MTキャピタルは常に、破壊的な技術の可能性を持つ革新的な企業への投資に注力してきました。完全準同型暗号化（FHE）とAIを組み合わせた分散型物理インフラストラクチャネットワーク（DePIN）が将来の重要な軌道になると信じています。 FHE テクノロジーは、データの暗号化を維持しながら計算を実行できるため、データ処理プロセス全体でプライバシーとセキュリティが確保されます。 AI と DePIN を組み合わせることで、外部のコンピューティング リソースを効率的に利用できるだけでなく、データ漏洩を心配することなく複雑なデータ分析や機械学習タスクを実行できます。この分野におけるPrivaseaの主導的な地位と技術的優位性はMT Capitalの投資戦略と非常に一致しており、Privaseaを支援することでFHE AI DePINトラックの発展を促進し、世界のデジタル経済の安全で持続可能な発展に貢献できると考えています。
完全準同型暗号化 (FHE) は、データの暗号化された状態を維持しながら、暗号文に対して算術演算または論理演算を直接実行できるようにする暗号化テクノロジです。これは、暗号化されたデータを平文に復号する必要なく、複雑な処理を実行できることを意味し、データのプライバシーとセキュリティを維持する上で革命的です。
従来のデータ処理シナリオでは、計算を実行するには、まずデータを復号化する必要があります。このプロセスにより機密情報が公開され、データの盗難や悪用のリスクが高まります。 FHE テクノロジーの適用により、これらすべてが完全に変わりました。 FHE を使用すると、暗号化されたデータを計算プロセスに直接入力できますが、計算結果は、結果を表示する必要があるまで復号化されるまで暗号化された形式のままになります。この機能は、金融、医療、政府部門など、機密データを扱う必要がある業界にとって重要です。
FHE を使用すると、データの機密性を犠牲にすることなくデータ処理をアウトソーシングすることもできます。企業は、サービスプロバイダーがプロセス全体を通じて元のデータを見ることができないため、データ漏洩を心配することなく、複雑なデータ分析や機械学習タスクのために暗号化されたデータをサードパーティのサービスプロバイダーに送信できます。
Privasea は、FHE テクノロジーを使用してデータのプライバシーとセキュリティを提供し、AI と分散ネットワーク アーキテクチャを活用して、データを完全に暗号化した処理と分析を維持しながら複雑なデータ処理を可能にします。これは、ユーザーが元のデータを公開することなく機械学習やその他の高度な計算を実行できることを意味します。これは従来のクラウド コンピューティングでは不可能であり、プライバシー コンピューティングを破壊します。
Privasea プラットフォームは、TFHE や CKKS などのいくつかの高度な FHE ソリューションを採用しており、計算の精度と効率を確保しながら高度なデータ プライバシー保護を提供します。その中で、TFHE ソリューションは単一命令サイクル内の高速ビット演算をサポートし、CKKS ソリューションは浮動小数点数の処理能力を最適化し、Privasea が財務分析や医療データなどのさまざまな複雑な科学研究や商用アプリケーションを効果的にサポートできるようにします。処理タスクと機械学習タスク。
さらに、Privasea は、拡張性の高い分散コンピューティング ネットワークである Privanetix も実装しています。このネットワークは複数のコンピューティング ノードで構成され、各ノードは FHE 操作を実行し、必要なコンピューティング リソースを提供できます。この分散アーキテクチャは、プラットフォームの処理能力を強化するだけでなく、システムの冗長性と耐障害性も向上させ、サービスの高可用性と信頼性を保証します。 AI と分散ネットワークのこの統合により、Privasea は、通常、膨大なコンピューティング能力と高度なデータ保護を必要とするディープラーニング、パターン認識、機械学習などの高度な AI タスクを処理できるようになります。たとえば、医療および健康業界のユーザーは、データ保護規制への違反を心配することなく、Privasea を使用して機密の患者データを安全に分析し、病気を予測し、治療計画を最適化することができます。
