Privasea تفصيل التفسير: شبكة الذكاء الاصطناعى بناءً على التشفير الكامل بدوام

المؤلف: DeWhales Research Source: Substack Translation: Shan Oba ، Baitchain Vision Realm

1. مقدمة: ما هو FHE ، تاريخها والتطبيقات

يمثل Fhe تشفيرًا متطابقًا تمامًا ، وهو حل تشفير يسمح للنص المشفر بأداء الحوسبة مباشرة دون فك التشفير.هذا يعني أن البيانات المشفرة تحافظ على حالة التشفير خلال عملية الحوسبة ، كما أن نتيجة الحساب مشفرة.يدعم Fhe حساب البيانات المشفرة ، بما في ذلك التعلم الآلي وتحليل الذكاء الاصطناعي ، بحيث يمكن للعلماء والباحثين والمؤسسات التي تعتمد على البيانات استخراج رؤى قيمة دون فك تشفير أو تسرب البيانات الأساسية.إن تشفير الحالة نفسه تمامًا هو أقوى شكل من أشكال التشفير ، ولكن له عيب كبير ويتطلب الكثير من قوة الحوسبة.

في الواقع ، هناك العديد من أنواع fhe: bgv ، bfv ، ckks ، fhew ، nufhe ، و tfhe.بعد اقتراحه في عام 1978 ، تطور تشفير الحالة (HE) في البداية ببطء في السنوات الثلاثين الأولى.ظهر الشكل الحالي لـ Fhe في عام 2009. في ذلك الوقت ، اقترح كريج جينتري طريقة للوفاء بتشفير متجانس تمامًا ، على الرغم من أن النظام سيؤدي إلى ضوضاء في كل مرة يعمل فيها.في وقت لاحق ، اقترح بعض الأشخاص نسخة معدلة مع نص مشفر صغير ، ولكن تم اقتراح الحل الأكثر شعبية من قبل Zvika Brakerski وفريقه.بعد العديد من التكرارات المستمرة -BGV و BFV و CKKS -GSW ، وتم تطويرها لتطوير FHEW (تم إطلاقها في عام 2014) و TFHE (تم إطلاقها في عام 2016).قام Chillotti و Gama و Georgieva و Izabachene باختصار تأخير كل عملية توجيه الباب إلى أقل من 0.1 ثانية.منذ ذلك الحين ، تضمن البرنامج إرشادات البرمجة في عمليته ، وتسريع FHE ، وجعله قابلاً للتطبيق على معظم حالات الاستخدام ، بما في ذلك تطبيقات Web2 و Web3.

>

حتى الآن ، فإن النتيجة النهائية هي TFHE-RS من Zama ، والتي مددت وظيفة TFHE الأصلية لدعم إرشادات برمجة عدد صحيح.علاوة على ذلك ، فإن تطبيق privasea الحالي هو tfhe-rs.

حالة استخدام:

• الحوسبة السحابية:يتيح FHE للمستخدمين تخزين ومعالجة البيانات على الخوادم البعيدة في خادم بعيد لجلب فوائد ضخمة إلى الحوسبة السحابية.هذا يعني أنه يمكن للمستخدمين استخدام إمكانات الحوسبة القوية للسحابة مع ضمان أمان وخصوصية البيانات.هذا هو وضع الفوز لجميع المشاركين.

• الخدمات المالية:يمكن للخدمات المالية أيضًا استخدام وظيفة Fhe.من خلال معالجة البيانات المالية بشكل آمن ، يسمح FHE للمؤسسات المالية بتحليل البيانات المشفرة المعقدة.أفضل جزء هو تلك خصوصية العميللا يزال دون تغيير طوال العملية.

• التعلم الآلي:من خلال تدريب النموذج على بيانات التشفير ، يمكن لـ Fhe تعزيز التعلم الآلي بشكل كبير.يمكّن ذلك المؤسسة من استخدام قوة التعلم الآلي مع ضمان أمان البيانات.

2. نظرة عامة على الخصوصية

توفر شبكة Privasea AI حلولًا للخصوصية المتعلقة ببيانات الذكاء الاصطناعي.تمثل هذه الشبكة بنية القطع التي تجمع بين التشفير الكامل (FHE) مع حافز قائم على blockchain لحل الاهتمام المتزايد بخصوصية البيانات ، وتلبية الطلب المتزايد على الحوسبة AIتقسم شبكة Privasea AI من النظرية إلى التطبيق إلى المستويات الأربعة التالية: طبقة التطبيق ، طبقة التحسين ، الطبقة الحسابية ، والطبقة الأصلية.توفر الشبكة حلولًا عامة ومخصصة لتلبية الفجوة بين خصوصية المستخدم وموارد الحوسبة الموزعة في معالجة الذكاء الاصطناعي ، وتغطي جميع المستويات الأربعة من FHE.

