Privasea und Zama vereinbaren Kooperation zur gemeinsamen Erforschung der Bereiche KI, Datensicherheit und ML

In letzter Zeit hat das Privasea-Ökosystem weiterhin erhebliche ökologische Fortschritte gemacht. Nach der Erlangung einer neuen Runde strategischer Private-Equity-Finanzierung ist eine strategische Partnerschaft mit Zama eingegangen, und die beiden Parteien werden für lange Zeit zusammenarbeiten. Dies zeigt nicht nur, dass Zamas die technischen Lösungen, die langfristigen Entwicklungsaussichten und die narrative Ausrichtung von Privasea anerkennt, sondern markiert auch einen wichtigen Fortschritt bei der Anwendung des Datenschutzes im Bereich des maschinellen Lernens.

Zama ist ein Technologieunternehmen, das sich der Förderung der Anwendung vollhomomorpher Verschlüsselung (FHE) in den Bereichen Blockchain und künstliche Intelligenz verschrieben hat. In den letzten vier Jahren hat es FHE kontinuierlich von abstrakter mathematischer Theorie in praktischen Code umgewandelt und so die Fähigkeit der Entwickler, FHE-Technologie anzuwenden, erheblich verbessert. Vor kurzem konnte Zama im Rahmen seiner Finanzierungsrunde A erfolgreich $73 Millionen aufbringen, was das Vertrauen der Märkte in die technische Stärke und das Entwicklungspotenzial von Zamas weiter bestätigte.

Derzeit hat Zama entwicklerfreundliche FHE-Bibliotheken und -Lösungen entwickelt und arbeitet weiterhin an der Leistungsoptimierung. Sein fhEVM hat bemerkenswerte Ergebnisse bei Datenschutz-Smart-Contracts für Blockchain-Anwendungen erzielt und wurde in mehrere Projekte integriert, darunter Fhenix, Shiba Inu und Inco. Diese Kooperationen markieren Fortschritte in der praktischen Umsetzung des Datenschutzes in der Blockchain.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind potenzielle Bereiche, in denen Zama die weitverbreitete Einführung der FHE-Technologie fördern möchte. Sein Tool Concrete ML beispielsweise bedient diese hochmodernen Technologiefelder. Um in dieser Richtung weitere wesentliche Fortschritte zu erzielen, ist Zama kürzlich eine strategische Partnerschaft mit Privasea eingegangen und hat eine umfassende technische Integration mit beiden Unternehmen aufgebaut. Auf dieser Grundlage wird Zama langfristigen technischen Support für die FHEML-Lösung von Privasea bereitstellen, und Privasea wird für Zama auch zu einem wichtigen Puzzleteil, um seine FHE-Lösung auf die Bereiche KI und ML anzuwenden.

Durch diese Zusammenarbeit werden Privasea und Zama eine unverzichtbare Rolle im Ökosystem des jeweils anderen spielen und die beiden Ökosysteme werden für lange Zeit miteinander verbunden sein. Gleichzeitig zeigt die Gründung dieser Partnerschaft auch, dass die Anwendung von Datenschutztechnologie im Bereich des maschinellen Lernens kurz vor einem neuen Durchbruch steht.

Die Geschichte des Privasea-Ökosystems

Privasea ist eine Datenschutz-Computing-Plattform, die von AI+DePIN betrieben wird und auf FHE-Technologie basiert. Sie ist darauf ausgerichtet, eine sichere und nachhaltige Computerumgebung für KI und maschinelles Lernen bereitzustellen. Wir haben gesehen, dass Datensicherheit und Datenschutz im Bereich der KI schon immer eine langfristige und komplexe Herausforderung waren, und die FHE-Lösung von Privasea bietet ein hohes Maß an Datenvertraulichkeit und Compliance und kann Gesetze und Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der EU einhalten.

Der Kern des Privasea-Netzwerks ist eine leistungsstarke FHE-Pipeline, die auf TFHE-RS und Concrete-ML basiert und speziell auf die Bedürfnisse von Privasea zugeschnitten ist. Diese Komponente bietet eine solide Festung für die Datensicherheit, sodass Benutzerdaten während des gesamten Rechenvorgangs verschlüsselt und geschützt sind und auch bei kollaborativem Computing nicht verloren gehen. Wir sehen also, dass Zama eine wichtige Quelle für Privasea FHE ist und dass seine Unterstützung für das Privasea-Netzwerk langfristig und kontinuierlich ist.

