Yüz Veri Mintleme NFT: Gizlilik Hesaplama ve AI'nın Birleşimini Keşfetmek

Son zamanlarda, bir yüz NFT mintleme projesi geniş bir ilgi uyandırdı. Bu proje, kullanıcıların mobil uygulama aracılığıyla kendi yüzlerini kaydetmelerine ve bunları NFT olarak mintlemelerine olanak tanıyor. Görünüşte basit olan bu kavram, kısa sürede çok sayıda kullanıcının katılımını çekti ve mintleme miktarı 200 binden fazla NFT'ye ulaştı.

Bu projenin gerçek amacı, yüz verilerini yalnızca NFT'ye dönüştürmek değil, aynı zamanda yüz tanıma yoluyla kullanıcıların gerçek kimliklerini doğrulamaktır. Mevcut internet ortamında, kötü niyetli yazılımlar oldukça büyük bir trafik oranını işgal etmekte ve hizmet sağlayıcıları ile sıradan kullanıcılar için birçok sorun yaratmaktadır. Geleneksel insan-makine doğrulama yöntemleri sürekli zorluklarla karşı karşıyadır, özellikle de AI teknolojisinin hızla geliştiği bir bağlamda.

Web3 alanında, insan-makine doğrulaması da son derece önemlidir. Özellikle hesap güvenliği, işlem ve airdrop gibi yüksek riskli işlemleri içerirken, daha güvenilir kimlik doğrulama yöntemlerine ihtiyaç vardır. Ancak, merkeziyetsiz bir ortamda bu hedefe ulaşırken kullanıcı gizliliğini korumanın yolları, çözülmesi gereken bir sorun haline gelmiştir.

Bu zorluğa yanıt olarak bir şirket yenilikçi bir çözüm önerdi. Tam homomorfik şifreleme (FHE) teknolojisi temelinde bir gizlilik hesaplama ağı kurdular ve bu ağ, Web3 ortamındaki yapay zeka uygulama senaryolarının gizlilik sorunlarını çözmeyi amaçlıyor. Bu ağın mimarisi, veri sahipleri, hesaplama düğümleri, şifre çözücüler ve sonuç alıcıları gibi çok sayıda rol içeriyor ve karmaşık iş akışları sayesinde verilerin hesaplama sürecindeki güvenliğini ve gizliliğini sağlıyor.

Ağ, düğümleri yönetmek ve ödülleri dağıtmak için hem İş Kanıtı (PoW) hem de Hisse Kanıtı (PoS) ikili mekanizmasını kullanmaktadır. Kullanıcılar, belirli NFT'leri satın alarak ağ hesaplamalarına katılabilir ve kazanç elde edebilirken, başka bir NFT ile kazanç çarpanlarını artırabilirler. Bu tasarım, ağdaki hesaplama kaynakları ve ekonomik kaynakların önemini dengelemeyi amaçlamakta ve kullanıcılara çeşitli katılım yolları sunmaktadır.

Tam homomorfik şifreleme teknolojisi gizlilik hesaplamalarına yeni olanaklar sunsa da, bazı zorluklarla da karşı karşıyadır; bunların başında hesaplama verimliliği sorunu gelmektedir. Açık metin hesaplamalarla karşılaştırıldığında, FHE'nin işlem hızı hala önemli ölçüde geridedir. Ancak, algoritma optimizasyonu ve donanım hızlandırması gibi alanlardaki ilerlemelerle birlikte, bu teknolojinin uygulama potansiyeli giderek genişlemektedir.

Bu proje, Web3 ile AI'nin derin entegrasyonunun potansiyelini sergileyerek gizlilik koruma ve kimlik doğrulama için yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Şu anda bazı teknik sınırlamalar bulunsa da, devam eden araştırmalar ve yeniliklerle bu birleşimin daha fazla alanda önemli bir rol oynaması ve gizlilik hesaplaması ile AI uygulamalarının gelişimini teşvik etmesi beklenmektedir.