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प्रिवासी और ज़ामा ने संयुक्त रूप से एआई, डेटा सुरक्षा और एमएल क्षेत्रों का पता लगाने के लिए सहयोग किया

विश्लेषण10महीना पहले发布 6086सीएफ...
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Recently, the Privasea ecosystem has continued to make substantial ecological progress. After obtaining a new round of strategic private equity financing, it has reached a strategic partnership with Zama, and the two parties will be bound together for a long time. This not only shows Zamas recognition of Privaseas technical solutions, long-term development prospects and narrative direction, but also marks an important progress in the application of privacy protection in the field of machine learning.

Zama is a technology company dedicated to promoting the application of fully homomorphic encryption (FHE) in the fields of blockchain and artificial intelligence. In the past four years, it has continuously transformed FHE from abstract mathematical theory into practical code, greatly improving developers ability to apply FHE technology. Recently, Zama successfully raised $73 million in its Series A financing, which further confirmed the markets confidence in Zamas technical strength and development potential.

वर्तमान में, ज़ामा ने डेवलपर-अनुकूल FHE लाइब्रेरी और समाधान विकसित किए हैं, और प्रदर्शन को अनुकूलित करना जारी रखा है। इसके fhEVM ने ब्लॉकचेन अनुप्रयोगों के लिए गोपनीयता स्मार्ट अनुबंधों में उल्लेखनीय परिणाम प्राप्त किए हैं, और इसे फेनिक्स, शिबा इनु और इनको सहित कई परियोजनाओं के साथ एकीकृत किया गया है। ये सहयोग ब्लॉकचेन में गोपनीयता सुरक्षा की व्यावहारिकता में प्रगति को चिह्नित करते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग संभावित क्षेत्र हैं जहां ज़ामा को FHE तकनीक को व्यापक रूप से अपनाने को बढ़ावा देने की उम्मीद है। उदाहरण के लिए, इसका कंक्रीट एमएल टूल इन अत्याधुनिक प्रौद्योगिकी क्षेत्रों की सेवा करता है। इस दिशा में और अधिक प्रगति करने के लिए, ज़ामा ने हाल ही में प्रिवासी के साथ एक रणनीतिक साझेदारी की है और एक दूसरे के साथ गहन तकनीकी एकीकरण का गठन किया है। इसके आधार पर, ज़ामा प्रिवासी के FHEML समाधान के लिए दीर्घकालिक तकनीकी सहायता प्रदान करेगा, और प्रिवासी ज़ामा के लिए अपने FHE समाधान को AI और ML के क्षेत्रों में लागू करने के लिए पहेली का एक महत्वपूर्ण हिस्सा भी बन जाएगा।

इस सहयोग के माध्यम से, प्रिवीसिया और ज़ामा एक दूसरे के पारिस्थितिकी तंत्र में एक अपरिहार्य भूमिका निभाएंगे, और दोनों पारिस्थितिकी तंत्र लंबे समय तक एक साथ बंधे रहेंगे। साथ ही, इस साझेदारी की स्थापना यह भी दर्शाती है कि मशीन लर्निंग के क्षेत्र में गोपनीयता संरक्षण प्रौद्योगिकी का अनुप्रयोग एक नई सफलता की शुरुआत करने वाला है।

प्रिवासी पारिस्थितिकी तंत्र की कहानी

प्रिवासी एक गोपनीयता कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म है जो AI+DePIN द्वारा संचालित है और FHE तकनीक पर आधारित है। यह एक सुरक्षित और टिकाऊ AI और मशीन लर्निंग कंप्यूटिंग वातावरण प्रदान करने के लिए प्रतिबद्ध है। हमने देखा है कि AI के क्षेत्र में, डेटा सुरक्षा और गोपनीयता संरक्षण हमेशा एक दीर्घकालिक और जटिल चुनौती रही है, और प्रिवासी FHE समाधान में डेटा गोपनीयता और अनुपालन का उच्च स्तर है, और यह EU जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन (GDPR) जैसे कानूनों और विनियमों का अनुपालन कर सकता है।

