Privasea співпрацює з Zama, щоб дослідити галузі штучного інтелекту, безпеки даних та машинного навчання

*«Останнім часом екосистема Privasea продовжує досягати значного екологічного прогресу. Отримавши новий раунд фінансування стратегічного раунду прямих інвестицій, Zama досягла стратегічного партнерства, і обидві сторони будуть пов’язані лонг часом. Це не тільки визнання Zama технічних рішень Privasea, лонг-річних перспектив розвитку та наративного напрямку, але й важливий крок вперед у застосуванні захисту конфіденційності у сфері машинного навчання». *

Zama — це технологічна компанія, яка займається просуванням застосування технології повністю гомоморфне шифрування (FHE) у галузі Блокчейн та штучного інтелекту, і протягом останніх чотирьох років вона постійно перетворювала FHE з абстрактної математичної теорії на практичний код, значно покращуючи здатність розробників застосовувати технологію FHE. Нещодавно Zama успішно залучила 73 мільйони доларів у своєму раунді серії A фінансування, що ще більше підтверджує впевненість ринку в технічній силі та потенціалі зростання Zama.

Zama розробила свічка з довгим хвостом бібліотеки та рішення PHE, які є зручними для розробників і продовжують оптимізуватися для продуктивності, із запуском fhEVM, який досяг значних результатів у смартконтракти конфіденційності для Блокчейн додатків і був інтегрований з найдовшими проектами, включаючи Fhenix, Shiba Inu та Inco, що ознаменувало крок вперед у корисності захисту конфіденційності в Блокчейн.

Штучний інтелект, машинне навчання тощо є потенційними сферами, які Zama сподівається сприяти широкому впровадженню технології FHE, наприклад, інструмент Concrete ML для обслуговування цих передових галузей, і ордер подальшого значного прогресу в цьому напрямку, Zama нещодавно досягла стратегічного партнерства з Privasea і сформувала глибоку технічну інтеграцію один з одним. Виходячи з цього, Zama надаватиме технічні підтримка для FHEML-рішення Privasea протягом лонг часу, а Privasea також стане важливою частиною головоломки для Zama, щоб застосувати своє рішення FHE до сфер AI та ML.

Завдяки цьому партнерству і Privasea, і Zama відіграватимуть незамінну роль в екосистемах один одного, і обидві екосистеми будуть пов’язані лонг часом. У той же час, укладення цього партнерства також вказує на те, що застосування технології збереження конфіденційності в області машинного навчання ось-ось відкриє новий прорив.

Розповідь про екосистему Privasea

Privasea — це обчислювальна платформа на основі AI+DePIN, що зберігає конфіденційність на основі PHE, призначена для забезпечення безпечного та стійкого обчислювального середовища штучного інтелекту та машинного навчання. Ми бачимо, що безпека та захист конфіденційності даних завжди були лонг довгостроковим і складним викликом у сфері штучного інтелекту, а рішення FHE від Privasea має високий рівень конфіденційності та відповідності даних, а також здатне відповідати законам і правилам, таким як Загальний регламент Європейського Союзу про захист даних (GDPR).

Серцем мережі Privasea є надійний трубопровід FHE, який базується на TFHE-RS і Concrete-ML і спеціально адаптований до потреб Privasea свічка з довгим хвостом. Цей компонент забезпечує надійну фортецю для безпеки даних, завдяки чому дані користувача шифруються та захищаються протягом усього процесу обчислень, навіть під час спільних обчислень. Таким чином, ми бачимо, що Zama є важливим джерелом Privasea FHE, і його підтримка для мережі Privasea є лонг довгостроковим і постійним.

Завдяки своїм API Privasea надає розробникам інструменти та можливості для доступу до можливостей мережі штучного інтелекту Privasea, дозволяючи їм безперешкодно інтегрувати можливості штучного інтелекту у свої програми, зберігаючи при цьому свої дані в безпеці та конфіденційності. Privasea також запустила Privanetix, орієнтовану на обчислення мережу DePIN, яка агрегує розподілені обчислювальні ресурси для безпечної та ефективної обробки шифрування даних. Кожен Нода мережі оснащений відповідним конвеєром FHEML, що дозволяє розподіленим вузлам ефективно виконувати обчислення машинного навчання без розкриття конфіденційних даних.

Мережа Privanetix працює на основі набору смартконтракти Privasea, що гарантує, що обчислювальні вузли в мережі можуть бути точно відстежені та винагороджені. Смарт-контракти забезпечують стимули для учасників мережі, зберігаючи при цьому прозорість і справедливість, а також є економічною основою для сталого функціонування всієї мережі.

Ще одна перевага Privasea полягає в тому, що він дозволяє користувачам без криптографії чи програмування легко отримати доступ до можливостей мережі та використовувати їх. Це не тільки значною мірою Падіння бар’єр для входу для використання передових обчислень FHE AI, дозволяючи більшій кількості лонг користувачів безпечно насолоджуватися зручністю штучного інтелекту, але й плавно розширюючи цей набір обчислювальних можливостей конфіденційності ШІ в різних сферах. У той же час мережа Privasea підтримує аудити відповідності, одночасно захищаючи дані користувачів, і відповідає різним національним законам і правилам, включаючи закони AML. Це поза блокчейном обчислювальне рішення не тільки забезпечує безпеку даних, але й гарантує, що поведінка мережі може бути переглянута, коли це необхідно, надаючи користувачам безпечне та надійне обчислювальне середовище.