يتمثل أحد الهدف الرئيسي لشبكة Privasea AI في ضمان الامتثال لقواعد حماية البيانات ، بما في ذلك “لوائح حماية البيانات العامة” الصارمة للاتحاد الأوروبي (GDPR).طرحت هذه اللوائح متطلبات صارمة لجمع ومعالجة وتخزين البيانات الشخصية.

2.1 المشاركين في الشبكة:

>

• مستخدمي الشبكة (مالكو البيانات ، مستقبلات النتائج): مهام التعلم الآلي المبدئي ، وتوفير البيانات بشكل آمن ، وتفاعلوا مع الإنترنت للحصول على نتائج فك التشفير.

• عقدة Privnetix (حساب العقدة): كمزود خدمة في شبكة Privasea AI ، فإنها توفر موارد الحوسبة لمهام التعلم الآلي للحماية من الخصوصية.

• Decryptor: تأكد من أن نتائج التشفير التي تم إنشاؤها بواسطة عقدة Privanetix يتم فك تشفيرها خصيصًا من قبل المشاركين الخاصين.يتعاونون مع مستخدمي الشبكة لفك تشفير وشرح النتيجة النهائية لمهام التعلم الآلي لضمان خصوصية وتكامل نتائج فك التشفير.

2.2 بنية Privasea:

>

تتكون شبكة Privasea AI من أربعة مكونات رئيسية: مكتبة Hesea و Privasea API و Privanetix و Privasea Smart Contract.

• مكتبة Hesea: يشكل هذا المكون أساس شبكة Privasea AI.توفر مكتبة Hesea للمطورين أذونات للوصول إلى وظائف مختلفة.

• Privasea API: مجموعة من البروتوكولات والأدوات الشاملة على أساس مكتبة Hesea.تتيح Privasea API للمطورين دمج وظائف حماية الخصوصية المتقدمة بسهولة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

• Privanetix: شبكة عقدة الحوسبة ، والتي يمكن حسابها بشكل آمن على البيانات المشفرة.من خلال توزيع الحسابات على عقد متعددة ، يضمن Privanetix قابلية التوسع وكفاءة شبكة Privasea AI.

• مجموعة العقود الذكية Privasea: تتضمن هذه المجموعة سلسلة من العقود الذكية المصممة بعناية للتعامل مع جميع جوانب إدارة الشبكة.

بالإضافة إلى ذلك ، وفقًا لـ GitHub ، يحتوي Privasea أيضًا على العديد من المكونات الأخرى لـ Zama AI ، والتي يمكن أن توفر حل Fhe الأكثر تقدماً لـ blockchain و AI:

• ملموسة: برنامج التحويل البرمجي مفتوح المصدر (تم تحديثه باسم TFHE-RS) ، والذي يمكن أن يبسط استخدام تشفير الحالة الكاملة (FHE).يسمح لبرنامج Python بتحويله إلى برنامج مكافئ Fhe.بالنسبة للمطورين الذين يرغبون في إنشاء تطبيق عالي المستوى يقبل إدخال التشفير وإنشاء الإخراج المشفر ، فإن الخرسانة مفيدة للغاية.

• TFHE-RS: يتم استخدام تطبيق TFHE’s Pure Rust لأداء عمليات BUR و INTEGER على البيانات المشفرة.تم تصميم TFHE-RS للمطورين والباحثين الذين يرغبون في التحكم الكامل في وظيفة TFHE دون الحاجة إلى القلق بشأن تفاصيل الطبقة السفلية.

• الخرسانة ML: Zama هي أداة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي للحماية من الخصوصية (PPML) على أساس الخرسانة.ويهدف إلى تبسيط استخدام علماء البيانات لاستخدام التشفير متعدد الاتجاهات (FHE) لمساعدتهم تلقائيًا على تحويل نماذج التعلم الآلي إلى نماذج مكافئة متجانسة.

2.3 Privasea Workflow:

>

1. يقوم المستخدمون بإنشاء حسابات ، وإعداد مهام التعلم الآلي ، وتشفير المتجهات محليًا من خلال واجهة API التي يتم تطبيقها بواسطة التعلم الآلي ، وإنشاء مفتاح Exchange محليًا.

