NFTización de datos faciales: explorando la innovación de la fusión entre Web3 y AI
Recientemente, un proyecto de acuñación de NFT de rostros ha suscitado una amplia atención. Este proyecto permite a los usuarios acuñar sus datos faciales como NFT a través de una aplicación móvil, y desde su lanzamiento ha atraído a más de 200,000 usuarios. Este fenómeno encierra una profunda innovación tecnológica y exploración de escenarios de aplicación.
Desafíos continuos en el reconocimiento humano-máquina
La identificación humano-máquina ha sido un problema clave en el mundo de Internet. Según los datos, en el primer trimestre de 2024, el tráfico de Bots maliciosos representó el 27.5% del tráfico total de Internet. Estos programas automatizados no solo afectan la experiencia del usuario, sino que también pueden causar daños graves a los proveedores de servicios.
En el entorno de Web2, se utilizan diversas formas como CAPTCHA y la verificación de identidad real para distinguir entre humanos y máquinas. Sin embargo, con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, los métodos de verificación tradicionales enfrentan nuevos desafíos. Los medios de verificación deben actualizarse gradualmente de la detección de características de comportamiento a la identificación de características biométricas.
El campo de Web3 también enfrenta la necesidad de reconocimiento humano-máquina, especialmente en la prevención de ataques de brujas y la protección de operaciones de alto riesgo. Sin embargo, cómo implementar el reconocimiento facial efectivo en un entorno descentralizado, al mismo tiempo que se protege la privacidad del usuario, se convierte en un complicado desafío técnico.
Intentos innovadores de redes de cálculo privado
Para resolver los problemas de las aplicaciones de IA en el entorno Web3, una empresa ha construido una red de IA privada basada en la tecnología de cifrado totalmente homomórfico (FHE). Esta red, a través de la optimización del encapsulamiento, adapta la tecnología FHE a escenarios de aprendizaje automático, proporcionando una aceleración de cálculo mil veces superior a la solución básica.
Esta red incluye cuatro tipos de roles: propietarios de datos, nodos de cálculo, descifradores y receptores de resultados. Su flujo de trabajo central abarca todo el proceso desde el registro de usuarios, la presentación de tareas hasta la verificación de resultados, garantizando la privacidad y seguridad de los datos durante todo el proceso de tratamiento.
La red utiliza un mecanismo dual de PoW y PoS para gestionar nodos y distribuir recompensas. Los usuarios pueden participar en el cálculo de la red y obtener ganancias comprando NFT específicos, al mismo tiempo que pueden aumentar el múltiplo de sus ganancias mediante el staking de tokens. Este diseño aprovecha la producción de trabajo real y equilibra la distribución de recursos económicos.
Ventajas y limitaciones de la tecnología FHE
La criptografía homomórfica completa (FHE) como una tecnología criptográfica emergente muestra un gran potencial en el campo de la computación privada. En comparación con las pruebas de conocimiento cero (ZKP) y la computación segura multiparte (SMC), FHE es más adecuada para escenarios de cálculo complejos que requieren la protección de la privacidad de los datos.
Sin embargo, FHE también enfrenta desafíos en términos de eficiencia computacional. A pesar de los avances recientes en la optimización de algoritmos y la aceleración de hardware, el rendimiento de FHE todavía presenta una gran diferencia en comparación con el cálculo en texto plano.
Perspectivas Futuras
Con el continuo avance de la tecnología y la expansión de los escenarios de aplicación, las redes de computación en la privacidad basadas en FHE tienen la esperanza de desempeñar un papel en más campos. Este intento de fusionar profundamente Web3 con la IA no solo proporciona a los usuarios un entorno seguro para el procesamiento de datos, sino que también abre nuevas posibilidades para las aplicaciones de IA en la protección de la privacidad en el futuro.
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WarmLightLin
· hace12h
árbol viejo y ruidoso
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RugpullAlertOfficer
· hace14h
¿Acaso es una cara falsa? Más bien huele a tomar a la gente por tonta.
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OldLeekMaster
· hace14h
¿La especulación de NFT ha vuelto?
