Швидкий розвиток машинного навчання (ML) та штучного інтелекту (AI) революціонізував різні галузі, надаючи нові можливості та ефективність. Від охорони здоров'я до фінансів ці технології трансформували спосіб, яким ми обробляємо та аналізуємо дані, пропонуючи цінні уявлення та автоматизуючи складні завдання. Однак із зростанням штучного інтелекту та машинного навчання з'являються обурення щодо приватності та безпеки особистих даних. Зі збільшенням збору та обробки даних зростає ризик несанкціонованого доступу, витоку даних та зловживання інформацією.

Приватна мережа AI вирішує ці проблеми, інтегруючи високорівневі заходи забезпечення конфіденційності та безпеки у свою структуру. Застосовуючи Повністю Гомоморфне Шифрування (FHE) та децентралізовані протоколи, Privasea забезпечує безпечну обробку та захист даних. Цей інноваційний підхід дозволяє користувачам скористатися можливостями штучного інтелекту, не шкодя їхній конфіденційності, забезпечуючи безпечне рішення для цифрової ери.

Що таке Privasea?

Privasea - децентралізована мережа фізичної інфраструктури (DePIN), призначена для підвищення конфіденційності та безпеки даних на протязі процесу обчислень штучного інтелекту. Ця потужна система використовує передові криптографічні техніки, зокрема повністю гомоморфне шифрування (FHE), яке дозволяє проводити обчислення на зашифрованих даних, виробляючи результати, ідентичні тим, що виконуються на нешифрованих даних. Це забезпечує збереження конфіденційності даних на протязі всього робочого процесу, включаючи тренування та оцінку моделей штучного інтелекту.

Візія та місія Privasea

Заснована у 2022 році Девідом Джао, візією Privasea є створення безпечного цифрового ландшафту, де користувачі можуть впевнено ділитися та використовувати свої дані без страху порушення конфіденційності. Її місія полягає у розробці та впровадженні передових рішень, які забезпечують захист особистої інформації, дозволяючи безперешкодний доступ до інсайтів, що працюють на основі штучного інтелекту.

Основні характеристики Privasea

• Повністю гомоморфне шифрування машинного навчання (FHEML): Privasea використовує FHE, передовий метод шифрування, що дозволяє виконувати обчислення на зашифрованих даних без потреби розшифрувати їх спочатку. Це забезпечує, що конфіденційна інформація залишається приватною, навіть під час складних завдань штучного інтелекту, роблячи це революційним для конфіденційного обчислення.
• Децентралізована мережа штучного інтелекту: Використовуючи розподілені обчислювальні ресурси, Privasea усуває залежність від централізованих серверів, зменшуючи ризик виникнення однієї точки невдач або порушень даних. Ця децентралізована інфраструктура підтримує безпечні та масштабовані операції зі штучним інтелектом.
• Додаток ImHuman: Ця програма дозволяє користувачам підтвердити свою людську сутність (наприклад, для цілей підтвердження) без розголошення особистих даних. Вона надає альтернативу збереження конфіденційності традиційним системам підтвердження особистості, забезпечуючи середовище без ботів та захищаючи анонімність користувачів.
• Підтримка від передових технологій: Privasea інтегрує такі інструменти, як Concrete ML від ZAMA, підвищуючи свою здатність ефективно виконувати складні завдання штучного інтелекту на основі FHE. Ця технічна основа посилює її здатність надавати безпечні та практичні рішення.
• Підхід, що спрямований на спільноту: Privasea виділяє частину свого токенів для своєї спільноти, сприяючи взаємодії та стимулюючи участь у своєму екосистемі. Це відображає його зобов'язання до децентралізації та колективній власності.

