MT Capital: تقدم Privasea تقنية FHE إلى عملية التبني الشامل

المؤلف: Xinwei, MT Capital

تلتزم MT Capital دائمًا بالاستثمار في الشركات المبتكرة ذات الإمكانات التكنولوجية الثورية. ونحن نؤمن بأن التشفير المتماثل بالكامل (FHE) هو الأساس المادي اللامركزي الذي يجمع مع الذكاء الاصطناعي تعد شبكة المرافق (DePIN) مسارًا مهمًا في المستقبل. يمكن لتقنية FHE إجراء العمليات الحسابية مع الحفاظ على تشفير البيانات، مما يضمن الخصوصية والأمان أثناء عملية معالجة البيانات بأكملها. لا يمكن للجمع بين الذكاء الاصطناعي وDePIN الاستفادة من موارد الحوسبة الخارجية بكفاءة فحسب، بل يمكنه أيضًا إجراء تحليل البيانات المعقدة ومهام التعلم الآلي دون القلق بشأن تسرب البيانات. تتوافق مكانة Privasea الرائدة ومزاياها التكنولوجية في هذا المجال بشكل كبير مع استراتيجية الاستثمار لشركة MT Capital. ونحن نعتقد أنه من خلال دعم Privasea، سنعمل على تعزيز تطوير مسار FHE AI DePIN والمساهمة في التنمية الآمنة والمستدامة للاقتصاد الرقمي العالمي.

1. ما هو التشفير المتماثل بالكامل (FHE)؟

التشفير المتماثل بالكامل (FHE) هو تقنية تشفير تسمح بإجراء العمليات الحسابية أو المنطقية مباشرة على النص المشفر مع الحفاظ على حالة البيانات المشفرة. وهذا يعني أنه يمكن إجراء المعالجة المعقدة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفيرها وتحويلها إلى نص واضح، وهو أمر ثوري في الحفاظ على خصوصية البيانات وأمنها.

في سيناريوهات معالجة البيانات التقليدية، من أجل إجراء العمليات الحسابية، يجب أولاً فك تشفير البيانات. تكشف هذه العملية معلومات حساسة وتزيد من خطر سرقة البيانات أو سوء استخدامها. لقد غيّر تطبيق تقنية FHE كل شيء تمامًا. باستخدام FHE، يمكن إدخال البيانات المشفرة مباشرة في عملية الحساب، بينما تظل نتائج الحساب مشفرة حتى تكون هناك حاجة إليها لعرض النتائج. هذه الميزة مهمة للصناعات التي تحتاج إلى التعامل مع البيانات الحساسة، مثل القطاعات المالية والطبية والحكومية.

تتيح FHE أيضًا إمكانية الاستعانة بمصادر خارجية لمعالجة البيانات دون التضحية بسرية البيانات. يمكن للمؤسسات إرسال بيانات مشفرة إلى موفري خدمات الطرف الثالث لتحليل البيانات المعقدة أو مهام التعلم الآلي دون القلق بشأن تسرب البيانات لأن مزود الخدمة لا يمكنه رؤية البيانات الأصلية أثناء العملية بأكملها.

2.Privasea: أول شبكة AI+DePIN تستخدم FHE

تعتمد Privasea تقنية FHE لتوفير خصوصية البيانات وأمانها، باستخدام الذكاء الاصطناعي وبنية الشبكة الموزعة للسماح بالحفاظ على معالجة البيانات المعقدة و يتم إجراء التحليل باستخدام البيانات المشفرة بالكامل. وهذا يعني أنه يمكن للمستخدمين إجراء التعلم الآلي والحسابات المتقدمة الأخرى دون الكشف عن البيانات الأصلية، وهو أمر مستحيل في الحوسبة السحابية التقليدية، مما يؤدي إلى تقويض حوسبة الخصوصية.