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UnluckyMiner
· hace14h
Interesante, se ha llegado a las caras.
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ClassicDumpster
· hace14h
¿Se puede tomar a la gente por tonta así? Qué fuerte.
NFT de reconocimiento facial y IA de privacidad: práctica innovadora de la fusión de AI en Web3
NFTización de datos faciales: explorando la innovación de la fusión entre Web3 y AI
Recientemente, un proyecto de acuñación de NFT de rostros ha suscitado una amplia atención. Este proyecto permite a los usuarios acuñar sus datos faciales como NFT a través de una aplicación móvil, y desde su lanzamiento ha atraído a más de 200,000 usuarios. Este fenómeno encierra una profunda innovación tecnológica y exploración de escenarios de aplicación.
Desafíos continuos en el reconocimiento humano-máquina
La identificación humano-máquina ha sido un problema clave en el mundo de Internet. Según los datos, en el primer trimestre de 2024, el tráfico de Bots maliciosos representó el 27.5% del tráfico total de Internet. Estos programas automatizados no solo afectan la experiencia del usuario, sino que también pueden causar daños graves a los proveedores de servicios.
En el entorno de Web2, se utilizan diversas formas como CAPTCHA y la verificación de identidad real para distinguir entre humanos y máquinas. Sin embargo, con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, los métodos de verificación tradicionales enfrentan nuevos desafíos. Los medios de verificación deben actualizarse gradualmente de la detección de características de comportamiento a la identificación de características biométricas.
El campo de Web3 también enfrenta la necesidad de reconocimiento humano-máquina, especialmente en la prevención de ataques de brujas y la protección de operaciones de alto riesgo. Sin embargo, cómo implementar el reconocimiento facial efectivo en un entorno descentralizado, al mismo tiempo que se protege la privacidad del usuario, se convierte en un complicado desafío técnico.
Intentos innovadores de redes de cálculo privado
Para resolver los problemas de las aplicaciones de IA en el entorno Web3, una empresa ha construido una red de IA privada basada en la tecnología de cifrado totalmente homomórfico (FHE). Esta red, a través de la optimización del encapsulamiento, adapta la tecnología FHE a escenarios de aprendizaje automático, proporcionando una aceleración de cálculo mil veces superior a la solución básica.
Esta red incluye cuatro tipos de roles: propietarios de datos, nodos de cálculo, descifradores y receptores de resultados. Su flujo de trabajo central abarca todo el proceso desde el registro de usuarios, la presentación de tareas hasta la verificación de resultados, garantizando la privacidad y seguridad de los datos durante todo el proceso de tratamiento.
La red utiliza un mecanismo dual de PoW y PoS para gestionar nodos y distribuir recompensas. Los usuarios pueden participar en el cálculo de la red y obtener ganancias comprando NFT específicos, al mismo tiempo que pueden aumentar el múltiplo de sus ganancias mediante el staking de tokens. Este diseño aprovecha la producción de trabajo real y equilibra la distribución de recursos económicos.
Ventajas y limitaciones de la tecnología FHE
La criptografía homomórfica completa (FHE) como una tecnología criptográfica emergente muestra un gran potencial en el campo de la computación privada. En comparación con las pruebas de conocimiento cero (ZKP) y la computación segura multiparte (SMC), FHE es más adecuada para escenarios de cálculo complejos que requieren la protección de la privacidad de los datos.
Sin embargo, FHE también enfrenta desafíos en términos de eficiencia computacional. A pesar de los avances recientes en la optimización de algoritmos y la aceleración de hardware, el rendimiento de FHE todavía presenta una gran diferencia en comparación con el cálculo en texto plano.
Perspectivas Futuras
Con el continuo avance de la tecnología y la expansión de los escenarios de aplicación, las redes de computación en la privacidad basadas en FHE tienen la esperanza de desempeñar un papel en más campos. Este intento de fusionar profundamente Web3 con la IA no solo proporciona a los usuarios un entorno seguro para el procesamiento de datos, sino que también abre nuevas posibilidades para las aplicaciones de IA en la protección de la privacidad en el futuro.