Архітектура мережі Privasea AI

Архітектура мережі штучного інтелекту Privasea побудована навколо повністю гомоморфного шифрування (FHE), новаторського криптографічного методу, який дозволяє проводити обчислення на зашифрованих даних без розшифрування. Це забезпечує конфіденційність даних на протязі всього процесу, від подання до тренування моделі та прогнозування. Архітектура інтегрує децентралізовану обчислювальну мережу, зручний для користувачів інтерфейс та блокчейн-засновані стимули, створюючи безпечну, масштабовану та зберігаючу конфіденційність екосистему для застосувань штучного інтелекту.

Інфраструктура FHE

Інфраструктура FHE є криптографічною основою Privasea, призначеною для виконання безпечних обчислень на зашифрованих даних. Він включає в себе такі бібліотеки, як TFHE-rs і ConcreteML, пропонуючи розробникам інструменти для таких операцій, як додавання, множення та оцінка моделі машинного навчання — і все це без розкриття необроблених даних. Підтримуючи кілька схем FHE (наприклад, TFHE, CKKS, BGV, BFV), він справляється з різноманітними завданнями штучного інтелекту, забезпечуючи при цьому конфіденційність. Функції включають базові функції (наприклад, Boolean Gate.ios, ReLU) і передові методи, такі як упаковка шифротексту, з планами інтеграції більшої кількості бібліотек та інновацій, таких як функції стиснених клавіш ZAMA, для підвищення продуктивності та універсальності.

FHEML Privasea використовує FHE для забезпечення конфіденційного машинного навчання, де моделі машинного навчання обробляють "секретні набори даних" в межах криптограмних просторів. Дані залишаються зашифрованими протягом обчислення, підвищуючи конфіденційність та безпеку. Технологія призначена для революціонізації машинного навчання шляхом забезпечення обчислень на зашифрованих даних без розголошення чутливої інформації третім сторонам, таким як хмарні постачальники або партнери для спільної роботи.

Приватний API

API Privasea служить як безшовний інтерфейс для користувачів та розробників для взаємодії з мережею. Він спрощує завдання, такі як надання даних, навчання моделей та запити на передбачення, все це зберігаючи кінцеве шифрування через бібліотеку HESea. Цей API абстрагує складність FHE, забезпечуючи безпечну комунікацію та ефективне управління процесами шифрування даних. Він дозволяє користувачам використовувати можливості Privasea, не потребуючи глибокого криптографічного досвіду, роблячи збереження конфіденційності штучного інтелекту доступним та практичним.

Privanetix

Privanetix - децентралізована обчислювальна мережа Privasea, що складається з високопродуктивних вузлів, обладнаних бібліотекою HESea. Ці вузли співпрацюють для виконання операцій на основі FHE з зашифрованими даними, надаючи обчислювальну потужність та конфіденційність. Розподіляючи завдання між кількома вузлами, Privanetix забезпечує масштабованість та ефективність, дозволяючи безпечно виконувати алгоритми машинного навчання та захищати важливу інформацію.

Привасія Смарт Контракт

Набір розумного контракту Privasea забезпечує систему стимулювання на основі блокчейну, яка сприяє участі в мережі. Він відстежує внесок вузлів Privanetix, підтверджує обчислення та розподіляє винагороди прозоро та справедливо. Використовуючи розумні контракти, цей механізм сприяє співпраці, заохочуючи вузли надавати обчислювальні ресурси, забезпечуючи децентралізовану, надійну екосистему, яка мотивує активну участь та забезпечує обліковість.

Ролі в мережі Privasea AI

Власники даних

Власники даних - це фізичні особи або суб'єкти, які володіють та контролюють цінні набори даних у мережі. Як кастодіани даних, вони мають повноваження визначати, як їхні дані спільно використовуються у мережі. Власники даних відіграють ключову роль у збереженні конфіденційності та визначенні рівня доступу, наданого вузлам Privanetix та декрипторам. Вони мають можливість визначати угоди щодо обміну даними, встановлювати дозволи та вказувати умови, за яких їх дані можуть бути доступні та використані.