प्रिवेसी नेटवर्क का मूल एक शक्तिशाली FHE पाइपलाइन है, जो TFHE-RS और कंक्रीट-ML पर आधारित है और विशेष रूप से प्रिवेसी की जरूरतों के लिए अनुकूलित है। यह घटक डेटा सुरक्षा के लिए एक ठोस किला प्रदान करता है, ताकि उपयोगकर्ताओं का डेटा पूरी कंप्यूटिंग प्रक्रिया के दौरान एन्क्रिप्टेड और सुरक्षित रहे, और सहयोगी कंप्यूटिंग के दौरान भी लीक न हो। इसलिए हम देखते हैं कि ज़ामा प्रिवेसी FHE का एक महत्वपूर्ण स्रोत है, और प्रिवेसी नेटवर्क के लिए इसका समर्थन दीर्घकालिक और निरंतर है।

प्रिवेसी न केवल डेवलपर्स को अपने एपीआई के माध्यम से प्रिवेसी एआई नेटवर्क क्षमताओं तक पहुँचने के लिए उपकरण और फ़ंक्शन प्रदान करता है, बल्कि डेटा सुरक्षा और गोपनीयता सुनिश्चित करते हुए उन्हें अपने अनुप्रयोगों में एआई क्षमताओं को सहजता से एकीकृत करने में सहायता करता है। साथ ही, प्रिवेसी ने एक कंप्यूटिंग-केंद्रित डीपिन नेटवर्क, प्रिवेनेटिक्स भी लॉन्च किया है, जो एन्क्रिप्टेड डेटा की सुरक्षित और कुशल प्रसंस्करण को सक्षम करने के लिए विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग संसाधनों को इकट्ठा करता है। नेटवर्क में प्रत्येक नोड एक लागू FHEML पाइपलाइन से सुसज्जित है, जो विकेंद्रीकृत नोड्स को संवेदनशील डेटा को उजागर किए बिना कुशलतापूर्वक मशीन लर्निंग गणना करने की अनुमति देता है।

प्रिवेनेटिक्स नेटवर्क प्रिवेसीस स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट सूट द्वारा संचालित है, जो सुनिश्चित करता है कि नेटवर्क में कंप्यूटिंग नोड्स को सटीक रूप से ट्रैक किया जा सके और पुरस्कृत किया जा सके। स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट पारदर्शिता और निष्पक्षता बनाए रखते हुए नेटवर्क प्रतिभागियों के लिए प्रोत्साहन प्रदान करते हैं, और पूरे नेटवर्क के टिकाऊ संचालन के लिए आर्थिक आधार हैं।

प्रिवीसिया का एक और लाभ यह है कि यह क्रिप्टोग्राफी या प्रोग्रामिंग पृष्ठभूमि के बिना उपयोगकर्ताओं को इस नेटवर्क की क्षमताओं तक आसानी से पहुँचने और उनका उपयोग करने में सहायता करता है। यह न केवल उन्नत FHE AI कंप्यूटिंग का उपयोग करने की सीमा को बहुत कम करता है, जिससे अधिक उपयोगकर्ता सुरक्षित रूप से AI द्वारा लाई गई सुविधा का आनंद ले सकते हैं, बल्कि गोपनीयता AI कंप्यूटिंग क्षमताओं के इस सेट को विभिन्न क्षेत्रों में भी निर्बाध रूप से विस्तारित करता है। उसी समय, उपयोगकर्ता डेटा की सुरक्षा करते हुए, प्रिवीसिया नेटवर्क अनुपालन ऑडिट का समर्थन करता है और धन शोधन विरोधी कानूनों सहित विभिन्न राष्ट्रीय कानूनों और विनियमों को पूरा करता है। यह ऑफ-चेन कंप्यूटिंग समाधान न केवल डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करता है, बल्कि यह भी सुनिश्चित करता है कि आवश्यक होने पर नेटवर्क के व्यवहार की समीक्षा की जा सके, जिससे उपयोगकर्ताओं को एक सुरक्षित और विश्वसनीय कंप्यूटिंग वातावरण प्रदान किया जा सके।