تعتمد منصة Privasea العديد من حلول FHE المتقدمة، مثل TFHE وCKKS، والتي توفر درجة عالية من حماية خصوصية البيانات مع ضمان دقة وكفاءة الحساب. من بينها، يدعم حل TFHE عمليات البت السريعة ضمن دورة تعليمات واحدة، في حين يعمل حل CKKS على تحسين القدرة على معالجة أرقام الفاصلة العائمة، مما يسمح لشركة Privasea بدعم مختلف الأبحاث العلمية المعقدة والتطبيقات التجارية بشكل فعال، مثل التحليل المالي والبيانات الطبية. مهام المعالجة والتعلم الآلي.

بالإضافة إلى ذلك، تقوم Privasea أيضًا بتنفيذ Privanetix، وهي شبكة حوسبة موزعة قابلة للتطوير بدرجة كبيرة. تتكون هذه الشبكة من عقد حوسبة متعددة، يمكن لكل عقدة إجراء عمليات FHE وتوفير موارد الحوسبة اللازمة. لا تعمل هذه البنية الموزعة على تعزيز قدرات معالجة النظام الأساسي فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين تكرار النظام وتحمل الأخطاء، مما يضمن توفرًا عاليًا وموثوقية للخدمات. يتيح هذا التكامل بين الذكاء الاصطناعي والشبكات الموزعة لشركة Privasea التعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل التعلم العميق والتعرف على الأنماط والتعلم الآلي، والتي تتطلب عادةً قوة حوسبة ضخمة ودرجة عالية من حماية البيانات. على سبيل المثال، يمكن للمستخدمين في الصناعة الطبية والصحية استخدام Privasea لتحليل بيانات المرضى الحساسة بأمان والتنبؤ بالأمراض وتحسين خطط العلاج، دون القلق بشأن انتهاك لوائح حماية البيانات.

يوفر Privasea أيضًا عقدًا ذكيًا فريدًا من نوعه. يسمح للمستخدمين بإدارة وأتمتة عمليات معالجة البيانات من خلال العقود الذكية مع الحفاظ على تشفير البيانات، بما في ذلك التحقق من البيانات، ومخرجات النتائج، وتخصيص ومكافأة مهام الحوسبة. يتم تنفيذ هذه العقود الذكية على دفتر أستاذ موزع، والذي لا يضمن شفافية العملية وإمكانية تتبعها فحسب، بل يتيح أيضًا توزيع الحوافز تلقائيًا استنادًا إلى موارد الحوسبة التي توفرها العقد. تعمل آلية الحوافز القائمة على blockchain على زيادة مشاركة الشبكة والكفاءة الحسابية، حيث يتم تحفيز كل عقدة لتقديم خدمات موثوقة. وهذا لا يجعل Privasea مجرد نظام أساسي لتشفير البيانات ومعالجتها، بل يجعل أيضًا نظامًا بيئيًا مشفرًا كاملاً للبيانات.

من خلال واجهة برمجة تطبيقات Privasea، يمكن للمطورين الوصول بسهولة إلى هذا النظام المعقد واستخدام وظائفه القوية لتطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. هذه التطبيقات قادرة على الاستفادة من الشبكات الموزعة لنشر أحمال الحوسبة مع ضمان سلامة البيانات وأمنها، وهو أمر مهم بشكل خاص لتطبيقات blockchain التي تحتاج إلى التعامل مع كميات كبيرة من البيانات الحساسة.

3. يُظهر التعاون مع Solana إمكانية التبني الجماعي

استخدمت Privasea تقنية FHE لإطلاق تطبيق ImHuman بشكل رائد، والذي لم يُظهر فقط تطبيق FHE في الهجمات ضد السحرة، كما أنه يشير أيضًا إلى إمكانات التبني الجماعي في مجال التشفير. تمثل هجمات Sybil تهديدًا كبيرًا في الشبكات اللامركزية، خاصة في مجال الإنزال الجوي، حيث يقوم المهاجمون بإنشاء عدد كبير من الهويات المزيفة للتلاعب بالشبكة أو الحصول على مزايا غير عادلة. يكافح تطبيق ImHuman بشكل فعال مثل هذه الهجمات بطريقة آمنة وتحافظ على الخصوصية.