Вузли Privanetix

Вузли Privanetix — це обчислювальні потужності в мережі Privasea AI. Ці вузли вкладають свої обчислювальні ресурси для виконання складних обчислень із зашифрованими даними. Оснащені передовою бібліотекою HESea та інтегровані з механізмом стимулювання на основі блокчейну, вузли Privanetix виконують безпечні та ефективні обчислення, зберігаючи конфіденційність базових даних. Вони беруть активну участь у роботі мережі, обробляючи зашифровані дані, навчаючи моделі машинного навчання та беручи участь у спільних завданнях. Вузли Privanetix забезпечують цілісність і конфіденційність обчислень і мають важливе значення для досягнення цілей мережі.

Дешифратори

Дешифратори служать в якості отримувачів результатів у кінцевому процесі обчислення. Їх роль полягає в отриманні зашифрованих результатів від вузлів Privanetix та розшифруванні їх за допомогою відповідних ключів через API Privasea. Основною відповідальністю Дешифраторів є безпечне отримання результатів обчислень та забезпечення конфіденційності та цілісності даних під час процесу отримання.

Результат Отримувачі

Отримувачі результатів виступають в якості кінцевих отримувачів розшифрованих результатів обчислень. Вони можуть виконувати додаткові операції з розшифрованими результатами, такі як подальший аналіз, обробка або інтеграція з іншими системами або додатками. Це дозволяє використовувати результати обчислень в більш широкому контексті, сприяючи обґрунтованому прийняттю рішень та отриманню цінних уявлень.

Процес роботи мережі Privasea AI

Робочий процес Privasea гарантує безперервний і спрямований на конфіденційність досвід для користувачів, що взаємодіють із завданнями машинного навчання. Процес включає кілька ключових кроків:

1. Взаємодія користувача та ініціація завдань: Користувачі створюють облікові записи та ініціюють завдання машинного навчання. Локально шифруйте вхідні вектори за допомогою API застосунку машинного навчання з збереженням конфіденційності або DApp, інтегрованого з API застосунку Privasea. Локально генеруйте ключ перемикання.
2. Подання завдань до Приватнетікс: Користувачі подають зашифровані завдання в мережу Приватнетікс та безпечно оплачують сервісні комісії через транзакції на основі блокчейну.
3. Обчислення вузлами Privanetix: Вузли Privanetix отримують та виконують зашифровані завдання в області шифрування користувача. Вони передають зашифровані результати в область шифрування дешифратора за допомогою ключа перемикання.
4. Подання результатів та виведення винагороди: вузли Privanetix подають результати для дешифраторів та виводять сервісні комісії за це завдання через блокчейн-транзакції.
5. Розшифрування результату дешифрування дешифраторами: дешифратори використовують свої клієнтські ключі для розшифрування результатів.
6. Результат доставки користувачеві мережі: Розшифровані результати відправляються користувачам мережі за допомогою схеми повторного шифрування через проксі (PRE).

Продукти Privasea

Privasea пропонує набір продуктів, які використовують Повністю Гомоморфне Шифрування (FHE) та децентралізовану інфраструктуру для надання рішень зі збереження конфіденційності штучного інтелекту та перевірки людини.

DeepSea

DeepSea - децентралізована мережа штучного інтелекту Privasea, побудована на технології FHE, що дозволяє здійснювати безпечні обчислення на зашифрованих даних без дешифрування. Запущена в бета-версії 6 січня 2025 року, з завершенням фази Genesis 25 лютого 2025 року, вона поєднує можливості глибокого навчання з дизайном, орієнтованим на конфіденційність. Вона підтримує публікацію завдань FHEML (Машинне навчання з повністю гомоморфним шифруванням) за допомогою плагіна та веб-сторінки, що дозволяє користувачам розробляти моделі, подавати зашифровані зразки та отримувати результати. DeepSea включає інформаційну панель для моніторингу конфіденційності та використання даних в реальному часі, забезпечуючи відповідність регуляціям, таким як GDPR. Вона працює з DeFi, ідентичністю Web3 та застосунками для аналізу даних, з повним планом розгортання головної мережі до кінця Q1 2025 року.

