MT Capital Research Report: Wird Privasea vollständig homomorphe Verschlüsselung zur Masseneinführung bringen?

MT Capital engagiert sich seit jeher für Investitionen in innovative Unternehmen mit disruptivem Technologiepotenzial. Wir glauben, dass das dezentrale physische Infrastrukturnetzwerk (DePIN), das vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE) mit KI kombiniert, ein wichtiger Weg für die Zukunft ist. Die FHE-Technologie kann Berechnungen unter Beibehaltung der Datenverschlüsselung durchführen und so Privatsphäre und Sicherheit während des gesamten Datenverarbeitungsprozesses gewährleisten. Die Kombination von KI und DePIN kann nicht nur externe Rechenressourcen effizient nutzen, sondern auch komplexe Datenanalysen und maschinelle Lernaufgaben durchführen, ohne sich Gedanken über Datenlecks machen zu müssen. Die führende Position und die technologischen Vorteile von Privasea in diesem Bereich stehen in hohem Maße im Einklang mit der Investitionsstrategie von MT Capital. Wir glauben, dass wir durch die Unterstützung von Privasea die Entwicklung des FHE AI DePIN-Tracks fördern und zur sicheren und nachhaltigen Entwicklung der globalen digitalen Wirtschaft beitragen werden.

1. Was ist vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE)?

Fully Homomorphic Encryption (FHE) ist eine Verschlüsselungstechnologie, die es ermöglicht, arithmetische oder logische Operationen direkt am Chiffretext auszuführen und dabei den verschlüsselten Zustand der Daten beizubehalten. Dies bedeutet, dass eine komplexe Verarbeitung verschlüsselter Daten durchgeführt werden kann, ohne dass diese in Klartext entschlüsselt werden müssen, was für die Wahrung des Datenschutzes und der Datensicherheit revolutionär ist.

In herkömmlichen Datenverarbeitungsszenarien müssen die Daten zunächst entschlüsselt werden, um Berechnungen durchführen zu können. Dieser Prozess legt sensible Informationen offen und erhöht das Risiko von Datendiebstahl oder -missbrauch. Der Einsatz der FHE-Technologie hat alles völlig verändert. Mit FHE können verschlüsselte Daten direkt in den Berechnungsprozess eingespeist werden, während die Berechnungsergebnisse verschlüsselt bleiben, bis sie zur Anzeige der Ergebnisse benötigt werden. Diese Funktion ist wichtig für Branchen, die sensible Daten verarbeiten müssen, beispielsweise im Finanz-, Medizin- und Regierungssektor.

FHE ermöglicht auch die Auslagerung der Datenverarbeitung ohne Einbußen bei der Datenvertraulichkeit. Unternehmen können verschlüsselte Daten für komplexe Datenanalysen oder maschinelle Lernaufgaben an Drittanbieter senden, ohne sich Gedanken über Datenlecks machen zu müssen, da der Dienstanbieter die Originaldaten während des gesamten Prozesses nicht sehen kann.

2.Privasea: Das erste AI+DePIN-Netzwerk, das FHE nutzt

Privasea nutzt FHE-Technologie, um Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten, indem es KI und verteilte Netzwerkarchitektur nutzt, um eine komplexe Datenverarbeitung zu ermöglichen und gleichzeitig die Verarbeitung und Analyse der Daten vollständig verschlüsselt zu halten. Dies bedeutet, dass Benutzer maschinelles Lernen und andere fortgeschrittene Berechnungen durchführen können, ohne Originaldaten preiszugeben, was beim herkömmlichen Cloud-Computing unmöglich ist, was den Datenschutz beim Computing untergräbt.

Die Privasea-Plattform nutzt mehrere fortschrittliche FHE-Lösungen wie TFHE und CKKS, die ein hohes Maß an Datenschutz bieten und gleichzeitig die Genauigkeit und Effizienz der Berechnungen gewährleisten. Unter anderem unterstützt die TFHE-Lösung schnelle Bitoperationen innerhalb eines einzigen Befehlszyklus, während die CKKS-Lösung die Fähigkeit zur Verarbeitung von Gleitkommazahlen optimiert, sodass Privasea verschiedene komplexe wissenschaftliche Forschungs- und kommerzielle Anwendungen, wie Finanzanalysen und medizinische Daten, effektiv unterstützen kann. Verarbeitungs- und maschinelle Lernaufgaben.