2. يمكن للمستخدمين بعد ذلك إرسال مهام التشفير إلى شبكة Privenix ودفع رسوم الخدمة من خلال blockchain.

3. تستقبل عقدة Privenix وتنفيذ مهمة التشفير في مجال تشفير المستخدم ، ثم تستخدم مفتاح التبديل السابق للمستخدم لنقل نتيجة التشفير إلى مجال تشفير الشخص الذي تم فك تشفيره.

4. بمجرد الانتهاء من العمل ، سيرسل Privanetix النتيجة إلى decryptor

5. بعد ذلك ، يستخدم Decryptor مفتاح عميله لفك تشفير النتائج ، واستخدام حل تشفير الوكيل (قبل) لإرسال نتيجة فك التشفير إلى مستخدمي الشبكة.

2.4 سلامة سير عمل حالة CAYC:

>

1. سجل بطاقة الهوية مع الصور: يقدم المستخدمون بطاقات هوية ، بما في ذلك الصور.عميل استخدام ميزة استخراج خوارزمية استخراج ميزات الوجه من صورة بطاقة الهوية

2. إرسال مهمة التحقق من صورة شخصية: يستخدم المستخدمون الكاميرا أو الجهاز المحمول لالتقاط الصور الشخصية ، ويستخدم العميل نفس خوارزمية استخراج الميزات كتسجيل بطاقة الهوية ، ويستخرج ميزات الوجه من صورة صورة شخصية.

3. إعادة تشفير تضمين صورة المعرف: تسترجع عقدة Privanetix المحددة معرف التشفير المرتبط بالمعرف المشفرة من قاعدة بيانات الأمان.

4. التعامل مع وجه الوجه في النص المشفر: باستخدام وظيفة FHE ، يتم حساب عقدة privanetix على المعرف المشفر والمدمج الذاتي ، مثل حساب المسافة بينهما.تقارن عقدة Privanetix المسافة من العتبة المحددة مسبقًا لتحديد التشابه.يتم الاحتفاظ بالنتيجة في الشفرة.

5. أرسل النتيجة المشفرة إلى Decryrator: سترسل عقدة Privanetix النتائج المشفرة إلى Decryrator لمزيد من المعالجة.

6.

7. ناقل الحركة الناتج: يستخدم decryptor إعادة تدوير الوكيل (قبل) أو غيرها من الطرق المناسبة لتمرير النتيجة النهائية بأمان إلى الآلية أو الكيان المعين الذي يحتاجها.

3. جيثب

لقد قمنا بفحص بعض مستودعات Zama AI.مستودع privaseaجوهرأول ما يجذب انتباهك هو أن التحديث الأخير لمستودع Privasea كان في يوليو 2023.قد يكون هذا لأن المنافسة الحالية حول مهام FHE و AI/ML هي شرسة للغاية ، لذلك لن يصدر الفريق تحديثات للحفاظ على حيوية التطوير.

Privasea-generalإنه مستودع Privasea الرئيسي مع حزم برامج مفتوحة المصدر متعددة.تتضمن حزم البرامج هذه HESEA_LIB ، وهي مكتبة تشفير كاملة المستوى (FHE) عالية المستوى ، وتزود المطورين بأدوات حوسبة أمان قوية ومرنة وسهلة الاستخدام.أو privasea-miscellawer ، والتي تحتوي على بيانات المصدر التي يمكن استخدامها لمستودع Privatesea الآخر.

Hesea_lib-الصبح عبارة عن مكتبة تشفير الحالة الكاملة للقطع (FHE) ، وتوفر للمطورين أدوات حوسبة أمان قوية ومرنة وسهلة الاستخدام.تم تصميم Hesea مع التكنولوجيا المشفرة الأكثر تقدماً والأداء العالي المحسّن.يوفر Hesea مجموعة متنوعة من حلول Fhe ، بما في ذلك TFHE ، CKKS ، BGV ، BFV ، وما إلى ذلك ، ويمكن حساب استخدام بيانات التشفير دون فك التشفير.هذا يضمن أن يتم الحفاظ على البيانات الحساسة في أمان وتجنب تسرب الخصوصية والتهديدات الأمنية.