इसके आधार पर, प्रिवेसी को डेटा सुरक्षा के लिए सत्यापन, कंप्यूटिंग और विश्लेषण आवश्यकताओं के साथ कई परिदृश्यों के साथ अत्यधिक एकीकृत किया जा सकता है। संभावित परिदृश्यों में बायोमेट्रिक्स, चिकित्सा देखभाल, वित्त, सुरक्षित क्लाउड डेटा कंप्यूटिंग, अनाम मतदान प्रणाली आदि शामिल हैं।

हम देखते हैं कि प्रिवेसिया एफएचई समाधानों को बड़े पैमाने पर अपनाने को बढ़ावा दे रहा है, जबकि एआई तकनीक को विभिन्न परिदृश्यों के साथ गहराई से एकीकृत करने और डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करने और डेटा विनियमों का अनुपालन करते हुए व्यापक रूप से अपनाने के लिए प्रोत्साहन प्रदान कर रहा है। इस पारिस्थितिकी तंत्र से ट्रिलियन-डॉलर के एप्लिकेशन बाजार के लिए एक नया मूल्य वाहक बनने की भी उम्मीद है।

प्रिवासीया और ज़मास दो-तरफ़ा यात्रा

वर्तमान में, प्रिवासी और ज़ामा के बीच सहयोग ने पर्याप्त प्रगति की है, और दोनों के बीच सहयोग का मूल एल्गोरिदम एकीकरण में निहित है। प्रिवासी वर्तमान में न केवल मुख्यधारा के TFHE समाधान का समर्थन करता है, बल्कि AI संचालन की गोपनीयता और सुरक्षा में सुधार करने के लिए ज़ामा के उन्नत TFHE-rs लाइब्रेरी को अपने नेटवर्क में एकीकृत करता है। साथ ही, प्रिवासी ज़ामा की तकनीकी टीम के साथ मिलकर काम करेगा ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि TFHE समाधान को प्रिवासी के बुनियादी ढांचे में सहजता से एकीकृत किया जा सके। परीक्षण नेटवर्क पर तनाव परीक्षण और सुरक्षा ऑडिट के माध्यम से, दोनों पक्ष संयुक्त रूप से तकनीकी एकीकरण की स्थिरता और सुरक्षा सुनिश्चित करेंगे।

सिस्टम एकीकरण के अलावा, प्रिवेसिया और ज़ामा संयुक्त रूप से भविष्य की तैनाती के लिए नींव रखने के लिए ज़ामा के वैश्विक प्रमुख मॉडल जैसी उभरती हुई विशेषताओं का पता लगाएंगे और उनका विकास करेंगे। साथ ही, प्रिवेसिया ज़ामा-कंक्रीटएमएल प्लेटफ़ॉर्म पर आधारित गोपनीयता-संरक्षण एआई अनुप्रयोगों की एक श्रृंखला भी विकसित करेगा। ये अनुप्रयोग बायोमेट्रिक्स, मेडिकल इमेज रिकग्निशन और वित्तीय डेटा विश्लेषण जैसे प्रमुख क्षेत्रों को कवर करते हैं, और अपने स्वयं के नेटवर्क पर अनुप्रयोगों का परीक्षण करने की योजना बनाते हैं। इन विशिष्ट अनुप्रयोग मामलों के माध्यम से, प्रिवेसिया और ज़ामा सिद्धांत को वास्तविक उपयोगकर्ता मूल्य में बदल सकते हैं, और वास्तविक वातावरण में एन्क्रिप्शन तकनीक की प्रभावशीलता को भी सत्यापित कर सकते हैं।

इसके अलावा, प्रिवासी और ज़ामा नियमित तकनीकी संगोष्ठियों और कार्यशालाओं के माध्यम से ज्ञान साझाकरण मंच स्थापित करने की भी योजना बना रहे हैं, ताकि प्रौद्योगिकी, विचारों और सर्वोत्तम प्रथाओं के आदान-प्रदान को बढ़ावा दिया जा सके। तकनीकी सहयोग की एक श्रृंखला के अलावा, दोनों ने बाजार स्तर पर गहन सहयोग करने की भी योजना बनाई है, जैसे कि बाजार विस्तार की रणनीति, संयुक्त उत्पाद प्रचार, आदि।