Darüber hinaus implementiert Privasea auch Privanetix, ein hoch skalierbares verteiltes Computernetzwerk. Dieses Netzwerk besteht aus mehreren Rechenknoten. Jeder Knoten kann FHE-Operationen ausführen und die erforderlichen Rechenressourcen bereitstellen. Diese verteilte Architektur verbessert nicht nur die Verarbeitungsfähigkeiten der Plattform, sondern verbessert auch die Redundanz und Fehlertoleranz des Systems und gewährleistet so eine hohe Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Dienste. Diese Integration von KI und verteilten Netzwerken ermöglicht es Privasea, fortgeschrittene KI-Aufgaben wie Deep Learning, Mustererkennung und maschinelles Lernen zu bewältigen, die normalerweise eine enorme Rechenleistung und ein hohes Maß an Datenschutz erfordern. Beispielsweise können Anwender in der Medizin- und Gesundheitsbranche mit Privasea sensible Patientendaten sicher analysieren, Krankheiten vorhersagen und Behandlungspläne optimieren, ohne Angst vor Verstößen gegen Datenschutzbestimmungen haben zu müssen.

Privasea bietet außerdem eine einzigartige Smart-Contract-Suite, die es Benutzern ermöglicht, Datenverarbeitungsprozesse durch Smart Contracts zu verwalten und zu automatisieren und gleichzeitig die Datenverschlüsselung, einschließlich Datenüberprüfung, Ergebnisausgabe sowie Zuweisung und Belohnung von Rechenaufgaben, aufrechtzuerhalten. Diese Smart Contracts werden auf einem Distributed Ledger ausgeführt, was nicht nur die Transparenz und Nachvollziehbarkeit des Prozesses gewährleistet, sondern auch eine automatisierte Anreizverteilung auf Basis der von den Knoten bereitgestellten Rechenressourcen ermöglicht. Dieser Blockchain-basierte Anreizmechanismus erhöht die Netzwerkbeteiligung und die Recheneffizienz weiter, da jeder Knoten motiviert ist, zuverlässige Dienste bereitzustellen. Damit ist Privasea nicht nur eine Datenverschlüsselungs- und -verarbeitungsplattform, sondern auch ein vollständiges Ökosystem für verschlüsselte Daten.

Über die API von Privasea können Entwickler problemlos auf dieses komplexe System zugreifen und seine leistungsstarken Funktionen nutzen, um ihre eigenen KI-Anwendungen zu entwickeln und bereitzustellen. Diese Anwendungen sind in der Lage, verteilte Netzwerke zu nutzen, um die Rechenlast zu verteilen und gleichzeitig die Datenintegrität und -sicherheit zu gewährleisten, was besonders wichtig für Blockchain-Anwendungen ist, die große Mengen sensibler Daten verarbeiten müssen.

3. Die Zusammenarbeit mit Solana unterstreicht das Potenzial von Mass Adoption

Privasea nutzt die FHE-Technologie als Pionier der ImHuman-Anwendung, die nicht nur den Einsatz von FHE bei Anti-Sybil-Angriffen demonstriert, sondern auch sein Potenzial für Mass Adoption im Bereich der Verschlüsselung verdeutlicht. Sybil-Angriffe stellen eine große Bedrohung in dezentralen Netzwerken dar, insbesondere im Airdrop-Bereich, wo Angreifer eine große Anzahl gefälschter Identitäten erstellen, um das Netzwerk zu manipulieren oder sich unfaire Vorteile zu verschaffen. Die ImHuman-App bekämpft solche Angriffe wirksam, sicher und datenschutzschonend.

