Privasea и Zama договорились о сотрудничестве для совместного изучения областей искусственного интеллекта, безопасности данных и машинного обучения.
В последнее время экосистема Привазеи продолжает добиваться существенного экологического прогресса. После обтaiПосле нового раунда стратегического финансирования прямых инвестиций компания достигла стратегического партнерства с Zama, и обе стороны будут связаны друг с другом в течение длительного времени. Это не только свидетельствует о признании Zamas технических решений Privaseas, но и о долгосрочных перспективах. разработка перспективы и направление повествования, но также знаменует собой важный прогресс в применении защиты конфиденциальности в области машинного обучения.
Зама — это технология компания посвящен продвижению применения полностью гомоморфного шифрования (FHE) в области блокчейна и искусственного интеллекта. За последние четыре года он постоянно превращал FHE из абстрактной математической теории в практический код, значительно улучшая возможности разработчиков применять технологию FHE. Недавно Zama успешно привлекла $73 млн в рамках финансирования серии A, что еще раз подтвердило уверенность рынков в технической силе и потенциале развития Zamas.
В настоящее время Zama разработала удобные для разработчиков библиотеки и решения FHE и продолжает оптимизировать производительность. Его fhEVM добился замечательных результатов в смарт-контрактах конфиденциальности для приложений блокчейна и был интегрирован с несколькими проектами, включая Fhenix, Shiba Inu и Inco. Это сотрудничество знаменует прогресс в практичности защиты конфиденциальности в блокчейне.
Искусственный интеллект и машинное обучение — потенциальные области, в которых Зама надеется способствовать широкому внедрению технологии FHE. Например, ее инструмент Concrete ML обслуживает эти передовые области технологий. Чтобы добиться дальнейшего существенного прогресса в этом направлении, Zama недавно заключила стратегическое партнерство с Privasea и сформировала глубокую техническую интеграцию друг с другом. Исходя из этого, Zama обеспечит долгосрочную техническую поддержку решения Privaseas FHEML, а Privasea также станет для Zama важной частью головоломки в применении своего решения FHE в областях искусственного интеллекта и машинного обучения.
Благодаря этому сотрудничеству Privasea и Zama будут играть незаменимую роль в экосистемах друг друга, и эти две экосистемы будут связаны друг с другом на долгое время. В то же время создание этого партнерства также указывает на то, что применение технологий защиты конфиденциальности в области машинного обучения вот-вот приведет к новому прорыву.
Повествование об экосистеме Привазее
Privasea — это платформа конфиденциальных вычислений, управляемая AI+DePIN и основанная на технологии FHE. Компания стремится обеспечить безопасную и устойчивую вычислительную среду искусственного интеллекта и машинного обучения. Мы увидели, что в области искусственного интеллекта безопасность данных и защита конфиденциальности всегда были долгосрочной и сложной задачей, и решение Privaseas FHE обладает высокой степенью конфиденциальности и соответствия данным, а также может соответствовать законам и нормам, таким как Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR).
Ядром сети Privasea является мощный конвейер FHE, основанный на TFHE-RS и Concrete-ML и специально настроенный для нужд Privasea. Этот компонент обеспечивает надежную защиту данных, благодаря чему данные пользователей шифруются и защищаются на протяжении всего вычислительного процесса и не будут утечек даже во время совместных вычислений. Итак, мы видим, что Zama является важным источником Privasea FHE, и ее поддержка сети Privasea носит долгосрочный и непрерывный характер.
Privasea не только предоставляет разработчикам инструменты и функции для доступа к возможностям сети Privasea AI через свой API, помогая им легко интегрировать возможности AI в свои приложения, обеспечивая при этом безопасность и конфиденциальность данных. В то же время Privasea также запустила вычислительно-ориентированную сеть DePIN Privanetix, которая собирает децентрализованные вычислительные ресурсы для обеспечения безопасной и эффективной обработки зашифрованных данных. Каждый узел в сети оснащен применимым конвейером FHEML, что позволяет децентрализованным узлам эффективно выполнять вычисления машинного обучения, не раскрывая конфиденциальные данные.
Сеть Privanetix управляется набором смарт-контрактов Privaseas, который гарантирует точное отслеживание и вознаграждение вычислительных узлов в сети. Смарт-контракты предоставляют стимулы для участников сети, сохраняя при этом прозрачность и справедливость, и являются экономической основой для устойчивой работы всей сети.
Еще одним преимуществом Privasea является то, что она позволяет пользователям, не имеющим опыта криптографии или программирования, легко получить доступ и использовать возможности этой сети. Это не только значительно снижает порог использования передовых вычислений FHE AI, позволяя большему количеству пользователей безопасно наслаждаться удобством, предоставляемым AI, но также плавно расширяет этот набор вычислительных возможностей конфиденциальности AI в различных областях. В то же время, защищая данные пользователей, сеть Privasea поддерживает проверки соответствия и соответствует различным национальным законам и правилам, включая законы о борьбе с отмыванием денег. Это решение для автономных вычислений не только обеспечивает безопасность данных, но также гарантирует, что поведение сети можно будет просмотреть при необходимости, предоставляя пользователям безопасную и надежную вычислительную среду.
Благодаря этому Privasea может быть высокоинтегрирован со многими сценариями, требующими проверки, вычислений и анализа для защиты данных. Потенциальные сценарии включают биометрию, медицинское обслуживание, финансы, безопасные облачные вычисления, системы анонимного голосования и т. д.
