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Privasea AI(PRAI):機密 AI 運算

Privasea AI(PRAI):機密 AI 運算

新手
2025-05-14 | 5m

什麼是 Privasea AI(PRAI)?

Privasea AI(PRAI)是一個去中心化的 AI 網路,設計來在整個 AI 運算過程中優先考慮數據隱私和安全性。Privasea 使用完全同態加密(FHE),這是一項突破性技術,允許對加密數據執行運算而無需暴露原始資訊,這意味著可以在不損害其機密性的情況下,處理和分析敏感數據。

該公司的旗艦型產品 DeepSea 將 FHE 與機器學習整合,實現加密數據的安全 AI 運算。這種方法可確保數據保持私密,即使在複雜的 AI 處理任務中也是如此。

Privasea AI(PRAI):機密 AI 運算 image 0

誰建立了 Privasea AI(PRAI)?

Privasea AI 創辦人的具體資訊尚未公開。

哪些創投支持 Privasea AI(PRAI)?

Privasea 的創新方法引起了創投界的極大關注。

在種子輪融資中,Privasea 從 Binance Labs、Gate Labs、MH Ventures、K300 和 QB Ventures 等投資人那裡獲得了 500 萬美元。

在 A 輪融資中,該公司籌集了 1,500 萬美元,估值達到 1.8 億美元。本輪融資由 GSR、Amber 和 Echo 領投,並獲得 Binance Labs、OKX Ventures、Gate Labs 和 Laser Digital 等知名投資人的持續支持。

Privasea AI(PRAI)如何運作

主要組成

Privasea 的系統建立在一個複雜的架構上,該架構整合了幾個主要組成,以確保數據隱私和安全的 AI 運算:

1. 完全同態加密(FHE)

FHE 是一種加密形式,允許對加密數據進行運算、產生加密結果,而解密後的結果與對明文執行的操作的結果相符。這意味著數據在整個處理過程中可以保持加密,進而消除了洩漏的風險。

2. Privanetix 節點

這些是 Privasea 網路中的高效能機器,可對加密數據執行運算。他們利用 HESea 程式庫,其中包含 TFHE、CKKS、BGV 和 BFV 等熱門 FHE 方案的有效實施。

3. 基於區塊鏈的獎勵

為了鼓勵參與並確保透明度,Privasea 採用了基於區塊鏈的獎勵模型。智能合約管理代幣獎勵、調節燃料費,並處理礦工的質押。該網路採用混合工作量證明(PoW)和權益證明(PoS)機制,來維持安全且有效率的處理環境。

4. ImHuman App

為了驗證網路中的人類身分,Privasea 開發了 ImHuman App。此應用程式可確保網路內的互動由已認證的人類用戶進行,進而增強安全性和信任度。

工作流程

Privasea 的工作流程設計得非常用戶友善,同時保持最高的數據隱私標準:

1. 用戶互動和任務啟動

用戶使用「Privasea Client」,建立帳戶並產生密鑰對。然後,他們使用 FHE 加密輸入的數據,並將機器學習任務提交給 Privanetix 網路。

2. Privanetix 節點運算

加密任務由 Privanetix 節點處理,這些節點無需解密數據即可執行運算。然後使用交換密鑰,將結果傳輸到解密器的加密領域。

3. 結果解密與傳遞

解密器使用其客戶端密鑰來解密結果。然後使用代理重新加密(Proxy Re-encryption, PRE)方案,將解密的結果傳回給用戶,確保在整個過程中維護數據隱私。

PRAI 在 Bitget 上架了

Privasea AI 處於安全、去中心化 AI 運算的前線,透過頂尖同態加密,實現數據隱私。Privasea AI 允許在不暴露的情況下處理加密數據,為醫療保健、金融和自動化等需要保密的產業提供了強大的解決方案。

其原生代幣 PRAI 對於網路的實用性至關重要,為 AI 運算提供動力、支援身分認證、實現 AI 代理啟用,以及透過質押來保護生態系。隨著網路的發展和實際使用案例的擴展,PRAI 的角色將會更加深化,尤其是在即將到來的市場和企業整合中。

對於那些希望支持並受益於隱私保護 AI 的未來的人來說,在 Bitget 等平台上交易 PRAI,提供了一個從頭開始參與這項先鋒運動的機會。

如何在 Bitget 上交易 PRAI

上架時間:2025 年 5 月 14 日

步驟 1:前往 PRAIUSDT 現貨交易頁面

步驟 2:輸入訂單金額和類型,然後點選買入/賣出

立即在 Bitget 上交易 PRAI

免責聲明:本文表達的觀點僅供參考。本文不構成針對討論的任何產品、服務、投資、財務或交易建議的背書認可。在您做出任何財務決定之前,請向合格的專家尋求建議。

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