تخطط Privasea لنشر تقنيتها في شبكة Solana وتصبح أول تطبيق لإثبات الإنسان على Solana. إن الأداء العالي لـ Solana وزمن الاستجابة المنخفض يجعلها منصة blockchain مثالية لدعم تقنية FHE الخاصة بـ Privasea واحتياجات حوسبة الذكاء الاصطناعي. لن يؤدي هذا النشر إلى تعزيز أمان نظام Solana البيئي فحسب، بل سيُظهر أيضًا إمكانات FHE في تطبيقات Web3. من خلال تشغيله على Solana، يستطيع تطبيق ImHuman من Privasea التحقق من هويات المستخدمين على نطاق أوسع، مما يضمن أمان وموثوقية الشبكة مع حماية خصوصية المستخدم.

يعمل تطبيق ImHuman عن طريق استخدام القياسات الحيوية للمستخدم البيانات لإنشاء هوية رقمية فريدة من نوعها. أولاً، يحتاج المستخدمون إلى مسح متجهات وجوههم من خلال الكاميرا الأمامية للتطبيق. وتكتمل هذه العملية بالكامل على جهاز المستخدم، مما يضمن عدم تسرب البيانات الحساسة. يتم بعد ذلك تشفير هذه البيانات وتحويلها إلى NFT الذي يمثل المتجه البيومتري المشفر للمستخدم. ويستفيد هذا من خصائص FHE، وهي إجراء حسابات معقدة دون فك تشفير البيانات، مما يضمن أمان وخصوصية البيانات.

أثناء مصادقة المستخدم، يقوم تطبيق ImHuman بمسح ملامح وجه المستخدم مرة أخرى ومقارنة البيانات المجمعة حديثًا مع البيانات المشفرة المخزنة على blockchain. تستخدم هذه العملية أيضًا تقنية FHE لضمان عدم فك تشفير البيانات أثناء عملية التحقق، وبالتالي تجنب مخاطر تسرب البيانات بشكل فعال. بالإضافة إلى ذلك، نظرًا لأنه يتم إنشاء NFT لكل مستخدم بناءً على القياسات الحيوية الفريدة الخاصة به، فمن الصعب نسخه أو تزويره، مما يزيد بشكل كبير من صعوبة تنفيذ هجوم Sybil.

من خلال تطبيق ImHuman، لا توفر Privasea أداة قوية لتعزيز أمان الشبكات اللامركزية فحسب، بل توضح أيضًا جدوى تقنية التشفير المتماثل تمامًا في تطبيقات العالم الحقيقي. توفر طريقة المصادقة هذه المستندة إلى القياسات الحيوية وFHE حلاً آمنًا يحافظ على الخصوصية للشبكات اللامركزية، مما يجعل ImHuman من Privasea أول تطبيق في مجال FHE مع إمكانية التبني الجماعي. بالإضافة إلى ذلك، من خلال إصدار مكافآت Airdrop للمشاركين، يمكن لـ ImHuman أيضًا تشجيع مشاركة المستخدمين واستمرار الاستخدام، مما يزيد من تعزيز تطبيقه على نطاق واسع. يوفر هذا الحل المبتكر استراتيجية دفاعية جديدة ضد هجمات Sybil.

4. مقارنة بين Privasea وحلول إثبات الإنسان الحالية

في حلول إثبات الإنسان الحالية، مثل Worldcoin وHuman Protocol، تواجه مخاطر الامتثال وقضايا الخصوصية. وبأخذ Worldcoin كمثال، أظهرت نتائج التحقيق التي أجراها مكتب مفوض الخصوصية في هونغ كونغ مؤخرًا أن عمليات Worldcoin في هونغ كونغ تنتهك قانون الخصوصية. ووجد التحقيق أن الأشخاص المشاركين في مشروع Worldcoin يحتاجون إلى جمع صور الوجه وقزحية العين من خلال مسح القزحية للتحقق من الهوية البشرية. وتنطوي هذه الممارسة على مخاطر خطيرة تتعلق بخصوصية البيانات الشخصية. ولذلك، طلب مفوض الخصوصية في هونغ كونغ من Worldcoin التوقف عن جمع صور قزحية العين وصور الوجه للمواطنين في هونغ كونغ.

يقوم البروتوكول البشري بإجراء التحقق من خلال جمع بيانات استجابة مهمة المستخدم وبيانات التفاعل ومعلومات الجهاز والمتصفح والموقع الجغرافي وبيانات سلوك المستخدم. على الرغم من أن هذه البيانات مجهولة المصدر ومشفرة قبل الاستخدام، إلا أنها لا تزال تنطوي على جمع كمية كبيرة من البيانات الشخصية وتشكل مخاطر معينة على الخصوصية والامتثال.

في المقابل، تولي Privasea المزيد من الاهتمام لحماية خصوصية المستخدم في التصميم. يستخدم التطبيق اللامركزي "ImHuman" من Privasea تقنية FHE للتحقق من هوية المستخدم ولا يحتاج إلى جمع معلومات حساسة مثل وجه المستخدم أو صورة قزحية العين. تتم عملية التحقق بالكامل على الجهاز المحمول الخاص بالمستخدم، ويتم تشفير بيانات ناقل الوجه ولا يتم نقلها إلى أي خادم. بهذه الطريقة، مع ضمان أمان التحقق، تحمي Privasea أيضًا خصوصية المستخدم إلى أقصى حد وتتجنب مخاطر تسرب البيانات.

Privasea ليست رائدة في مجال حماية الخصوصية فحسب؛ ومن خلال دمج تقنيات FHE وDePIN وZK، يتم توفير حلول قوية لخصوصية البيانات وأمانها. تتيح هذه التقنيات لشركة Privasea إجراء عمليات معالجة وتحليل معقدة للبيانات دون الكشف عن بيانات المستخدم، مما يقلل بشكل أكبر من مخاطر الامتثال. إن إمكانات حماية الخصوصية وأمن البيانات التي لا مثيل لها تجعل Privasea بعيدًا عن المنافسة وتصبح الحل الرائد في مجال إثبات الإنسان.

5. Accseal وPrivasea يتكاتفان للتعمق في حوسبة الخصوصية

لقد وضعت Privasea معيارًا جديدًا في مجال حوسبة الخصوصية من خلال قدراتها التقنية الممتازة FHE وDePIN وZK. باعتبارها شركة رائدة في مجال AI DePIN، تضع Privasea معيارًا جديدًا لخصوصية البيانات وأمانها من خلال حل FHE Machine Learning (FHEML) المبتكر الذي يجمع بسلاسة بين شبكات الحوسبة الموزعة والتدابير الأمنية المتقدمة. يستخدم التطبيق اللامركزي "ImHuman" الذي قدمته Privasea تقنية FHE لإجراء "إثبات الإنسانية" (PoH) بشكل آمن وتشفير بيانات متجه الوجه مباشرة على الجهاز المحمول الخاص بالمستخدم دون إرسالها عبر الخادم، وبالتالي تعزيز حماية الخصوصية وأمن المستخدم بشكل كبير بيانات. .

وفي هذا السياق، فإن Privasea وAccseal Reach استراتيجيتان التعاون لتعزيز مزاياها التكنولوجية. باعتبارها شركة رائدة في مجال تسريع أجهزة الحوسبة الخصوصية، ستوفر Accseal دعمًا لتسريع الأجهزة لشركة Privasea لتحسين كفاءة وأداء عمليات FHE الخاصة بها. وسيستكشف الطرفان بشكل مشترك إمكانية دمج تقنيات ZK وFHE، بهدف تحسين كفاءة حوسبة الخصوصية وتوسيع نطاق تطبيقها.

من خلال هذا التعاون، لا تُظهر Privasea ريادتها في مجال FHE فحسب، بل تنقل أيضًا مشروع DePIN الخاص بها إلى آفاق جديدة. ستقوم شركة Accseal بتطوير منتجات جديدة لتسريع الأجهزة لتوفير دعم تسريع الحوسبة لتطبيقات الطبقة العليا مثل Privasea، مما يزيد من تعزيز تطوير تكنولوجيا حوسبة الخصوصية. ويبشر التعاون بين الطرفين بإنجاز جديد في مجال حوسبة الخصوصية، خاصة أن التطبيق في مشروع DePIN سيكون أكثر شمولاً وتعمقاً.