Основні функціональні можливості DeepSea

1. Соціальний майнінг: штучні інтелектуальні агенти аналізують зашифровані зразки залучення користувачів для підтримки динамічних систем винагород, управління спільністю та оцінки соціального репутації, все це зберігаючи дані в безпеці. Це дозволяє взаємодію на основі довіри в децентралізованих екосистемах.
2. Data Mining та моделювання ШШІ: Витягає інсайти з зашифрованих наборів даних за допомогою FHE, що дозволяє аналіз, зберігаючи конфіденційність та машинне навчання. Ідеально підходить для додатків, що відповідають вимогам GDPR, забезпечуючи, що сирі дані залишаються невідкритими під час обробки.
3. Верифікація особи: Інтегрована з додатком ImHuman, вона використовує порівняння обличчя на основі штучного інтелекту для верифікації людських користувачів без зберігання біометричних даних. Перевірені користувачі виготовляють soulbound NFT для безпечної, децентралізованої верифікації особи, борючись з ботами на цифрових платформах.
4. Публікація завдання FHEML: Користувачі можуть створювати власні моделі машинного навчання, надсилати зашифровані зразки та публікувати завдання в мережі, отримуючи результати без порушення конфіденційності даних. Це надає можливість користувачам створювати інновації в галузі штучного інтелекту.
5. Панель керування: зручний інтерфейс для керування налаштуваннями конфіденційності та моніторингу використання даних в реальному часі, що підвищує прозорість та контроль над взаємодіями в екосистемі DeepSea.
6. Програми вузлів: включає робочий вузол Workheart (фізичний доказ роботи) та вузол Privanetix (високопродуктивні обчислення), що живить штучні інтелектуальні агенти мережі. Оператори вузлів мають стимули у вигляді стейкінгу, що підвищує масштабованість та безпеку.
7. Ефективність та зручність для користувача: DeepSea спрощує збереження конфіденційності обчислень штучного інтелекту, не вимагаючи криптографії або програмістської експертизи, що розширює його прийняття серед технічних та не технічних користувачів.
8. Персоналізовані функціональні можливості штучного інтелекту: для перевірених користувачів доказу людини (PoH) штучний інтелект надає настроєні послуги, такі як безпечне підтвердження особи та конфіденційні системи модерації або голосування для DAOs, сприяючи довіру до децентралізованого управління.

AI Агенти

AI Агенти в DeepSea - автономні сутності, призначені для стейкінгу, майнінгу та виконання завдань, пов'язаних з підтвердженими людьми за допомогою додатка ImHuman. Ці агенти використовують FHE для безпечної обробки даних, що дозволяє використовувати випадки, такі як перевірка ідентичності on-chain, управління DAO (наприклад, конфіденційне голосування) та соціальний майнінг. Користувачі можуть стейкати PoH-зв'язані NFT, щоб заробляти винагороди на основі результатів агента, створюючи децентралізовану економічну модель.

Агент Рибалка
Агент Angler - спеціалізований штучний інтелект, призначений для будівництва та управління децентралізованими спільнотами в межах DeepSea. За допомогою підтверджених людських користувачів через додаток ImHuman, що забезпечує автентичність без зберігання біометричних даних, він працює автономно, використовуючи вузли Privanetix для безпечних обчислень.

Його ключові завдання включають:

1. Створення спільнот: Створює та доглядає за технічними спільнотами, такими як на платформах, як X, сприяючи децентралізованим соціальним просторам.
2. Соціальне управління: Обробляє взаємодії від перевірених людей, підтримуючи взаємодію, зберігаючи дані в зашифрованому вигляді.
3. Розподіл винагороди: ділиться винагородами за доказом ставок (PoS) від глибоководного видобутку та стейкінгу з активними учасниками, що стимулює реальну людську участь.
4. Адаптивна еволюція: розвиває свою поведінку на основі внеску спільноти та глибокого навчання, адаптуючись до динамічних потреб користувачів.

