Privasea AI verwendet vollständig homomorphe Verschlüsselungstechnologie, um maschinelles Lernen auf verschlüsselten Daten zu ermöglichen, wobei sichergestellt wird, dass die Daten während des gesamten Rechenprozesses verschlüsselt bleiben, um unbefugte Datenlecks zu verhindern. In Kombination mit der dezentralen Architektur von Blockchain garantiert es die Transparenz und Sicherheit von Berechnungen.
Die Plattform besteht aus Netzwerkbenutzern, Privanetix-Computing-Knoten und Decryptors-Entschlüsselungsknoten. Benutzer reichen Verschlüsselungsdaten ein, die Privanetix-Knoten sind für die Verschlüsselungsberechnung verantwortlich, und die Decryptors-Knoten entschlüsseln die Ergebnisse und senden sie zurück. Der gesamte Prozess wird sicher auf der Blockchain aufgezeichnet und abgewickelt.
Die Gesamtmenge der PRAI-Token beträgt 1 Milliarde, wobei die Zuteilungen Mining-Belohnungen, Community-Promotion, Frühinvestoren, Team und Ökosystementwicklung abdecken. PRAI wird verwendet, um Gebühren für Datenschutz-Computing-Dienste, Transaktionsgebühren, Identitätsverifizierung und Governance-Staking zu zahlen, und unterstützt den nachhaltigen Betrieb des Ökosystems.
Privasea AI ist geeignet für Bereiche mit hohem Datenschutzbedarf wie Finanzen, Gesundheitswesen und Unternehmensdatenanalyse. Es ermöglicht das sichere Teilen und Analysieren sensibler Daten, fördert datenschutzfreundliche Operationen von KI-Modellen und adressiert die Risiken traditioneller Datenlecks.
Da die Nachfrage nach Datenschutz weiter wächst, wird erwartet, dass Privasea AI eine führende Rolle im Bereich des Datenschutz-Computings einnimmt. Seine innovative Technologie und das dezentrale Governance-Modell stimmen mit den Entwicklungstrends von Web3 überein und fördern ein sicheres und effizientes KI-Computing-Ökosystem.
Privasea AI Network bietet eine revolutionäre Lösung zum Schutz der Privatsphäre und für dezentrale KI-Computing, indem es FHE und Blockchain integriert. Es gewährleistet nicht nur die Datensicherheit, sondern legt auch eine solide Grundlage für zukünftige KI- und Web3-Anwendungen.
Privasea AI verwendet vollständig homomorphe Verschlüsselungstechnologie, um maschinelles Lernen auf verschlüsselten Daten zu ermöglichen, wobei sichergestellt wird, dass die Daten während des gesamten Rechenprozesses verschlüsselt bleiben, um unbefugte Datenlecks zu verhindern. In Kombination mit der dezentralen Architektur von Blockchain garantiert es die Transparenz und Sicherheit von Berechnungen.
Die Plattform besteht aus Netzwerkbenutzern, Privanetix-Computing-Knoten und Decryptors-Entschlüsselungsknoten. Benutzer reichen Verschlüsselungsdaten ein, die Privanetix-Knoten sind für die Verschlüsselungsberechnung verantwortlich, und die Decryptors-Knoten entschlüsseln die Ergebnisse und senden sie zurück. Der gesamte Prozess wird sicher auf der Blockchain aufgezeichnet und abgewickelt.
Die Gesamtmenge der PRAI-Token beträgt 1 Milliarde, wobei die Zuteilungen Mining-Belohnungen, Community-Promotion, Frühinvestoren, Team und Ökosystementwicklung abdecken. PRAI wird verwendet, um Gebühren für Datenschutz-Computing-Dienste, Transaktionsgebühren, Identitätsverifizierung und Governance-Staking zu zahlen, und unterstützt den nachhaltigen Betrieb des Ökosystems.
Privasea AI ist geeignet für Bereiche mit hohem Datenschutzbedarf wie Finanzen, Gesundheitswesen und Unternehmensdatenanalyse. Es ermöglicht das sichere Teilen und Analysieren sensibler Daten, fördert datenschutzfreundliche Operationen von KI-Modellen und adressiert die Risiken traditioneller Datenlecks.
Da die Nachfrage nach Datenschutz weiter wächst, wird erwartet, dass Privasea AI eine führende Rolle im Bereich des Datenschutz-Computings einnimmt. Seine innovative Technologie und das dezentrale Governance-Modell stimmen mit den Entwicklungstrends von Web3 überein und fördern ein sicheres und effizientes KI-Computing-Ökosystem.
Privasea AI Network bietet eine revolutionäre Lösung zum Schutz der Privatsphäre und für dezentrale KI-Computing, indem es FHE und Blockchain integriert. Es gewährleistet nicht nur die Datensicherheit, sondern legt auch eine solide Grundlage für zukünftige KI- und Web3-Anwendungen.