Privasea: Yüz Verilerinin NFT'leştirilmesindeki Yenilikçi Araştırma

Son zamanlarda, bir yüz NFT minting projesi geniş bir ilgi uyandırdı. Bu proje, kullanıcıların mobil uygulama üzerinden kendi yüzlerini kaydetmelerine ve bu verileri NFT olarak mint etmelerine olanak tanıyor. Görünüşte basit olan bu kavram, sadece birkaç hafta içinde 200.000'den fazla NFT mint edilmesini sağladı ve şaşırtıcı bir popülarite gösterdi.

Bu projenin amacı yalnızca yüz verilerini NFT'ye dönüştürmek değil, aynı zamanda yüz tanıma aracılığıyla kullanıcıların gerçek insan olup olmadığını doğrulamaktır. Bu uygulama, günümüzde internetin karşılaştığı ciddi bir zorluktan kaynaklanmaktadır: kötü niyetli bot trafiği.

Son verilere göre, robotlar internet trafiğinin %42.1'ini oluşturuyor, bunun %27.5'i ise kötü niyetli trafiği temsil ediyor. Bu kötü niyetli robotlar, hizmet gecikmelerine, sistem çökmesine neden olabilir ve kullanıcı deneyimini ciddi şekilde etkileyebilir. Bilet alma gibi senaryolarda, otomatik programlar sıradan kullanıcıların şansı neredeyse hiç yok.

Bu zorlukla başa çıkmak için, Web2 ortamında kimlik doğrulama, davranış CAPTCHA'sı gibi çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Sunucu ise özellik filtreleme ile engelleme yapmaktadır. Ancak, AI teknolojisinin hızlı gelişimiyle birlikte, geleneksel doğrulama yöntemleri yeterli olmaktan çıkmıştır. Doğrulama yöntemleri, giderek davranışsal özellik tespitinden, biyo-mimari özellik tespitine ve hatta biyolojik özellik tespitine yükselmiştir.

Web3, aynı zamanda insan-makine tanıma ihtiyacı ile karşı karşıyadır. Proje airdrop'u gibi senaryolarda, gerçek kullanıcıları tanımlamak için cadı saldırılarını önlemek gerekmektedir. Yüksek riskli işlemler için, örneğin hesap girişi, para çekme, ticaret gibi, operatörün sadece gerçek bir insan değil, aynı zamanda hesap sahibi olduğunu da doğrulamak gerekmektedir.

Ancak, merkeziyetsiz Web3 ortamında bu işlevleri gerçekleştirmek birçok zorlukla karşı karşıya: Merkeziyetsiz bir makine öğrenimi hesaplama ağı nasıl inşa edilir? Kullanıcı verilerinin gizliliği nasıl korunur? Ağın çalışması nasıl sürdürülür?

Bu sorunlara karşılık olarak, Privasea yenilikçi çözümler sundu. Tam homomorfik şifreleme (FHE) teknolojisini temel alarak, Web3 ortamındaki AI uygulamalarına gizlilik hesaplama desteği sağlamak için Privasea AI Ağı'nı inşa ettiler.

Privasea, geleneksel FHE'yi optimize ederek, makine öğrenimi senaryolarına daha uygun hale getiren HESea kütüphanesini geliştirdi. Bu kütüphane uygulama katmanı, optimizasyon katmanı, aritmetik katman ve ham katman olmak üzere dört katmana ayrılmıştır; her katman farklı işlevlerden sorumludur ve esnek ve etkili çözümler sunar.

Privasea AI Network'ün mimarisi dört rol içerir: veri sahibi, Privanetix düğümü, deşifre edici ve sonuç alıcısı. Ağ, kullanıcı kaydından sonuç teslimine kadar bir dizi adım aracılığıyla verilerin güvenli işlenmesini ve gizliliğin korunmasını sağlar.

Ağı katılımcıları teşvik etmek için, Privasea WorkHeart NFT ve StarFuel NFT'yi tanıttı. Bu, düğüm yönetimi ve ödül dağıtımı için PoW ve PoS çift mekanizmasını kullanmaktadır. Bu tasarım, ağın istikrarını sağlarken ekonomik kaynakların dağılımını da dengeler.

FHE teknolojisi veri gizliliğini koruma konusunda mükemmel bir performans sergilemesine rağmen, hesaplama verimliliği zorluklarıyla da karşı karşıyadır. Son yıllarda, algoritma optimizasyonu ve donanım hızlandırması gibi yöntemlerle, FHE'nin performansı önemli ölçüde artırılmıştır, ancak düz metin hesaplamalarıyla karşılaştırıldığında hala bir fark vardır.

Yine de, Privasea'nın yenilikçi çözümleri Web3 ile AI'nın derin entegrasyonuna yeni yollar açıyor. Teknolojinin sürekli ilerlemesiyle birlikte, Privasea'nın daha fazla alanda potansiyel göstermesi ve gizlilik hesaplama ile AI uygulamalarında öncü olması bekleniyor.