Мы видим, что Privasea способствует широкомасштабному внедрению решений FHE, одновременно обеспечивая глубокую интеграцию технологии искусственного интеллекта с различными сценариями и широкое внедрение, обеспечивая при этом безопасность данных и соблюдение правил обработки данных. Ожидается, что эта экосистема также станет новым носителем стоимости для рынка приложений стоимостью в триллион долларов.
Приваси и Замас, двустороннее путешествие
В настоящее время сотрудничество между Privasea и Zama достигло существенного прогресса, и суть сотрудничества между ними заключается в интеграции алгоритмов. Privasea в настоящее время не только поддерживает основное решение TFHE, но также интегрирует расширенную библиотеку TFHE-rs Zamas в свою собственную сеть для повышения конфиденциальности и безопасности операций ИИ. В то же время Privasea будет тесно сотрудничать с технической командой Zamas, чтобы обеспечить беспрепятственную интеграцию решения TFHE в инфраструктуру Privaseas. Посредством стресс-тестирования и аудита безопасности тестовой сети обе стороны совместно обеспечат стабильность и безопасность технической интеграции.
Помимо системной интеграции, Privasea и Zama будут совместно изучать и разрабатывать новые функции, такие как глобальная модель ключей ZAMA, чтобы заложить основу для будущего развертывания. В то же время Privasea также разработает серию приложений искусственного интеллекта, сохраняющих конфиденциальность, на основе платформы ZAMA-ConcreteML. Эти приложения охватывают такие ключевые области, как биометрия, распознавание медицинских изображений и анализ финансовых данных, и компания планирует протестировать приложения в своей собственной сети. Благодаря этим конкретным случаям применения Privasea и Zama могут превратить теорию в реальную ценность для пользователя, а также проверить эффективность технологии шифрования в реальных условиях.
Кроме того, Privasea и Zama также планируют создать платформу для обмена знаниями посредством регулярных технических семинаров и мастер-классов для содействия обмену технологиями, идеями и передовым опытом. В дополнение к серии технического сотрудничества, они также планируют проводить углубленное сотрудничество на уровне рынка, такое как стратегии расширения рынка, совместное продвижение продукции и т. д.
Таким образом, в целом Privasea повысит конфиденциальность и безопасность операций искусственного интеллекта за счет интеграции библиотеки Zamas TFHE-rs в свою сеть, и эта новая интеграция будет сопровождать развитие экосистемы Privasea. Ожидается, что как экосистема, в которой технология FHE уже применялась в области искусственного интеллекта, машинного обучения и других областях, Privasea обеспечит долгосрочную поддержку макета Zamas AI и обеспечит важную поддержку вычислительных ресурсов, необходимых для решения FHE, что является чем-то вроде которые Zamas не могут предоставить другие партнеры. На этом основании ожидается, что Privasea станет для Zama важной частью головоломки в применении своего решения FHE в областях искусственного интеллекта и машинного обучения.
Фактически, Privasea и Zama имеют одинаковое экологическое видение. С одной стороны, оба способствуют внедрению технологии FHE в различных областях. В то же время обе стороны являются сторонниками искусственного интеллекта, машинного обучения и других сфер. Это сотрудничество также рассматривается как двустороннее движение.
Новый профиль Zama в Web3
Экосистема Zama стремится создать сеть со сквозным шифрованием HTTPZ (Z означает «нулевое доверие»). С этой целью, с одной стороны, он предоставляет экосистему инструментов FHE с открытым исходным кодом для приложений Web2 и Web3. Создавая множество продуктов с открытым исходным кодом, разработчики могут легче использовать FHE для различных вариантов использования в таких областях, как блокчейн и искусственный интеллект.
С другой стороны, компания создает новую платформу Web3, чтобы лучше реализовать свое видение.
Мы видим, что Zama в настоящее время наладила сотрудничество с тремя различными объектами Web3 с FHE в качестве основной технологии, включая Inco, Fhenix и Privasea, для дальнейшего расширения своих технических решений FHE. Среди них Inco представляет направление уровня 1 структуры Zama, Fhenix представляет направление уровня 2, а Privasea — направление объектов искусственного интеллекта Depin.
Ожидается, что технология FHE, основанная на платформе с открытым исходным кодом Zamas, будет распространяться на большее количество областей и создавать серию инновационных продуктов, которые могут решать практические проблемы, тем самым повышая конфиденциальность в мире Web3 и устанавливая новые стандарты в области конфиденциальности онлайн-данных. со своими партнерами по экосистеме.
Информационный ресурс:
https://www.privasea.ai/blog-posts/transforming-ai-with-fhe
Эта статья взята из Интернета: Privasea и Zama достигают сотрудничества для совместного изучения областей искусственного интеллекта, безопасности данных и машинного обучения.
Связанный: Капитал превращается из биткойнов в эти три альткойна
Коротко: Альткойны SOL, BNB и AVAX привлекают приток капитала на фоне недавнего застоя Биткойна и предлагают потенциал высокой прибыли. BNB предлагает прибыльную перспективу благодаря своему Launchpool, позволяющему участникам BNB увеличивать свои доходы, в то время как SOL и AVAX отстают. ANKR, RAY и MASK — восходящие звезды марта, но недавний рост индексов Z-Score WIF и MVRV BNB требует осторожности. По мере появления прибыльных возможностей инвесторы переводят свой капитал из биткойнов (BTC) в альткойны. Поскольку цена Биткойна остановилась вблизи недавних максимумов, а ставки бессрочного фьючерсного финансирования упали до новых минимумов, настроения рынка намекают на осторожный подход к флагманской криптовалюте. SOL, BNB, AVAX привлекают инвесторов Недавние действия инвесторов означают перераспределение капитала в сторону альткойнов, демонстрируя многообещающий рост. Они выделили три альткоина — Solana (SOL),…