Privasea stellt Entwicklern nicht nur Tools und Funktionen zur Verfügung, um über seine API auf die Funktionen des Privasea-KI-Netzwerks zuzugreifen, sondern unterstützt sie auch dabei, KI-Funktionen nahtlos in ihre Anwendungen zu integrieren und gleichzeitig Datensicherheit und Datenschutz zu gewährleisten. Gleichzeitig hat Privasea auch ein computerzentriertes DePIN-Netzwerk namens Privanetix eingeführt, das dezentrale Computerressourcen sammelt, um eine sichere und effiziente Verarbeitung verschlüsselter Daten zu ermöglichen. Jeder Knoten im Netzwerk ist mit einer anwendbaren FHEML-Pipeline ausgestattet, sodass dezentrale Knoten maschinelle Lernberechnungen effizient durchführen können, ohne vertrauliche Daten preiszugeben.

Das Privanetix-Netzwerk wird von der Smart Contract Suite von Privaseas gesteuert, die sicherstellt, dass Rechenknoten im Netzwerk genau verfolgt und belohnt werden können. Smart Contracts bieten den Netzwerkteilnehmern Anreize, wahren jedoch gleichzeitig Transparenz und Fairness und bilden die wirtschaftliche Grundlage für den nachhaltigen Betrieb des gesamten Netzwerks.

Ein weiterer Vorteil von Privasea besteht darin, dass es Benutzern ohne Kryptographie- oder Programmierkenntnisse den einfachen Zugriff auf die Funktionen dieses Netzwerks ermöglicht und diese nutzt. Dies senkt nicht nur die Hemmschwelle für die Verwendung von fortschrittlichem FHE-KI-Computing erheblich, sodass mehr Benutzer den Komfort von KI sicher nutzen können, sondern erweitert auch nahtlos diese Reihe von Datenschutz-KI-Computing-Funktionen auf verschiedene Bereiche. Gleichzeitig schützt das Privasea-Netzwerk die Benutzerdaten, unterstützt Compliance-Audits und erfüllt verschiedene nationale Gesetze und Vorschriften, darunter Gesetze zur Geldwäschebekämpfung. Diese Off-Chain-Computing-Lösung gewährleistet nicht nur die Datensicherheit, sondern stellt auch sicher, dass das Netzwerkverhalten bei Bedarf überprüft werden kann, wodurch den Benutzern eine sichere und zuverlässige Computerumgebung geboten wird.

Auf dieser Grundlage kann Privasea in viele Szenarien integriert werden, die Verifizierungs-, Rechen- und Analyseanforderungen für den Datenschutz stellen. Mögliche Szenarien sind Biometrie, medizinische Versorgung, Finanzen, sicheres Cloud-Daten-Computing, anonyme Wahlsysteme usw.

Wir sehen, dass Privasea die großflächige Einführung von FHE-Lösungen fördert und gleichzeitig Impulse für eine tiefe Integration der KI-Technologie in verschiedene Szenarien und eine breite Einführung gibt, während gleichzeitig die Datensicherheit gewährleistet und die Datenschutzvorschriften eingehalten werden. Es wird auch erwartet, dass dieses Ökosystem zu einem neuen Wertträger für den Billionen-Dollar-Anwendungsmarkt wird.

Hin- und Rückfahrt von Privasea und Zamas

Derzeit hat die Zusammenarbeit zwischen Privasea und Zama erhebliche Fortschritte gemacht, und der Kern der Zusammenarbeit zwischen den beiden liegt in der Algorithmenintegration. Privasea unterstützt derzeit nicht nur die gängige TFHE-Lösung, sondern integriert auch Zamas erweiterte TFHE-rs-Bibliothek in sein eigenes Netzwerk, um die Privatsphäre und Sicherheit von KI-Operationen zu verbessern. Gleichzeitig wird Privasea eng mit dem technischen Team von Zamas zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die TFHE-Lösung nahtlos in die Infrastruktur von Privasea integriert werden kann. Durch Stresstests und Sicherheitsprüfungen im Testnetzwerk werden beide Parteien gemeinsam die Stabilität und Sicherheit der technischen Integration sicherstellen.