Додаток ImHuman

Додаток ImHuman це інструмент перевірки Proof-of-Human (PoH) з використанням FHE-базованої біометричної перевірки. Користувачі сканують обличчеві вектори за допомогою камери свого телефону, які шифруються локально і порівнюються зі збереженими векторами без доступу до текстових даних на сервері. Успішна перевірка видає зв'язаний з душею NFT, що підтверджує подібність до людини без розголошення особистих даних (наприклад, ім'я або електронна пошта). Він інтегрується з DeepSea для зв'язування з AI-агентом та підтримує аутентифікацію Web2/Web3, пропонуючи винагороди, такі як airdrops для перевірених користувачів. Додаток забезпечує конфіденційність, зберігаючи біометричні дані на пристрої.

Вузол

Вузли Privasea, включаючи варіанти Workheart та Privanetix, є обчислювальним хребтом мережі. Вузли Workheart виконують фізичні завдання доведення роботи, тоді як вузли Privanetix виконують високопродуктивні обчислення FHE. Оператори вузлів надають обчислювальну потужність, інтегруються з бібліотекою HESea та заробляють ексклюзивні аірдропи (наприклад, через комбінацію Workheart з NFT StarFuel). Genesis USB підвищує рівні винагороди. Вузли підтримують децентралізовану інфраструктуру DeepSea, забезпечуючи масштабованість та безпеку для навантажень FHEML.

Бот або не бот: перевірка схожості на людину

BotOr_NotABot - це бот Telegram, який працює за допомогою додатка ImHuman, призначений для підтвердження схожості з людьми в групових чатах. Він використовує OTP (одноразовий пароль) для підтвердження користувачів через перевірку живості додатка, випускаючи NFT після завершення. Бот підтримує необмежену кількість підтверджень, подвійні airdrop-и в партнерських екосистемах та майбутні функції підтвердження для всієї групи. Він використовує FHE для захисту біометричних даних під час процесу, підвищуючи довіру в спільнотах Web2/Web3 за допомогою фільтрації ботів та фейкових облікових записів.

Приватний фондовий шлях

4 березня 2024 року Privasea оголосила про збір $5 мільйонів у посівному раунді, очолюваному Binance Labs (тепер YZi Labs). До раунду приєдналися OKX Ventures, Laser Digital, Tané Labs, Lunar Labs Capital, GSR та Amber Group. Це фінансування підтримало ранній розвиток мережі DeepSea та інфраструктури машинного навчання на основі FHE, встановивши Privasea як гравця в галузі DePIN та штучного інтелекту.

Потім 10 січня 2025 року Privasea завершила раунд серії A, залучивши додатково 10 мільйонів доларів, загалом 15 мільйонів доларів. Підтримуваний GSR, Amber Group та Echo, цей раунд спрямований на розвиток розвитку штучного інтелекту та запуск головної мережі DeepSea, запланований на перше півріччя 2025 року. Окрім традиційних раундів, Privasea інтегрувала фінансування, спрямоване на спільноту через продажу вузлів. Комбо Workheart (5 000 обмежених вузлів із StarFuel NFT) пропонує множник винагород та ексклюзивні ейрдопи (1% відповідного обсягу токенів), що стимулює ранніх прихильників протягом 36-місячного розподілу.

Привазі Майннет

Головна мережа Privasea представляє повне розгортання мережі DeepSea AI, децентралізованої платформи, призначеної для інтеграції конфіденційного штучного інтелекту з реальними застосуваннями. Після запуску бета-тестування тестової мережі 6 січня 2025 року та завершення фази Genesis 25 лютого 2025 року розгортання головної мережі заплановане на перше квартал 2025 року, з очікуваним завершенням до кінця березня або початку квітня. Цей запуск є рішучим кроком в місії Privasea по доставці безпечного, масштабованого обчислення штучного інтелекту з використанням повністю гомоморфного шифрування (FHE), що забезпечує зашифрованість даних протягом всього процесу.

