Privasea與Zama達成合作,共同探索AI 、數據安全、ML領域
“近日, Privasea 生態不斷取得實質性的生態進展。在此前獲得了新一輪战略私募輪融資後,其又 Zama 達成了战略合作夥伴關系,雙方將長期綁定。這不僅表明 Zama 對於 Privasea 技術方案、長期發展前景以及敘事方向的認可,同時也是隱私保護應用於機器學習領域的重要進展”。
Zama 是一個致力於推動全同態加密技術(FHE)在區塊鏈和人工智能領域應用的科技公司,在過去的四年中,其不斷將 FHE 從抽象的數學理論轉化為實際可用的代碼,極大地提升了开發者對於 FHE 技術的應用能力。最近,Zama 在其 A 輪融資中成功籌資 7300 萬美元,這進一步印證了市場對 Zama 技術實力以及發展潛力的信心。
目前,Zama 开發了針對开發者友好的 FHE 庫和解決方案,並在性能上持續進行優化,其推出的 fhEVM,在區塊鏈應用的隱私智能合約方面取得顯著成效,並已與多個項目包括 Fhenix、Shiba Inu 和 Inco 等整合,這些合作標志着對隱私保護在區塊鏈中實用性的進步。
人工智能、機器學習等是 Zama 期望推動 FHE 技術廣泛採用的潛在領域,比如其所推出的 Concrete ML 工具就服務於這些科技前沿領域,而為了進一步在該方向上取得實質性的進展,近日 Zama 已經與 Privasea 達成了战略合作夥伴關系,且相互間形成了深入的技術整合。基於此,Zama 將長期為 Privasea 的 FHEML 方案提供技術支持, Privasea 也將成為 Zama 將其 FHE 方案應用於 AI、ML 領域的一塊重要拼圖。
通過此次合作,Privasea 與 Zama 將在對方生態中都扮演不可或缺的重要角色,且雙方生態將長期綁定。與此同時,這一合作關系的達成,也預示着隱私保護技術在機器學習領域的應用即將迎來全新的突破。
Privasea 生態的敘事
Privasea 是一個由 AI+DePIN 驅動、以 FHE 為技術方案的隱私計算平臺,其致力於提供一個安全和可持續的 AI 和機器學習計算環境。我們看到,在 AI 領域,數據安全和隱私保護一直是一個長期和復雜的挑战,而 Privasea 的 FHE 方案具備高度的數據保密性和符合性,並能夠遵守歐盟通用數據保護條例(GDPR)等法律法規方面。
Privasea 網絡的核心是一個強大的 FHE 管道,該管道基於 TFHE-RS 和 Concrete-ML 並針對 Privasea 需求進行特別定制的。這一組件為數據的安全性提供了堅實的堡壘,使得用戶的數據在整個計算過程中都得到加密保護,即便是在協同計算的過程中也不會被泄漏。所以我們看到,Zama 是 Privasea FHE 的重要來源,其對於 Privasea 網絡的支持是長期且持續的。
Privasea 不僅能夠通過其 API,為开發者們提供了接入 Privasea AI 網絡能力的工具和功能,支持其無縫地將 AI 能力集成入他們的應用程序中,同時保證了數據的安全和私密性。同時 Privasea 還推出了一個以計算為核心的 DePIN 網絡 Privanetix,該網絡聚集了分散的計算資源,使之能夠安全高效地處理加密數據。網絡的每個節點都裝備了適用的 FHEML 管道,使得分散的節點能夠高效地進行機器學習計算,而不會暴露敏感數據。
Privanetix 網絡由 Privasea 的智能合約套件驅動,確保了網絡中的計算節點能夠被准確地跟蹤和獎勵。智能合約為網絡參與者提供了激勵,同時保持了透明度和公平性,是整個網絡可持續運行的經濟基礎。
Privasea 的另外一個優勢在於,其支持沒有密碼學或編程背景的用戶,也能輕松地訪問和利用這個網絡的能力。這不僅大幅降低了使用高級 FHE AI 計算的門檻,讓更多用戶能夠安全地享受 AI 帶來的便利,同時還能將這套隱私 AI 計算能力無縫向各個領域拓展。同時,Privasea 網絡在保護用戶數據的同時,支持合規性審計,滿足包括反洗錢法律等在內的各種國家法律規定。這種鏈下計算方案在保障數據安全的同時,也確保了網絡的行為能夠在必要時接受審查,為用戶提供了一個既安全又可靠的計算環境。