Privasea は、データ検証、結果出力、コンピューティング タスクの割り当てと報酬などのデータ暗号化を維持しながら、ユーザーがスマート コントラクトを通じてデータ処理プロセスを管理および自動化できる独自のスマート コントラクト スイートも提供します。これらのスマート コントラクトは分散台帳上で実行され、プロセスの透明性と追跡可能性が確保されるだけでなく、ノードが提供するコンピューティング リソースに基づいてインセンティブを自動的に分配することも可能になります。このブロックチェーンベースのインセンティブ メカニズムにより、各ノードが信頼性の高いサービスを提供するよう動機付けられるため、ネットワークへの参加と計算効率がさらに向上します。これにより、Privasea は単なるデータ暗号化および処理プラットフォームではなく、完全な暗号化データ エコシステムにもなります。
Privasea の API を通じて、開発者はこの複雑なシステムに簡単にアクセスし、その強力な機能を使用して独自の AI アプリケーションを開発および展開できます。これらのアプリケーションは、分散ネットワークを利用してコンピューティング負荷を分散しながら、データの整合性とセキュリティを確保できます。これは、大量の機密データを処理する必要があるブロックチェーン アプリケーションにとって特に重要です。
Privasea は FHE テクノロジーを使用して ImHuman アプリケーションを開発し、これは反シビル攻撃における FHE の応用を実証するだけでなく、暗号化分野での大量導入の可能性を示しています。シビル攻撃は、分散型ネットワーク、特にエアドロップ分野において大きな脅威であり、攻撃者はネットワークを操作したり不当な利益を得るために大量の偽の ID を作成します。 ImHuman アプリは、安全かつプライバシーを保護した方法でそのような攻撃に効果的に対抗します。
Privasea は、そのテクノロジーを Solana ネットワークに展開し、Solana 上の最初の Proof of Human アプリケーションになることを計画しています。 Solana の高性能と低遅延により、Privasea の FHE テクノロジーと AI コンピューティングのニーズをサポートする理想的なブロックチェーン プラットフォームになります。この導入により、Solana エコシステムのセキュリティが強化されるだけでなく、Web3 アプリケーションにおける FHE の可能性も実証されます。 Solana 上で実行することにより、Privasea の ImHuman アプリケーションはより広範囲にユーザー ID を検証できるようになり、ユーザーのプライバシーを保護しながらネットワークのセキュリティと信頼性を確保できます。
ImHuman アプリは、ユーザーの生体認証データを使用して固有のデジタル ID を作成することで機能します。まず、ユーザーはアプリの前面カメラで自分の顔ベクトルをスキャンする必要があります。このプロセスはすべてユーザーのデバイス上で完了するため、機密データが漏洩することはありません。このデータは暗号化され、ユーザーの暗号化された生体認証ベクトルを表す NFT に変換されます。これは、データを復号化せずに複雑な計算を実行するという FHE の特性を利用し、データのセキュリティとプライバシーを確保します。
ユーザー認証中に、ImHuman アプリはユーザーの顔の特徴を再度スキャンし、新しく収集されたデータとブロックチェーンに保存されている暗号化されたデータを比較します。また、このプロセスでは FHE テクノロジーを使用して、検証プロセス中にデータが復号化されないことを保証し、データ漏洩のリスクを効果的に回避します。さらに、各ユーザーの NFT は独自の生体認証に基づいて生成されるため、コピーや偽造が難しく、Sybil 攻撃の実行の難易度が大幅に高まります。
ImHuman アプリを使用して、Privasea は分散ネットワークのセキュリティを強化する強力なツールを提供するだけでなく、現実世界のアプリケーションにおける完全準同型暗号化テクノロジの実現可能性も実証します。生体認証と FHE に基づくこの認証方法は、分散型ネットワークに安全でプライバシーを保護するソリューションを提供し、Privasea の ImHuman を FHE 分野で大量導入の可能性がある最初のアプリケーションにしました。さらに、参加者にエアドロップ報酬を発行することで、ImHuman はユーザーの参加と継続的な使用を促進し、その普及をさらに促進することもできます。この革新的なソリューションは、Sybil 攻撃に対する新しい防御戦略を提供します。