Виходячи з цього, Privasea може бути добре інтегрований з різними лонг сценаріями, які лонг мати потреби в верифікації та обчислювальному аналізі для захисту даних, включаючи біометрію, охорону здоров’я, фінанси, безпечні хмарні обчислення даних, системи анонімного голосування тощо.

Ми бачимо, що Privasea сприяє широкомасштабному впровадженню рішень FHE і в той же час надає імпульс для поглибленої інтеграції та широкого впровадження технології штучного інтелекту в різних сценаріях за умови забезпечення безпеки даних і дотримання правил обробки даних, а також очікується, що екосистема стане новим носієм цінності для ринку додатків вартістю в трильйон доларів.

Пріваса та “вулиця з двостороннім рухом” Зама

В даний час співпраця між Прівасею і Замою досягла значного прогресу, і ядром співпраці між ними є Алгоритм інтеграція. Privasea не тільки підтримує основні рішення TFHE, але й інтегрує розширену бібліотеку TFHE-rs Zama у власну мережу для підвищення конфіденційності та безпеки операцій штучного інтелекту. У той же час Privasea тісно співпрацюватиме з технічною командою Zama, щоб гарантувати, що рішення TFHE може бути безперешкодно інтегровано в інфраструктуру Privasea, а за допомогою стрес-тестування та аудиту безпеки в тестовій мережі обидві сторони спільно забезпечать стабільність і безпеку інтеграції технологій.

На додаток до системної інтеграції, Privasea і Zama обговорять нові функції, такі як глобальна модель секретного ключа ZAMA, і розроблять їх, щоб закласти основу для майбутніх розгортань. У той же час Privasea також розробить серію додатків штучного інтелекту, що зберігають конфіденційність, на основі платформи ZAMA-ConcreteML, що охоплюють такі ключові сфери, як біометрія, розпізнавання медичних зображень та аналіз фінансових даних, і планує протестувати програми у власній мережі. Завдяки цим конкретним випадкам використання Privasea і Zama змогли перетворити теорію на практичну цінність для користувачів, а також перевірити ефективність шифрування технології в реальному середовищі.

Крім того, Privasea та Zama планують створити платформу для обміну знаннями для полегшення біржа технологій, ідей та найкращих практик за допомогою регулярних технічних семінарів та семінарів. Окрім низки технічних співробітництв, вони також планують здійснювати поглиблену співпрацю на ринковому рівні, таку як стратегії розширення ринку, спільне просування продукції тощо.

Таким чином, загалом Privasea підвищить конфіденційність і безпеку операцій штучного інтелекту, інтегрувавши бібліотеку TFHE-rs від Zama у свою мережу, і ця нова інтеграція буде супроводжувати розвиток екосистеми Privasea. Як екосистема, яка бачила застосування технології FHE в AI, ML та інших сферах, очікується, що Privasea надасть лонг підтримка на схему штучного інтелекту Zama та надасть важливі підтримка для обчислювальних ресурсів, необхідних для рішень FHE, які не можуть бути надані іншими партнерами Zama. Виходячи з цього, очікується, що Privasea стане важливою частиною головоломки для Zama, щоб застосувати своє рішення FHE у сфері штучного інтелекту та машинного навчання.

По суті, екологічне бачення Privasea і Zama однакове, з одного боку, обидві просувають впровадження технології FHE в різних сферах, і обидві сторони також є прихильниками AI, ML та інших сфер, і ця співпраця також розглядається як «вулиця з двостороннім рухом».

Новий Web3-профіль Zama

З екологічним баченням побудови наскрізної шифрування мережі HTTPZ («Z» означає «Zero Trust»), екосистема Zama забезпечує екосистему інструментів FHE з відкритим вихідним кодом для додатків Web2 і Web3, з одного боку, і полегшує розробникам використання FHE для різних випадків використання в таких областях, як Блокчейн і штучний інтелект, створюючи найдовші продукти з відкритим вихідним кодом.

З іншого боку, він будує новий фреймворк Web3 для кращої реалізації бачення.

Ми побачили, що Zama налагодила співпрацю з трьома об’єктами Web3 у різних напрямках, але з FHE як основною технологією, включаючи Inco, Fhenix і Privasea, для подальшого розширення своїх технічних рішень FHE. Inco представляє напрямок рівня 1 фреймворку Zama, Fhenix представляє напрямок Рівень 2, а Privasea служить напрямком об’єкта Depin AI.

Очікується, що заснована на Відкритий вихідний код фреймворку Zama, технологія FHE розшириться глибше в більш лонг областях і створить серію інноваційних і реальних рішень для підвищення конфіденційності у світі Web3 і встановлення нового стандарту в області конфіденційності даних в Інтернеті разом зі своїми партнерами по екосистемі.

Джерела інформації: