WEEX 唯客博客， 作者：Paul，CoinmanLabs 大家好，我是來自Coinmanlabs的Paul，今天想跟大家聊聊一個AI項目-Privasea。 Q·數據孤島是什麼？ 我們很多人都經歷去醫院看病的時候需要帶著片子，病歷等信息，那你是否想過為什麼呢？ 在醫療領域，不同醫院和診所可能使用不同的電子病歷系統和資料庫。這些系統之間的數據格式和介面可能不兼容，導致患者在不同醫療機構就診時，醫生無法直接訪問和整合他們的完整病歷信息。 這是因為技術標準不一致、醫院管理獨立性強、隱私法規等限制，都可能造成醫療數據難以共享和整合。 同樣很多人也經歷過去不同的政府部門辦理業務，需要跑不同的部門十分繁瑣，這是因為政府不同部門和機構負責不同的公共服務和數據收集。例如，稅務部門、社會保障部門和衛生部門各自管理大量數據，但這些數據通常無法無縫整合和共享，導致公共服務效率低下，法律、隱私保護、政府結構獨立等因素限制了政府部門間數據共享和整合的能力。 這就是我們聽到的數據孤島的多個例子，數據孤島是指數據無法有效整合和共享的現象。 數據孤島存在的原因可以有多種： 1.技術障礙：不同系統或平台使用的數據格式、存儲方式、介面標準等不同，導致數據難以互通互用。 2.組織結構問題：大型組織內部不同部門或業務單位間缺乏有效的數據共享機制和文化，導致數據被垂直或功能性隔離。 3.法律和隱私問題：數據涉及敏感信息或受到法律法規的限制，導致數據共享受到限制或阻礙。 4.數據所有權和控制權：數據的所有者或控制者不願意或無法與其他實體共享數據，可能涉及商業利益、競爭關係等問題。 5.成本和資源限制：數據整合和共享可能需要大量的資源和成本，某些組織可能無法或不願意投入這些資源。 6.文化和意識形態：某些組織或個人可能認為數據應該是私有的，不願意或不習慣與其他方共享數據。 Q·常見的解決數據孤島的技術手段？ 當前研究和實踐解決數據孤島的技術手段主要是：聯邦學習（Federated Learning）、零知識證明（Zero-Knowledge Proofs，ZKP）和全同態加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）、安全多方計算（Secure Multiparty Computation，SMC）、差分隱私（Differential Privacy）、拆分學習（Split Learning）。 今天由於篇幅的原因，我們就不一一展開講了，主要講下全同態加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）。 FHE 首先我們想下全同態加密中最關鍵的詞是什麼？我想一定是同態吧，確實是的，同態是全同態加密技術的核心，它使得數據在加密狀態下可以進行複雜的計算和操作，為數據安全和隱私保護提供了一種強大的解決方案。 同態性（Homomorphism）是數學上的一個概念，特指在代數結構中，兩個集合（通常是同一個集合）之間的映射，該映射保持運算的結構。在全同態加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）中，同態性是其核心特性之一，使得在加密狀態下可以執行複雜的計算而不需要解密數據。 在全同態加密中，通常會涉及到兩種主要的同態性：加法同態性、乘法同態性。 那我們給全同態加密下一個定義吧，全同態加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）是一種特殊的加密技術，允許在加密狀態下進行任意計算，得到的結果可以解密后與未加密的數據計算結果完全相同。這種特性使得數據在保持加密的同時可以進行複雜的計算和數據處理，而無需解密數據。 基本原理：FHE的基本概念是通過一系列數學運算來實現，其中包括加法和乘法操作。FHE的加密演算法使得加密的數據在加密域內可以進行加法和乘法操作，而不需要解密即可得到最終結果。FHE方案通常建立在公鑰密碼學的基礎上，使用公鑰進行加密和私鑰進行解密，同時確保計算的保密性和完整性。 目前FHE的應用場景主要是：安全計算外包：允許在未解密的情況下將數據發送到雲服務商，以便在加密的狀態下進行計算。隱私保護數據分析：允許數據擁有者在保持數據加密的同時進行數據分析和處理，如醫療數據分析、金融數據分析等。 那目前為什麼不能大規模運用呢？ 計算效率：FHE的加密和解密過程通常較為耗時，尤其是對於複雜的加密操作。 密鑰管理：安全地管理公鑰和私鑰對於FHE的實施至關重要，需要考慮密鑰的生成、分發和更新等問題。 安全性保證：儘管FHE提供了強大的加密功能，但在實際應用中需要仔細考慮實現的安全性和漏洞。 那我們是不是就可以不暴露原始的信息形式來對數據進行處理呢？敏感信息可以在不暴露原始形式的情況下進行處理，確保敏感信息的機密性。 Privasea 網站：https://www.privasea.ai/ 推特：https://x.com/Privasea_ai 介紹：Privasea AI 網路是一個強大的系統，旨在在整個 AI 計算過程中優先考慮數據的隱私和安全。它使用一種稱為完全同態加密(FHE) 的創新技術，該技術可以對加密數據進行計算，產生與對未加密數據執行的計算相同的結果,它通過 FHEML 實現數據價值的流通。該網路為 FHE AI 操作提供分散式計算資源。整個系統由 ZAMA 的具體 ML 和 $PRVA 代幣的激勵眾包支持。 投資機構： 系統架構 Privasea AI 網路由四個主要組件組成：HESea 庫、Privasea API、Privanetix 和 Privasea 智能合約套件。 Privasea AI 網路的核心是 HESea 庫，它擁有大量流行的完全同態加密方案的高效實現，如 TFHE、CKKS、BGV、BFV 等。 此開源庫為開發人員提供了加密技術和高性能優化，以實現安全計算。藉助 HESea 庫，開發人員可以訪問各種函數，從而對加密數據執行基本的原始、算術和邏輯運算，該庫的獨特之處在於其經過了細緻的優化，採用了密文打包和批處理等技術來提高效率和整體性能。 Privasea API 是一套全面的協議和工具，建立在 HESea 庫之上。對於希望構建隱私保護 AI 應用程序的開發人員來說，此 API 是寶貴的資源。 通過利用 HESea 庫提供的底層 FHE 方案的強大功能，開發人員可以創建優先考慮數據隱私和安全的強大應用程序。Privasea API 使開發人員能夠將高級隱私保護功能無縫集成到他們的 AI 應用程序中。 Privanetix 是一個互連計算節點網路，其任務是實現對加密數據的安全計算。這些節點利用 FHE 演算法對加密數據進行計算，確保敏感信息不會被不法分子發現。 Privanetix 通過將計算分佈在多個節點上，增強了 Privasea AI 網路的可擴展性和效率。該網路可充當強大的盾牌，防止數據泄露和未經授權的訪問，進一步增強用戶敏感信息的安全性。 為了有效管理 Privanetix 網路並激勵計算節點，Privasea 智能合約套件應運而生。該套件包括一系列精心設計的智能合約，用於處理網路管理的各個方面。通過使用這些智能合約，組織可以有效地管理 Privanetix 網路，確保一切順利進行。此外，Privasea 智能合約套件為計算節點提供激勵，鼓勵他們積极參与，進一步增強網路的整體性能。 註冊ImHuman 目前官方也是在官網寫了註冊ImHuman可獲取空投，正在進行創世紀活動第一季：用戶增幅。那我們可以嘗試去擼起來， 注意事項 第一季活動時間：5月27號-7月31號 多級邀請： 創世碼：擁有創世碼的用戶擁有 3 級推薦權力。 第 1 級（直接推薦）：每推薦一名用戶可獲得 100 顆星。 第 2 級（您推薦的人的推薦）：每推薦一位用戶，您可獲得 50 顆星。 第 3 級（您第 2 級推薦人的推薦）：每推薦一名用戶可獲得 25 顆星。 衍生代碼：擁有衍生代碼的用戶擁有 2 級推薦權力。 第 1 級（直接推薦）：每推薦一名用戶可獲得 100 顆星。 第 2 級（您推薦的人的推薦）：每推薦一位用戶，您可獲得 50 顆星。 賽季結束時，星星可以兌換 Privasea 官方空投。 STEP.1下載ImHuman 我們可以去到https://www.privasea.ai/download-app 下載相應的APP到手機上。 如果你沒有谷歌商店，則可以點擊直接下載安卓的APK到本地安裝。 STEP.2註冊賬號 當下載好賬號后即可進行賬號的註冊。 邀請碼填寫：cLz7aZS 即可。 STEP.3mint自己的NFT 因為星星跟我們後續的空投息息相關，所以建議大家多拿星星，這裡面主要是需要去mint一個NFT，需要花費的在0.03sol（大約4U左右） 我們點擊Crypto即可獲取到自己的sol地址，往該地址打入定量的sol即可，然後在點擊NFT即可去mint規定的NFT。當你完成後，即可獲得對應的星星。 思考 該項目是幣安和OKX都進行投資了，值得我們去做。 隨著zkp等技術興起，更多的人會關注FHE賽道，我們需要時刻關注。 目前需要人臉識別有一定的門檻。 WEEX唯客交易所官網：weex.com