基於此,Privasea 能夠與諸多具備驗證、計算分析需求的諸多場景高度結合,以用於數據的保護,潛在場景包括生物識別、醫療、金融、安全雲數據計算、匿名投票系統等等。
我們看到,Privasea 正在推動 FHE 方案的規模性採用,同時為 AI 技術在保證數據安全、符合數據法規的前提下,與各類場景深入的融合並被廣泛的採用提供動力,該生態也有望成為萬億應用市場的全新價值載體。
Privasea 與 Zama 的“雙向奔赴”
目前,Privasea 與 Zama 的合作已經取得了實質性的進展,二者合作的核心在於算法整合。Privasea 目前不僅支持主流的 TFHE 方案,還將 Zama 的先進 TFHE-rs 庫整合到自身的網絡中,以此提高 AI 操作的隱私性和安全性。同時,Privasea 將與 Zama 的技術團隊密切協作,確保 TFHE 方案可以無縫融入 Privasea 的基礎架構中,通過在測試網上進行壓力測試和安全審計,雙方將共同確保技術整合的穩定性和安全性。
除了系統整合,Privasea 與 Zama 將共同探討 ZAMA 的全局密鑰模型等新興功能,並進行开發,為未來的部署奠定基礎。同時,Privasea 也將基於 ZAMA-ConcreteML 的平臺將开發一系列隱私保護 AI 應用,這些應用覆蓋了生物識別、醫療圖像識別和金融數據分析等關鍵領域,並計劃在自身網絡上進行應用測試。通過這些具體的應用案例,Privasea 與 Zama 能夠將理論轉換為實際的用戶價值,同時也驗證了加密技術在實際環境中的有效性。
此外,Privasea 與 Zama 也計劃通過定期的技術研討會和工作坊,建立起一個知識共享平臺,促進技術、想法和最佳實踐的交流。而除了系列技術合作外,二者也計劃在市場層面進行深入的合作,比如市場擴張策略、聯合產品推廣等等。
所以整體上看,Privasea 通過將 Zama 的 TFHE-rs 庫整合到其網絡中,將增強 AI 操作的隱私性和安全性,這種全新的集成將伴隨着 Privasea 生態發展的始終。而 Privasea 作為將 FHE 技術應用於 AI、ML 等領域已經有所見術的生態, 有望為 Zama 的 AI 布局提供長期的支持,並為 FHE 方案所需的計算資源提供重要的支撐,這是 Zama 其他的合作夥伴所無法給予的。在此基礎上,Privasea 有望成為 Zama 將其 FHE 方案應用於 AI、ML 領域的一塊重要拼圖。
事實上,Privasea 與 Zama 的生態愿景相一致,一方面二者都在推動 FHE 技術在不同領域的採用,同時雙方也都是 AI、ML 等領域的擁躉者,而此次合作,也被看做是一場 “雙向奔赴”。
Zama 的全新 Web3 輪廓
Zama 生態以構建一個端到端加密網絡 HTTPZ(“Z” 即 “Zero Trust”,零信任)為生態愿景,為此,其一方面為 Web2 和 Web3 應用程序提供开源 FHE 工具生態,通過構建的多個开源產品,使开發人員可以更輕松地將 FHE 用於區塊鏈和人工智能等領域的各種用例。
另一方面,其正在搭建一個全新的 Web3 框架,以更好的實現愿景。
我們看到,Zama 目前已經與三個不同方向但同以 FHE 為技術核心的 Web3 設施建立了合作,包括 Inco、Fhenix 與 Privasea 建立了合作,以對其 FHE 技術方案進行深入的拓展。其中 Inco 代表了 Zama 框架的 Layer 1 方向,Fhenix 代表了 Layer 2 方向,而 Privasea 則作為 Depin AI 設施方向。
基於 Zama 的开源框架,FHE 技術將有望向更多領域深入的拓展,並能夠構建系列具備創新性且能夠解決實際問題的新興產品,從而增強 Web3 世界的隱私性,並與其生態夥伴共同在在线數據隱私領域建立全新的標准。
信息源:
https://www.privasea.ai/blog-posts/transforming-ai-with-fhe
https://www.zama.ai/media
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