Privasea pozyskuje fundusze w wysokości 5 mln dolarów na ulepszenie DePIN dzięki uczeniu maszynowemu w pełni homomorficznego szyfrowania
W skrócie
Sieć DePIN AI Privasea zebrała fundusze w wysokości 5 mln dolarów, aby przyspieszyć integrację technologii uczenia maszynowego FHE z rozproszoną siecią komputerową.
Sieć DePIN AI Privasea ogłosiła zakończenie rundy zalążkowej o wartości 5 milionów dolarów, prowadzonej przez Binance Labs, Gate Labs, MH Ventures, K300, QB Ventures i CryptoTimes z udziałem Ogniwo łańcucha. Spółka planuje wykorzystać nowo pozyskany kapitał do wspierania inicjatyw w zakresie rozwoju produktów i poszerzania bazy użytkowników.
Celem Privasea jest usprawnienie integracji uczenia maszynowego w pełni homomorficznego szyfrowania (FHEML) z rozproszoną siecią komputerową. Włączenie FHE z funkcjami uczenia maszynowego ma na celu poprawę bezpieczeństwa, wydajności i ogólnych procesów obliczeniowych w całej sieci. W pełni homomorficzne szyfrowanie (FHE) ułatwia obliczenia na zaszyfrowanych danych, zachowując bezpieczeństwo wrażliwych informacji podczas przetwarzania.
Firma przygotowuje się także do wprowadzenia pierwszej zdecentralizowanej aplikacji wykorzystującej technologię dApp Technologia FHE, o nazwie „ImHuman” dApp, która ma wykorzystywać FHE do bezpiecznego wykonywania „dowodu obecności człowieka”, oferując niezawodną i zabezpieczoną przed manipulacją metodę weryfikacji użytkowników w domenie cyfrowej.
Według Privasea, koniunkcja DePinZdecentralizowane podejście firmy do infrastruktury fizycznej z możliwościami sztucznej inteligencji oraz strategiami przetwarzania danych i obliczeń Privasea umożliwia zrewolucjonizowanie podejścia i zaangażowania w zarządzanie infrastrukturą.
Privasea Pioneers Prywatność Technologia obliczeniowa
Założona w 2022 roku firma Privasea jest twórcą kompleksowej technologii przetwarzania danych zapewniającej prywatność, mającej na celu zapewnienie bezpiecznego przepływu danych. Firma zapewnia zabezpieczone źródło danych, kontrolę pozostałych danych po stronie właściciela, inteligentne zarządzanie prawami dostępu, niestandardowe integracje, ciągłe wdrażanie i aktualizacje przy jednoczesnym zachowaniu prywatności i integralności obliczeniowej.
Ostatnio Privasea współpracowała z Blockchain BNB Greenfield do zintegrowania swojej technologii prywatności z platformą blockchain i pamięcią masową BNB Greenfield. Rezultatem współpracy jest zwiększenie bezpieczeństwa, kontroli i użyteczności dla użytkowników pamięci masowych na całym świecie.
Niedawna runda finansowania i zaangażowanie Privasea w technologie zwiększające bezpieczeństwo podkreślają jej wiodącą rolę w przekształcaniu dynamiki domeny cyfrowej.
Odpowiedzialność
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Alisa, oddana dziennikarka w MPost, specjalizuje się w kryptowalutach, dowodach wiedzy zerowej, inwestycjach i ekspansywnej dziedzinie Web3. Ze szczególnym uwzględnieniem pojawiających się trendów i technologii zapewnia wszechstronne informacje, aby informować czytelników i angażować ich w stale zmieniający się krajobraz finansów cyfrowych.
Więcej artykułów
Alisa, oddana dziennikarka w MPost, specjalizuje się w kryptowalutach, dowodach wiedzy zerowej, inwestycjach i ekspansywnej dziedzinie Web3. Ze szczególnym uwzględnieniem pojawiających się trendów i technologii zapewnia wszechstronne informacje, aby informować czytelników i angażować ich w stale zmieniający się krajobraz finansów cyfrowych.
