'ye dönüştürmekle kalmıyor, aynı zamanda kullanıcıların gerçekliğini doğrulamak için yüz tanıma teknolojisini kullanmanın temel amacıdır. Mevcut internet ortamında, botlar büyük miktarda trafik oluşturuyor ve kötü niyetli trafik bu trafiğin %27.5'ini oluşturuyor. Bu durum hem hizmet sağlayıcıları hem de sıradan kullanıcılar için önemli bir rahatsızlık yaratıyor.
Web3 alanında, insan-makine tanıma da oldukça önemlidir. Örneğin, proje airdrop'larında, dolandırıcıların birden fazla sahte hesap oluşturarak saldırı düzenlemelerini önlemek gerekir. Bazı yüksek riskli işlemler için, örneğin hesap girişleri, para çekme gibi, kullanıcının sadece gerçek bir kişi olduğunu değil, aynı zamanda hesabın gerçek sahibi olduğunu da doğrulamak gerekir.
Privasea, Web3 ortamındaki AI senaryolarının gizlilik hesaplama sorununu çözmek için FHE (tam homomorfik şifreleme) temelinde Privasea AI Ağı'nı inşa eden yenilikçi bir çözüm önerdi. Bu ağ, veri sahipleri, Privanetix düğümleri, çözücüler ve sonuç alıcıları olmak üzere dört farklı rolü içerir. Katmanlı yapı ve optimize edilmiş kapsülleme ile Privasea, etkili bir gizlilik hesaplama çözümü sunar.
Privasea AI Network'ün iş akışı, kullanıcı kaydı, görev gönderimi, görev dağıtımı, şifreli hesaplama, anahtar değiştirme, sonuç doğrulama, teşvik mekanizması, sonuç alma ve sonuç teslimatı gibi adımları içerir. Tüm süreç, verilerin gizliliğini ve hesaplamanın bütünlüğünü garanti eder.
Ağ düğümlerini yönetmek ve ödülleri dağıtmak için Privasea, sırasıyla PoW ve PoS mekanizmalarına dayanan WorkHeart NFT ve StarFuel NFT'yi piyasaya sürdü. Bu çift mekanizmanın birleşimi, kazanç dağıtım yapısını optimize eder ve ağdaki hesaplama kaynakları ile ekonomik kaynakların önemini dengeler.
FHE, Privasea AI Network'ün temel teknolojisi olarak, yeni bir kriptografi kutsal kasesi olarak görülmektedir. Sıfır bilgi kanıtları (ZKP) ile karşılaştırıldığında, FHE daha çok gizlilik hesaplamasına odaklanırken, ZKP esas olarak gizlilik doğrulama için kullanılmaktadır. Ancak, FHE de yavaş hesaplama hızı gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Yine de, algoritma optimizasyonu ve donanım hızlandırma gibi teknolojilerin gelişimiyle, FHE'nin performansı sürekli olarak artmaktadır.
Privasea, benzersiz mimarisi ve gizlilik hesaplama teknolojisi sayesinde Web3 ile AI'nın derin entegrasyonu için yeni olanaklar sunuyor. FHE'nin hesaplama hızında hala geliştirilmesi gereken noktalar olsa da, Privasea gizlilik hesaplama sorunlarını aşmak için ZAMA ile işbirliği yapmıştır. Teknolojinin sürekli ilerlemesiyle, Privasea daha fazla alanda potansiyelini ortaya koyabilecek ve gizlilik hesaplama ile AI uygulamalarının öncüsü olma yolunda ilerleyebilir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
7 Likes
Reward
7
6
Share
Comment
0/400
CoffeeNFTs
· 10h ago
Aşağılık mı? Yüzümü satıp hala para kazanmak mı istiyorsun?
View OriginalReply0
MoonMathMagic
· 10h ago
Bu kimin denetimindeki sanat, büyük erdemden yoksun.
Privasea, yüz tanıma NFT'si ve AI gizlilik hesaplama yeni çözümünü keşfediyor.