Neben der Systemintegration werden Privasea und Zama gemeinsam neue Funktionen wie das globale Schlüsselmodell von ZAMA erforschen und entwickeln, um den Grundstein für zukünftige Implementierungen zu legen. Gleichzeitig wird Privasea auch eine Reihe datenschutzfreundlicher KI-Anwendungen auf Basis der ZAMA-ConcreteML-Plattform entwickeln. Diese Anwendungen decken Schlüsselbereiche wie Biometrie, medizinische Bilderkennung und Finanzdatenanalyse ab und sollen im eigenen Netzwerk getestet werden. Durch diese spezifischen Anwendungsfälle können Privasea und Zama Theorie in tatsächlichen Benutzernutzen umsetzen und die Wirksamkeit der Verschlüsselungstechnologie in realen Umgebungen überprüfen.

Darüber hinaus planen Privasea und Zama, eine Plattform zum Wissensaustausch durch regelmäßige technische Seminare und Workshops einzurichten, um den Austausch von Technologien, Ideen und Best Practices zu fördern. Neben einer Reihe technischer Kooperationen planen die beiden auch eine intensive Zusammenarbeit auf Marktebene, beispielsweise bei Markterweiterungsstrategien, gemeinsamer Produktwerbung usw.

Insgesamt wird Privasea also die Privatsphäre und Sicherheit von KI-Operationen verbessern, indem es Zamas TFHE-rs-Bibliothek in sein Netzwerk integriert, und diese neue Integration wird die Entwicklung des Privasea-Ökosystems begleiten. Als Ökosystem, das bereits die Anwendung von FHE-Technologie in KI, ML und anderen Bereichen erlebt hat, wird erwartet, dass Privasea Zamas KI-Layout langfristig unterstützt und wichtige Unterstützung für die für die FHE-Lösung erforderlichen Rechenressourcen bietet, was andere Partner von Zamas nicht bieten können. Auf dieser Grundlage wird erwartet, dass Privasea für Zama zu einem wichtigen Puzzleteil wird, um seine FHE-Lösung in den Bereichen KI und ML anzuwenden.

Tatsächlich haben Privasea und Zama die gleiche ökologische Vision. Einerseits fördern beide die Einführung der FHE-Technologie in verschiedenen Bereichen. Gleichzeitig sind beide Parteien Befürworter von KI, ML und anderen Bereichen. Diese Zusammenarbeit wird auch als wechselseitiger Vorstoß angesehen.

Zamas neues Web3-Profil

Das Zama-Ökosystem hat die Vision, ein durchgängig verschlüsseltes HTTPZ-Netzwerk aufzubauen (Z steht für Zero Trust). Zu diesem Zweck bietet es zum einen ein Open-Source-FHE-Tool-Ökosystem für Web2- und Web3-Anwendungen. Durch den Aufbau mehrerer Open-Source-Produkte können Entwickler FHE einfacher für verschiedene Anwendungsfälle in Bereichen wie Blockchain und künstliche Intelligenz nutzen.

Andererseits baut das Unternehmen ein neues Web3-Framework auf, um seine Vision besser verwirklichen zu können.

Wir können sehen, dass Zama derzeit eine Kooperation mit drei verschiedenen Web3-Einrichtungen mit FHE als Kerntechnologie, darunter Inco, Fhenix und Privasea, aufgebaut hat, um seine technischen FHE-Lösungen weiter auszubauen. Unter ihnen repräsentiert Inco die Layer-1-Richtung des Zama-Frameworks, Fhenix die Layer-2-Richtung und Privasea die Depin-AI-Einrichtungsrichtung.

Basierend auf dem Open-Source-Framework von Zamas ist zu erwarten, dass die FHE-Technologie in weitere Bereiche vordringt und eine Reihe innovativer neuer Produkte hervorbringt, die praktische Probleme lösen können. Dadurch wird die Privatsphäre in der Web3-Welt verbessert und gemeinsam mit ihren Ökosystempartnern werden neue Standards im Bereich des Online-Datenschutzes etabliert.

Informationsquelle:

https://www.privasea.ai/blog-posts/transforming-ai-with-fhe

https://www.zama.ai/media

Dieser Artikel stammt aus dem Internet: Privasea und Zama vereinbaren Kooperation zur gemeinsamen Erforschung der Bereiche KI, Datensicherheit und ML

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