Privasea plant, seine Technologie im Solana-Netzwerk einzusetzen und die erste Proof of Human-Anwendung auf Solana zu werden. Die hohe Leistung und geringe Latenz von Solana machen es zu einer idealen Blockchain-Plattform zur Unterstützung der FHE-Technologie und der KI-Computing-Anforderungen von Privasea. Dieser Einsatz wird nicht nur die Sicherheit des Solana-Ökosystems erhöhen, sondern auch das Potenzial von FHE in Web3-Anwendungen demonstrieren. Durch die Ausführung auf Solana ist die ImHuman-Anwendung von Privasea in der Lage, Benutzeridentitäten umfassender zu überprüfen und so die Sicherheit und Zuverlässigkeit des Netzwerks zu gewährleisten und gleichzeitig die Privatsphäre der Benutzer zu schützen.

Die ImHuman-App nutzt die biometrischen Daten des Benutzers, um eine einzigartige digitale Identität zu erstellen. Zunächst müssen Benutzer ihre Gesichtsvektoren über die Frontkamera der App scannen. Dieser Vorgang wird vollständig auf dem Gerät des Benutzers durchgeführt, um sicherzustellen, dass keine vertraulichen Daten verloren gehen. Diese Daten werden dann verschlüsselt und in ein NFT umgewandelt, das den verschlüsselten biometrischen Vektor des Benutzers darstellt. Dies nutzt die Eigenschaften von FHE aus, die darin bestehen, komplexe Berechnungen ohne Entschlüsselung der Daten durchzuführen und so die Sicherheit und den Datenschutz der Daten zu gewährleisten.

Bei der Benutzerauthentifizierung scannt die ImHuman-App erneut die Gesichtszüge des Benutzers und vergleicht die neu erfassten Daten mit den verschlüsselten Daten, die auf der Blockchain gespeichert sind. Dieser Prozess nutzt auch die FHE-Technologie, um sicherzustellen, dass die Daten während des Verifizierungsprozesses nicht entschlüsselt werden, wodurch das Risiko eines Datenlecks effektiv vermieden wird. Da der NFT jedes Benutzers außerdem auf der Grundlage seiner einzigartigen biometrischen Daten generiert wird, ist es schwierig, ihn zu kopieren oder zu fälschen, was die Durchführung eines Sybil-Angriffs erheblich erschwert.

Mit der ImHuman-App stellt Privasea nicht nur ein leistungsstarkes Tool zur Verbesserung der Sicherheit dezentraler Netzwerke bereit, sondern demonstriert auch die Machbarkeit einer vollständig homomorphen Verschlüsselungstechnologie in realen Anwendungen. Diese auf Biometrie und FHE basierende Authentifizierungsmethode bietet eine sichere und die Privatsphäre wahrende Lösung für dezentrale Netzwerke und macht ImHuman von Privasea zur ersten Anwendung im FHE-Bereich mit Potenzial für eine Masseneinführung. Darüber hinaus kann ImHuman durch die Ausgabe von Airdrop-Belohnungen an die Teilnehmer auch die Teilnahme der Benutzer und die fortgesetzte Nutzung fördern und so die weit verbreitete Anwendung weiter fördern. Diese innovative Lösung bietet eine neue Verteidigungsstrategie gegen Sybil-Angriffe.

4. Vergleich zwischen Privasea und bestehenden Proof of Human-Lösungen

Bei den aktuellen Proof of Human-Lösungen wie Worldcoin und Human Protocol bestehen Compliance-Risiken und Datenschutzprobleme. Am Beispiel von Worldcoin zeigten die kürzlich abgeschlossenen Untersuchungsergebnisse des Büros des Datenschutzbeauftragten von Hongkong, dass die Aktivitäten von Worldcoin in Hongkong gegen die Datenschutzverordnung verstoßen. Die Untersuchung ergab, dass Personen, die am Worldcoin-Projekt teilnehmen, Gesichts- und Irisbilder durch Iris-Scannen sammeln müssen, um die menschliche Identität zu überprüfen. Diese Praxis birgt erhebliche Risiken für den Datenschutz. Daher forderte der Datenschutzbeauftragte von Hongkong Worldcoin auf, die Erfassung von Iris- und Gesichtsbildern von Bürgern in Hongkong einzustellen.