مقارنة _demo-هذه مظاهرة باستخدام مكتبة Hesea لفرز النص المشفر.سيقوم برنامج العرض التوضيحي هذا بتشفير التسلسلات الصريحة المراد فرزها إلى تسلسل النص المشفر المقابل ، وفرز التسلسل من خلال تسلسل نص مشفر مقارنة.بعد ذلك ، سيحل البرنامج تسلسل النص الكثيف ويخرج التسلسل الصريح بعد الفرز.

dinn_demo-هذه مظاهرة تستخدم مكتبة Hesea للاعتراف الرقمي بخط اليد الأمان.ويمثل طريقة التعلم العميق للحماية من الخصوصية باستخدام مخطط تشفير TFHE.الميزة الرئيسية لـ Dinn هي أنها تتمتع بدقة التنافسية مع استخدام الشبكات العصبية المنفصلة للحفاظ على الكفاءة التشغيلية العادية مع الحفاظ على الكفاءة التشغيلية العادية.تقلل هذه الشبكات الأوزان والتعويضات الكمية من تعقيد الحساب الأساسي وتبسيط برنامج دليل TFHE الأولي.لذلك ، تم تحسين تقدير الحالة نفسها ، وبالتالي تحسين الكفاءة.

4. الرموز

الرموز المميزة PRVA هي رموز عملية في شبكة Privasea.كما أنه يعمل كوسيلة تبادل ، ويمكن للمستخدمين الوصول إلى خدمات الخصوصية وإلغاء تأمين وظائف مختلفة في النظام البيئي.إن قيمة الرموز المميزة لـ PRVA مدفوعة بشكل أساسي بالطلب على خدمات الشبكة ، بما في ذلك التعلم الآلي لحماية الخصوصية وغيرها من الوظائف المستندة إلى Al.

على وجه التحديد ، يلعب رمز PRVA الدور التالي في النظام الإيكولوجي:

-تسهيل المعاملة
-الدورة والمكافأة
-رابيرات والتصويت
-أمن الشبكة والشبكة
-الميزات الحصرية

توزيع الرمز المميز:

• التعدين/التعهد (45 ٪)-في المهمة إلى عقدة التعهد المقدمة في المشروع مع تشفير متجانس كامل (FHE) وخدمات الخصوصية الأخرى.

• تخصيص الفريق (10 ٪)

• Surportr (20 ٪)

• توزيع التسويق وتنمية المجتمع (15 ٪)-سيتم استخدام هذه العملة للتسويق وتنمية خطط.

• الاحتياطي (6 ٪)—— تنطبق هذه الفئة بشكل أساسي على المشاريع التي لا يمكن التخطيط لها ، مثل اللوائح المستقبلية التي يجب أن تكون راضية أو تراخيص تحتاج إلى تطبيقها.

• السيولة (4 ٪)— – هذه السيولة أمر بالغ الأهمية ، لأنه يمكن أن يضمن أن المشاركين يمكنهم الدخول أو الخروج من مناصبهم دون التسبب في تقلبات كبيرة في الأسعار ، وبالتالي تعزيز نمو السوق.

5. فريق

LinkedInالرئيس التنفيذي ديفيد جياووهو رجل أعمال ذو خبرة مع خلفية قوية في تطوير الأنظمة المعقدة.من عام 2015 إلى عام 2020 ، شغل ديفيد كمؤسس مشارك وكبير المنتجات في Golden Ridge Robotic AB.في الوقت نفسه ، شارك أيضًا في تطوير برامج Volvo -كمصمم نظام لـ Volvo ، كنت مسؤولاً عن تصميم وتصميم وظيفة نظام تكوين السيارة في بنية SPA2 الجديدة في Volvo.في عام 2021 ، أطلق Nulink لتوفير تقنية Pre+ZK للتطبيقات اللامركزية من خلال API.بالإضافة إلى ذلك ، تمكن تجربة David في Volvo Privasea من المشاركة في المشاريع المشتركة التي تنفذها Rise (مؤسسة أبحاث سويدية) و ALKIT Communications AB لصناعة السيارات.

تينغ جاو ، ناجحةكبير علماء الأبحاث-الخلفية مع النمذجة الرياضية والرياضيات التطبيقية العميقة: منذ عام 2010 ، كان باحثًا في معهد إلينوي للتكنولوجيا.منذ عام 2021 ، شغل منصب أستاذ مساعد للرياضيات التطبيقية ، والنمذجة العشوائية ، والتعلم العميق ، وتطبيقه في تمويل الرياضيات

أليكس (ص) جايجارسكي ، لينكدينخبرة في النمو Has Rich في مسؤولي النظام منذ عام 2006 ، مما جعله موظفين تسويق فني.قبل انضمامه إلى Privasea ، كان عضوًا في فريق التسويق مع Nuilink و David Jiao.

زين دارين ، تنمية المجتمع وإدارته ، لينكدين-مع تجربة غنية في إدارة المجتمع ، شغل منصب المضيفين ومساعدي Manta و Polyhedra و Tansi Network ، ومضياف ومساعدين في Arcomia وسلسلة القصة.

