顔データとNFTの革新的な結合:プライバシー計算ネットワークの深い解析

最近、ユーザーが顔データをNFTとして鋳造できるプロジェクトが話題になっています。このプロジェクトは4月末に開始されて以来、20万枚以上のNFTが鋳造され、その人気が伺えます。この一見シンプルな顔データのブロックチェーン化とNFTの組み合わせの背後には、実際には深い技術革新が含まれています。

この記事では、このプロジェクトの目的、技術的原理、そしてより広範なWeb3とAIの融合トレンドについて深く探討します。

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人間と機械の認識の対立

このプロジェクトの核心的な目的は、単に顔データをNFTとして鋳造することではなく、顔認識を通じてユーザーが実在の人物であるかどうかを判断することです。このニーズは、Web2およびWeb3環境で持続的に存在する人間と機械の対抗問題から生じています。

データによると、悪意のあるボットはインターネットトラフィックの27.5%を占めています。これらの自動化プログラムは、サービスに壊滅的な結果をもたらし、ユーザーエクスペリエンスに深刻な影響を与える可能性があります。チケットの取得を例に挙げると、不正行為者は仮想アカウントを使用して成功率を大幅に向上させ、通常のユーザーはほとんど勝ち目がありません。

Web2環境では、サービスプロバイダーは実名認証、確認コードなどの方法で人間と機械を区別します。しかし、AIの発展に伴い、従来の検証方法は挑戦に直面しています。Web3環境でも、人間と機械の識別は強い需要があり、特にエアドロップや高リスク操作などのシーンで重要です。

しかし、去中心化されたWeb3環境で顔認識を実現することは、より深い問題を含んでいます: 去中心化された機械学習計算ネットワークをどのように構築するか? ユーザーのプライバシーをどのように保護するか? ネットワークの運用をどのように維持するか?

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プライバシー計算ネットワークの革新的探求

上述の問題に対して、あるチームは全同態暗号(FHE)に基づいて革新的なプライバシー計算ネットワークを構築し、Web3におけるAIシーンのプライバシー計算の問題を解決することを目的としています。

このネットワークの核心は最適化されたFHE技術で、アプリケーション層、最適化層、算術層、原始層の階層設計を通じて機械学習シーンに適応しています。このカスタマイズされた計算は基本的なソリューションに比べて1000倍以上の加速を提供します。

ネットワークアーキテクチャには、データ所有者、計算ノード、復号器、結果受信者の4つの役割が含まれています。作業フローは大まかに次のようになります:

1. ユーザーは登録し、暗号化された計算タスクとデータを提出します。
2. スマートコントラクトは、適切な計算ノードにタスクを割り当てます。
3. ノードが暗号計算を実行し、ゼロ知識証明を生成する
4. キー切り替えによって結果の安全性を確保する
5. デコーダーは計算の完全性を検証し、結果を復号します
6. 結果を指定された受取人に引き渡す

このネットワークはオープンAPIを採用しており、ユーザーの利用障壁を低減しています。同時に、エンドツーエンドの暗号化がデータプライバシーを保護しています。ネットワークはまた、ノード管理と報酬分配のためにPoWとPoSメカニズムを組み合わせており、計算資源と経済資源のバランスを取っています。

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FHE技術の利点と限界

FHEはこのネットワークのコア技術であり、ゼロ知識証明(ZKP)などのプランと比較して、それぞれの利点と欠点があります。FHEはプライバシー計算に重点を置き、ZKPはプライバシー検証に重点を置いています。安全なマルチパーティ計算(SMC)と比較すると、FHEは特定のシーンでより優位性を持っています。

FHEはデータ処理権と所有権の分離を実現しましたが、計算速度の犠牲も伴いました。近年、アルゴリズムの最適化やハードウェアのアクセラレーションなどの方法により、FHEの性能は著しく向上しました。しかし、平文計算と比較すると、依然として大きな差があります。

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まとめ

この顔データ、NFT、およびプライバシー計算を組み合わせた革新的な試みは、Web3とAIの深い統合に新たな道を切り開いています。基盤技術には依然として限界が存在しますが、継続的な突破により、この種のソリューションはより多くの分野で潜在能力を発揮し、プライバシー計算とAIアプリケーションの発展を促進することが期待されています。

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