人臉數據與NFT的創新結合:深入解析隱私計算網路

近期,一個允許用戶將人臉數據鑄造爲NFT的項目引發熱議。該項目自4月底上線以來,已有超過20萬枚NFT被鑄造,熱度可見一斑。這個看似簡單的人臉數據上鏈+NFT組合背後,實際上蘊含着深層次的技術創新。

本文將深入探討該項目的目的、技術原理以及更廣泛的Web3與AI融合趨勢。

人機識別的持續對抗

該項目的核心目的並非單純將人臉數據鑄造爲NFT,而是通過人臉識別來判斷用戶是否爲真人。這一需求源於Web2和Web3環境下持續存在的人機對抗問題。

根據數據顯示,惡意Bot佔據了整個互聯網流量的27.5%。這些自動化程序可能會對服務帶來災難性後果,嚴重影響用戶體驗。以搶票爲例,作弊者通過虛擬帳號大幅提高成功率,普通用戶幾乎毫無勝算。

Web2環境下,服務商通過實名認證、驗證碼等方式區分人機。但隨着AI的發展,傳統驗證方式面臨挑戰。Web3環境下,人機識別同樣是強需求,特別是在空投、高風險操作等場景。

然而,在去中心化的Web3環境中實現人臉識別,涉及更深層次的問題:如何構建去中心化的機器學習計算網路?如何保護用戶隱私?如何維護網路運行?

隱私計算網路的創新探索

針對上述問題,某團隊基於全同態加密(FHE)構建了一個創新的隱私計算網路,旨在解決Web3中AI場景的隱私計算問題。

該網路的核心是經過優化的FHE技術,通過應用層、優化層、算術層和原始層的分層設計,使其適配機器學習場景。這種定制計算相比基本方案可提供千倍以上的加速。

網路架構中包含數據所有者、計算節點、解密器、結果接收者四類角色。其工作流程大致爲:

1. 用戶註冊並提交加密後的計算任務和數據
2. 智能合約分配任務給合適的計算節點
3. 節點執行加密計算並生成零知識證明
4. 通過密鑰切換確保結果安全性
5. 解密器驗證計算完整性並解密結果
6. 將結果交付給指定接收者

該網路採用開放API,降低了用戶使用門檻。同時,端到端加密保護了數據隱私。網路還結合了PoW和PoS機制進行節點管理和獎勵分配,平衡了計算資源和經濟資源。

FHE技術的優勢與局限

FHE作爲該網路的核心技術,與零知識證明(ZKP)等方案相比各有優劣。FHE側重於隱私計算,而ZKP側重於隱私驗證。相較安全多方計算(SMC),FHE在某些場景下更具優勢。

FHE實現了數據處理權與所有權的分離,但也帶來了運算速度的犧牲。近年來,通過算法優化和硬件加速等方法,FHE性能得到顯著提升。但與明文計算相比,仍存在較大差距。

結語

這種結合人臉數據、NFT與隱私計算的創新嘗試,爲Web3與AI的深度融合開闢了新路徑。盡管底層技術仍存在局限,但隨着不斷突破,這類解決方案有望在更多領域發揮潛力,推動隱私計算與AI應用的發展。