Worldcoin や Human Protocol などの現在の Proof of Human ソリューションでは、コンプライアンス リスクとプライバシーの問題に直面しています。ワールドコインを例にとると、香港プライバシー委員会が最近完了した調査結果は、ワールドコインの香港での事業がプライバシー条例に違反していることを示しました。調査の結果、Worldcoin プロジェクトに参加している人々は、個人の身元を確認するために虹彩スキャンを通じて顔と虹彩の画像を収集する必要があることが判明しました。この行為には、重大な個人データのプライバシー リスクが伴います。そのため、香港プライバシー委員会はワールドコインに対し、香港における国民の虹彩と顔画像の収集を停止するよう要請した。
ヒューマン プロトコルは、ユーザーのタスク応答データ、インタラクション データ、デバイスとブラウザの情報、地理的位置、ユーザーの行動データを収集することによって検証を行います。このデータは使用前に匿名化および暗号化されますが、それでも大量の個人データの収集が含まれ、プライバシーとコンプライアンスのリスクが伴います。
対照的に、Privasea はデザインにおいてユーザーのプライバシー保護にさらに注意を払っています。 PrivaseaのDApp「ImHuman」は、ユーザーの本人確認にFHEテクノロジーを使用しており、ユーザーの顔や虹彩画像などの機密情報を収集する必要がありません。検証プロセスは完全にユーザーのモバイル デバイス上で行われ、顔のベクトル データは暗号化され、どのサーバーにも送信されません。このように、Privasea は検証セキュリティを確保しながら、ユーザーのプライバシーを最大限に保護し、データ漏洩のリスクを回避します。
Privasea はプライバシー保護をリードするだけでなく、FHE、DePIN、ZK テクノロジーの統合を通じて強力なデータ プライバシーとセキュリティ ソリューションも提供します。これらのテクノロジーにより、Privasea はユーザー データを公開することなく複雑なデータ処理と分析を実行できるようになり、コンプライアンスのリスクがさらに軽減されます。この比類のないプライバシー保護とデータ セキュリティ機能により、Privasea は競合他社と一線を画し、業界をリードする Proof of Human ソリューションとなりました。
Privasea は、優れた FHE、DePIN、ZK 技術能力により、プライバシー コンピューティングの分野で新しい標準を確立しました。 AI DePIN 分野のパイオニアとして、Privasea は、分散コンピューティング ネットワークと高度なセキュリティ対策をシームレスに組み合わせる革新的な FHE 機械学習 (FHEML) ソリューションを通じて、データ プライバシーとセキュリティの新しいベンチマークを設定しています。 Privaseaが導入したDApp「ImHuman」は、FHEテクノロジーを使用して「Proof of Humanity」（PoH）を安全に実行し、サーバーを介さずにユーザーのモバイルデバイス上の顔ベクトルデータを直接暗号化することで、プライバシー保護とユーザーのセキュリティを大幅に強化しますデータ。 。
これに関連して、Privasea は技術的優位性をさらに強化するために Accseal と戦略的協力関係に達しました。プライバシー コンピューティング ハードウェア アクセラレーションのリーダーとして、Accseal は Privasea にハードウェア アクセラレーション サポートを提供し、FHE 運用の効率とパフォーマンスを向上させます。両社は、プライバシー コンピューティングの効率を向上させ、その適用範囲を拡大することを目的として、ZK 技術と FHE 技術を統合する可能性を共同で検討します。
この協力を通じて、Privasea は FHE 分野でリーダーシップを発揮するだけでなく、DePIN プロジェクトを新たな高みに引き上げます。 Accseal は、Privasea などの上位層アプリケーションのコンピューティング アクセラレーション サポートを提供する新しいハードウェア アクセラレーション製品を開発し、プライバシー コンピューティング テクノロジーの開発をさらに推進します。両当事者の協力は、プライバシー コンピューティングの分野における新たな進歩の到来を告げるものであり、特に DePIN プロジェクトでの応用はより広範囲かつ詳細なものとなるでしょう。
以上がMT Capital Research Report: Privasea は完全準同型暗号化を大量採用にもたらすでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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