इसलिए कुल मिलाकर, Privasea अपने नेटवर्क में Zamas TFHE-rs लाइब्रेरी को एकीकृत करके AI संचालन की गोपनीयता और सुरक्षा को बढ़ाएगा, और यह नया एकीकरण Privasea पारिस्थितिकी तंत्र के विकास के साथ होगा। एक पारिस्थितिकी तंत्र के रूप में जिसने पहले से ही AI, ML और अन्य क्षेत्रों में FHE तकनीक के अनुप्रयोग को देखा है, Privasea से Zamas AI लेआउट के लिए दीर्घकालिक समर्थन प्रदान करने और FHE समाधान के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग संसाधनों के लिए महत्वपूर्ण समर्थन प्रदान करने की उम्मीद है, जो कि कुछ ऐसा है जो Zamas के अन्य भागीदार प्रदान नहीं कर सकते हैं। इस आधार पर, Privasea से उम्मीद की जाती है कि वह Zama के लिए अपने FHE समाधान को AI और ML के क्षेत्रों में लागू करने के लिए पहेली का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन जाएगा।

दरअसल, प्रिवासी और ज़ामा का पारिस्थितिकी दृष्टिकोण एक जैसा है। एक तरफ, दोनों अलग-अलग क्षेत्रों में एफएचई तकनीक को अपनाने को बढ़ावा दे रहे हैं। साथ ही, दोनों पक्ष एआई, एमएल और अन्य क्षेत्रों के समर्थक हैं। इस सहयोग को दोतरफा दौड़ के रूप में भी देखा जाता है।

ज़ामा की नई वेब3 प्रोफ़ाइल

ज़ामा इकोसिस्टम का लक्ष्य एक एंड-टू-एंड एन्क्रिप्टेड नेटवर्क HTTPZ (Z का मतलब है जीरो ट्रस्ट) बनाना है। इस उद्देश्य से, एक ओर, यह वेब2 और वेब3 अनुप्रयोगों के लिए एक ओपन सोर्स FHE टूल इकोसिस्टम प्रदान करता है। कई ओपन सोर्स उत्पादों का निर्माण करके, यह डेवलपर्स को ब्लॉकचेन और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जैसे क्षेत्रों में विभिन्न उपयोग मामलों के लिए FHE का अधिक आसानी से उपयोग करने में सक्षम बनाता है।

दूसरी ओर, यह अपने विज़न को बेहतर ढंग से साकार करने के लिए एक नया वेब3 फ्रेमवर्क तैयार कर रहा है।

हम देख सकते हैं कि ज़ामा ने वर्तमान में अपने FHE तकनीकी समाधानों का और विस्तार करने के लिए FHE को मुख्य तकनीक के रूप में इस्तेमाल करते हुए तीन अलग-अलग Web3 सुविधाओं के साथ सहयोग स्थापित किया है, जिसमें Inco, Fhenix और Privasea शामिल हैं। उनमें से, Inco ज़ामा फ्रेमवर्क की लेयर 1 दिशा का प्रतिनिधित्व करता है, Fhenix लेयर 2 दिशा का प्रतिनिधित्व करता है, और Privasea Depin AI सुविधा दिशा है।

ज़मास ओपन सोर्स फ्रेमवर्क के आधार पर, एफएचई प्रौद्योगिकी से अधिक क्षेत्रों में विस्तार करने और नवीन उभरते उत्पादों की एक श्रृंखला बनाने की उम्मीद की जाएगी जो व्यावहारिक समस्याओं को हल कर सकते हैं, जिससे वेब 3 दुनिया की गोपनीयता बढ़ जाएगी और अपने पारिस्थितिकी तंत्र भागीदारों के साथ ऑनलाइन डेटा गोपनीयता के क्षेत्र में नए मानक स्थापित होंगे।

जानकारी का श्रोत:

https://www.privasea.ai/blog-posts/transforming-ai-with-fhe

https://www.zama.ai/media

यह लेख इंटरनेट से लिया गया है: प्रिवासी और ज़ामा ने संयुक्त रूप से एआई, डेटा सुरक्षा और एमएल क्षेत्रों का पता लगाने के लिए सहयोग किया

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