6. التعاون والتكامل والتطبيق

التطبيق الفعلي الرئيسي الحالي لـ Privasea هو Imhuman ، وقد تم إطلاق هذا التطبيق على Google Play و AppStore.إنها تنفيذ تقنية POH (الشهادة البشرية) التي يمكن أن تؤكد الهوية الإنسانية وحماية عدد الانتهاكات من الروبوتات وتقليد الذكاء الاصطناعي.في هذا التطبيق ، يعد تأكيد الهوية من خلال تقنية الوجه البيومترية دليلًا على الهوية الإنسانية من خلال NFT.البيانات الحيوية -هي شبكة من خلال متجه التشفير على جهاز المستخدم.ثم استخدم مفتاح عميل المستخدم لتشفير هذه المتجهات وإرسالها إلى خادم شبكة الأمان في Privasea.تخطط Privasea حاليًا لتنفيذ حل POH في Linea ، والحركة ، والبوابة ، وتتكامل مع Telegra ،/Discord/Reddit.

مثال مع تكامل TG Robot:

>

>

Mind Network هي رائدة في Lake Zero Trust Data Lake.تقوم Privasea حاليًا ببناء مكتبة رائعة تعمل على تحسين التشغيل الأساسي للتشفير المتجانس تمامًا لتوفير حلول عالية الكفاءة وحلول مريحة لعملاء Web2 و Web3.من ناحية أخرى ، تركز Mind Network على العقود الذكية التي تعتمد على البيانات الآمنة والبيانات المشفرة AI.أحد الجوانب الرئيسية لهذا التعاون هو أن شبكة العقل دمجت بيانات FHE لشبكة العقل في شبكة AI الخاصة بـ Privasea.

BNB Grienfield -Combine Management مع إمكانات التمويل اللامركزي (DEFI) في سلسلة BNB الذكية (BSC).انضم Privasea AI Network و BNB Greenfield إلى تغيير نمط تخزين البيانات والخصوصية.ستحقق تقنية FHE الخاصة بـ Privasea تشفيرًا متينًا لبيانات المستخدم على الشبكة.بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للمطورين على منصة BNB Greenfield استخدام البيانات المشفرة بسلاسة لإجراء العمليات الحسابية ، وتغطية العمليات مثل إحصائيات البيانات ، والتحليل المنطقي ، وتقييم نموذج التعلم الآلي

أطلقت Ton Network -Privasea Bot Securecheck Secure ، وهو حل شبكة TON لإعادة تعريف التحقق من هوية المستخدم باستخدام تقنية التعرف على الوجه المتقدمة مع تشفير الحالة نفسه [FHE].

PRI-AUTO هو مشروع صناعة السيارات المستدامة.بموجب مشروع PRI-AUTO ، ستقوم Privasea ببناء البنية التحتية لإنشاء مصادر بيانات أمان لصناعة السيارات ، وتحقيق تبادل البيانات بين شركات OEM و MAAS وشركات التأمين من خلال أذونات الوصول الذكية.لهذا المشروع ، تعمل Privasea مع Rise (مؤسسة بحثية سويدية) و ALKIT Communications AB (مورد يقدم خدمات جمع البيانات لمصنعي المعدات الأصلية مثل Volvo Group و Volvo Automobile).

7

تم دعم Privasea من DeWhales Capital و Binance Labs و Gate Labs و OKX Ventures و MH Ventures و K300 Ventures و QB Ventures و Crypto Times و Basic Capital و Duckdao وغيرهم من المؤيدين ، بالإضافة إلى بعض رجال الأعمال من الصناعة. مثل Zakaria (Zak) Aves و Luke Sheng (من ChainLink) للحصول على التزام استثمار بقيمة 5 ملايين دولار.

8. الخلاصة

من خلال حل مشكلة الكفاءة والتركيز على تحسين الخوارزمية الحالية ، مهدت Privasea الطريق لصالح FHE المستخدم على نطاق واسع ، مما يضمن أن أمان البيانات والخصوصية يمكن أن تتعايش في هذا العالم الذي يحركه البيانات.تتيح حلولهم للمستخدمين استخدام مجموعة متنوعة من موارد الحوسبة الموزعة التي توفرها blockchain ، مع الحفاظ على التحكم الكامل في البيانات والنماذج عند معالجة الذكاء الاصطناعي.أصبح عالم اليوم أكثر تعقيدًا ، والاتصال بين Web3 و AI يقترب.