Human Protocol führt die Verifizierung durch, indem es die Daten zur Aufgabenantwort des Benutzers, Interaktionsdaten, Geräte- und Browserinformationen, geografischen Standort und Benutzerverhaltensdaten sammelt. Auch wenn diese Daten vor der Nutzung anonymisiert und verschlüsselt werden, ist damit dennoch die Erfassung einer großen Menge personenbezogener Daten verbunden und es birgt gewisse Datenschutz- und Compliance-Risiken.

Im Gegensatz dazu legt Privasea beim Design mehr Wert auf den Schutz der Privatsphäre der Benutzer. Die DApp „ImHuman“ von Privasea nutzt die FHE-Technologie zur Überprüfung der Benutzeridentität und muss keine sensiblen Informationen wie das Gesicht oder das Irisbild des Benutzers sammeln. Der Verifizierungsprozess findet vollständig auf dem Mobilgerät des Benutzers statt und Gesichtsvektordaten werden verschlüsselt und nicht an einen Server übertragen. Auf diese Weise gewährleistet Privasea nicht nur die Sicherheit der Verifizierung, sondern schützt auch die Privatsphäre der Nutzer weitestgehend und vermeidet das Risiko von Datenlecks.

Privasea ist nicht nur führend im Datenschutz, sondern bietet durch die Integration von FHE-, DePIN- und ZK-Technologien auch leistungsstarke Datenschutz- und Sicherheitslösungen. Diese Technologien ermöglichen es Privasea, komplexe Datenverarbeitung und -analyse durchzuführen, ohne Benutzerdaten preiszugeben, wodurch Compliance-Risiken weiter reduziert werden. Diese beispiellosen Datenschutz- und Datensicherheitsfunktionen heben Privasea von der Konkurrenz ab und werden zur branchenführenden Proof-of-Human-Lösung.

5. Accseal und Privasea engagieren sich gemeinsam im Bereich Privacy Computing.

Privasea hat mit seinen hervorragenden technischen Fähigkeiten FHE, DePIN und ZK einen neuen Standard im Bereich Privacy Computing gesetzt. Als Pionier im Bereich AI DePIN setzt Privasea mit seiner innovativen FHE Machine Learning (FHEML)-Lösung, die verteilte Computernetzwerke nahtlos mit fortschrittlichen Sicherheitsmaßnahmen kombiniert, neue Maßstäbe für Datenschutz und Sicherheit. Die von Privasea eingeführte DApp „ImHuman“ nutzt die FHE-Technologie zur sicheren Durchführung von „Proof of Humanity“ (PoH) und verschlüsselt Gesichtsvektordaten direkt auf dem Mobilgerät des Benutzers, ohne sie über den Server zu übertragen, wodurch der Schutz der Privatsphäre und die Sicherheit des Benutzers erheblich verbessert werden Daten. .

In diesem Zusammenhang hat Privasea eine strategische Zusammenarbeit mit Accseal geschlossen, um seine technischen Vorteile weiter zu stärken. Als führender Anbieter von Hardwarebeschleunigung für Datenschutz-Computing wird Accseal Privasea Unterstützung bei der Hardwarebeschleunigung bieten, um die Effizienz und Leistung seines FHE-Betriebs zu verbessern. Die beiden Parteien werden gemeinsam die Möglichkeit der Integration von ZK- und FHE-Technologien prüfen, um die Effizienz des Privacy Computing zu verbessern und seinen Anwendungsbereich zu erweitern.

Durch diese Zusammenarbeit stellt Privasea nicht nur seine Führungsrolle im FHE-Bereich unter Beweis, sondern führt auch sein DePIN-Projekt auf ein neues Niveau. Accseal wird neue Hardwarebeschleunigungsprodukte entwickeln, um Oberschichtanwendungen wie Privasea Rechenbeschleunigungsunterstützung zu bieten und so die Entwicklung der Datenschutz-Computing-Technologie weiter voranzutreiben. Die Zusammenarbeit zwischen den beiden Parteien stellt einen neuen Durchbruch im Bereich Privacy Computing dar, insbesondere wird die Anwendung im DePIN-Projekt umfangreicher und tiefgreifender sein.

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