Побудована на надійній інфраструктурі з понад 41 000 вузлів Privanetix станом на лютий 2025 року, основна мережа розширює можливості DeepSea за допомогою оновлених програм вузлів, включаючи інформаційну панель, USB-вузол і вузол Privanetix, і представляє плагін публікації завдань FHEML. Цей плагін дозволяє користувачам розробляти власні моделі машинного навчання, надсилати зашифровані зразки та публікувати завдання, а оператори вузлів отримують винагороду за обчислення. Система стейкінгу мережі, посилена під час релізу Genesis 27 січня 2025 року, підтримує понад 86 000 стейкерів і пул винагород у розмірі 58 227 768 TPRAI, що сприяє участі та безпеці.

Приватна токеноміка

$PRVA, токен ERC-20, виступає в якості утилітного токену мережі Privasea AI. З фіксованою кількістю 1 мільярд, $PRVA рухає екосистему, стимулюючи обчислення повністю гомоморфного шифрування (FHE) та участь у децентралізованій мережі фізичної інфраструктури (DePIN). Розподіл токенів виглядає наступним чином:

• Майнінг (50%): 500 мільйонів токенів виділено для обчислювальних вузлів (наприклад, Privanetix, Workheart), які надають послуги FHE та конфіденційності. Винагороди розподіляються протягом 36 місяців, причому 6,66% пов'язані з 20 000 вузлами Workheart (5 000 комбінованих вузлів з NFT StarFuel, які отримують множники).
• BD & Community Incentivization (15%): 150 мільйонів токенів на фінансування розвитку бізнесу, маркетингу та ініціатив у громадськості, включаючи кампанії на Galxe та Intract, а також airdrops (наприклад, 1% від загального обсягу для комбінованих вузлів).
• Попередній продаж (20%): 200 мільйонів токенів зарезервовано для підтримки учасників з раундів фінансування (наприклад, зернові фонди Binance Labs на 5 млн доларів, серія A), зазвичай за графіками вестингу, наприклад, 7,5% на момент розподілу з квартальними випусками протягом 21 місяця.
• Команда (10%): 100 мільйонів токенів підтримують команду проекту, ймовірно, розподілені для забезпечення співпраці (подробиці не підтверджені).
• Регуляторні (5%): 50 мільйонів токенів покривають витрати на юридичну та регуляторну відповідність, забезпечуючи дотримання таких рамок, як GDPR.

Утиліта токенів

• Транзакції: $PRVA платить за послуги DeepSea, такі як обробка завдань FHEML.
• Стейкінг та безпека: Стейкінг $PRVA захищає мережу та заробляє винагороду.
• Управління: Власники токенів голосують за пропозиції екосистеми.
• Ексклюзивний доступ: Надає пріоритетні функції, такі як повітряні краплі та інтеграції (наприклад, блокчейн TON).

Висновок

Privasea інтегрує повністю гомоморфне шифрування та децентралізовану інфраструктуру для забезпечення безпечних обчислень штучного інтелекту, як це бачиться в її мережі DeepSea, штучних інтелектуальних агентах та додатку ImHuman. Підтримується фінансуванням на суму $15 мільйонів при оцінці в $180 мільйонів та загальним обсягом токенів $PRVA у розмірі 1 мільярда, з яких 50% виділені на операції вузлів, вона має на меті запуск основної мережі в I кварталі 2025 року. Архітектура, що поєднує вузли Privanetix та стимули блокчейну, вирішує потреби в приватності в галузях, таких як аналітика Web3 та перевірка ідентичності. Цей підхід ілюструє значний крок у конфіденційному обчисленні, його вплив пов'язаний з майбутнім прийняттям та технічною масштабованістю.