新興プロジェクトが顔データをNFTに変換し、広範なフォローを引き起こす

最近、顔データをNFTとして鋳造するプロジェクトがcrypto界で広く注目されています。このプロジェクトでは、ユーザーがモバイルアプリを通じて自分の顔を登録し、それをNFTに変換することができます。4月末にローンチされて以来、20万枚以上のNFTが鋳造されており、非常に高い人気を示しています。

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このプロジェクトの目的は、単純に顔データをNFTに変換することではなく、顔認識を通じてユーザーの真のアイデンティティを検証することを目的としています。現在のインターネット環境では、自動化プログラム(Bot)が膨大なトラフィックを占めており、その中で悪意のあるトラフィックは総トラフィックの27.5%を占めています。これらの悪意のあるプログラムは、サービスに深刻な影響を与える可能性があり、システムのクラッシュを引き起こすことさえあります。

Web2時代において、サービスプロバイダーは実名認証や行動キャプチャなどのさまざまな方法で人間と機械を区別していました。しかし、AI技術の急速な進展に伴い、従来の検証方法は新たな課題に直面しています。検証手段は行動特性の検出から、生体特性の検出、例えば指紋や顔認識へと徐々に移行せざるを得なくなっています。

Web3にとって、人間と機械の検出も同様に重要です。例えば、プロジェクトのエアドロップでは、不正行為者が複数の偽アカウントを作成して攻撃する可能性があります。したがって、真のユーザーの身元を確認することが特に重要です。特に、アカウントのログイン、出金、送金などの高リスクな操作においては、ユーザーが単に人間であるだけでなく、アカウントの実際の所有者であることを確認する必要があります。

しかし、分散型のWeb3環境で顔認識を実現することは容易ではありません。これは、分散型の機械学習計算ネットワークを構築する方法、ユーザーデータのプライバシーを保護する方法、ネットワークの運営を維持する方法など、一連の複雑な問題に関わっています。

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これらの問題を解決するために、このプロジェクトは全同態暗号(FHE)技術に基づいてAIネットワークを構築しました。FHEは、平文と暗文が同じ演算を行った後、結果が一致することを保証する暗号技術です。プロジェクトチームは従来のFHEを最適化し、機械学習シーンにより適したものにしました。

このAIネットワークのアーキテクチャには、データ所有者、計算ノード、復号器、結果受信者の4つの主要な役割が含まれています。データ所有者はAPIを通じて安全にタスクとデータを送信し、計算ノードは暗号化計算を実行し、復号器は計算結果を検証し、最後に結果を指定された受信者に返します。

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プロセス全体を通じて、データは常に暗号化された状態を保ち、プライバシーの安全が確保されています。同時に、ネットワークは作業証明(PoW)と持分証明(PoS)の二重メカニズムを採用してノードを管理し、報酬を配分します。これにより、ユーザーは自分のリソースに応じて適切な参加方法を選択できます。

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FHE技術はプライバシー計算に新たな可能性を開く一方で、計算効率の課題にも直面しています。明文計算と比較して、FHEの演算速度には依然として大きな差があります。しかし、アルゴリズムの最適化やハードウェアアクセラレーションなどの技術の進展に伴い、FHEの性能はさらに向上することが期待されています。

全体的に見て、このプロジェクトは革新的なアーキテクチャとプライバシー計算技術を通じて、ユーザーに安全なデータ処理環境を提供するだけでなく、Web3とAIの融合の新しい章を開きました。技術の継続的な突破に伴い、類似のプロジェクトはより多くの分野で潜在能力を発揮し、プライバシー計算とAIアプリケーションの発展を促進することが期待されています。

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