Yüz Verisi Mintleme NFT: Privasea'nın Yenilikçi Keşfi
Son zamanlarda, bir yüz NFT mintleme projesi geniş bir dikkat çekti. Bu proje, kullanıcıların mobil uygulama aracılığıyla kendi yüzlerini kaydetmelerine ve bunları NFT olarak mintlemelerine olanak tanıyor. Nisan ayının sonlarından beri yayına girmesinin ardından, 200.000'den fazla NFT mintleme işlemi gerçekleştirilerek son derece yüksek bir ilgi gösterdi.
Bu proje sadece yüz verilerini NFT'ye dönüştürmekle kalmıyor, aynı zamanda kullanıcıların gerçekliğini doğrulamak için yüz tanıma teknolojisini kullanmanın temel amacıdır. Mevcut internet ortamında, botlar büyük miktarda trafik oluşturuyor ve kötü niyetli trafik bu trafiğin %27.5'ini oluşturuyor. Bu durum hem hizmet sağlayıcıları hem de sıradan kullanıcılar için önemli bir rahatsızlık yaratıyor.
Web3 alanında, insan-makine tanıma da oldukça önemlidir. Örneğin, proje airdrop'larında, dolandırıcıların birden fazla sahte hesap oluşturarak saldırı düzenlemelerini önlemek gerekir. Bazı yüksek riskli işlemler için, örneğin hesap girişleri, para çekme gibi, kullanıcının sadece gerçek bir kişi olduğunu değil, aynı zamanda hesabın gerçek sahibi olduğunu da doğrulamak gerekir.
Privasea, Web3 ortamındaki AI senaryolarının gizlilik hesaplama sorununu çözmek için FHE (tam homomorfik şifreleme) temelinde Privasea AI Ağı'nı inşa eden yenilikçi bir çözüm önerdi. Bu ağ, veri sahipleri, Privanetix düğümleri, çözücüler ve sonuç alıcıları olmak üzere dört farklı rolü içerir. Katmanlı yapı ve optimize edilmiş kapsülleme ile Privasea, etkili bir gizlilik hesaplama çözümü sunar.
Privasea AI Network'ün iş akışı, kullanıcı kaydı, görev gönderimi, görev dağıtımı, şifreli hesaplama, anahtar değiştirme, sonuç doğrulama, teşvik mekanizması, sonuç alma ve sonuç teslimatı gibi adımları içerir. Tüm süreç, verilerin gizliliğini ve hesaplamanın bütünlüğünü garanti eder.
Ağ düğümlerini yönetmek ve ödülleri dağıtmak için Privasea, sırasıyla PoW ve PoS mekanizmalarına dayanan WorkHeart NFT ve StarFuel NFT'yi piyasaya sürdü. Bu çift mekanizmanın birleşimi, kazanç dağıtım yapısını optimize eder ve ağdaki hesaplama kaynakları ile ekonomik kaynakların önemini dengeler.
FHE, Privasea AI Network'ün temel teknolojisi olarak, yeni bir kriptografi kutsal kasesi olarak görülmektedir. Sıfır bilgi kanıtları (ZKP) ile karşılaştırıldığında, FHE daha çok gizlilik hesaplamasına odaklanırken, ZKP esas olarak gizlilik doğrulama için kullanılmaktadır. Ancak, FHE de yavaş hesaplama hızı gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Yine de, algoritma optimizasyonu ve donanım hızlandırma gibi teknolojilerin gelişimiyle, FHE'nin performansı sürekli olarak artmaktadır.
Privasea, benzersiz mimarisi ve gizlilik hesaplama teknolojisi sayesinde Web3 ile AI'nın derin entegrasyonu için yeni olanaklar sunuyor. FHE'nin hesaplama hızında hala geliştirilmesi gereken noktalar olsa da, Privasea gizlilik hesaplama sorunlarını aşmak için ZAMA ile işbirliği yapmıştır. Teknolojinin sürekli ilerlemesiyle, Privasea daha fazla alanda potansiyelini ortaya koyabilecek ve gizlilik hesaplama ile AI uygulamalarının öncüsü olma yolunda ilerleyebilir.