Tương lai của Trí tuệ Nhân Tạo Phân Tán: Privasea Dẫn Đầu Cuộc Đổi Mới Mạng Lưới Cơ Sở Hạ Tầng Vật Lý Phi Tập Trung (DEPIN) về Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Điện Toán Đám Đông.

Tương lai của Trí tuệ Nhân Tạo Phân Tán: Privasea Dẫn Đầu Cuộc Đổi Mới Mạng Lưới Cơ Sở Hạ Tầng Vật Lý Phi Tập Trung (DEPIN) về Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Điện Toán Đám Đông.

Mở khóa kỷ nguyên tiếp theo của AI: Cách thức mã hóa đột phá của Privasea bảo vệ dữ liệu và tạo sức mạnh cho sự đổi mới toàn cầu.

Khi các mô hình công nghệ AI tiếp tục phát triển, AI đang được ứng dụng rộng rãi trên nhiều lĩnh vực khác nhau bao gồm nội dung do AI tạo ra, lái xe tự động, chăm sóc sức khỏe, phân tích dữ liệu lớn và sản xuất ô tô. Bằng cách thực hiện tính toán và phân tích, AI có thể thực hiện các nhiệm vụ một cách thông minh trong một số tình huống nhất định, cải thiện đáng kể năng suất và hiệu quả công việc.

 

Tuy nhiên, hiệu quả đạt được từ tính toán AI đi kèm với nguy cơ rò rỉ dữ liệu. Tính toán AI yêu cầu dữ liệu từ nhiều lĩnh vực khác nhau để thúc đẩy quá trình phân tích và thực thi. Tuy nhiên, dữ liệu này có thể liên quan đến dữ liệu cá nhân và bí mật thương mại, chẳng hạn như hồ sơ y tế, thông tin tài chính, thông tin nhận dạng cá nhân và thông số dữ liệu sản xuất ô tô, gây lo ngại về bảo mật dữ liệu trong kỷ nguyên AI.

 

Chẳng hạn, năm ngoái, nhóm nghiên cứu AI của Microsoft đã vô tình làm rò rỉ một lượng lớn thông tin nhạy cảm, bao gồm thông tin người dùng, bản ghi trò chuyện và email. Dù vụ việc này không leo thang thêm nữa nhưng nó đã khiến nhiều công ty công nghệ phải xem xét lại các vấn đề liên quan đến bảo mật dữ liệu AI. Một ví dụ khác liên quan đến mô hình ChatGPT, được biết đến với khả năng nội dung đặc biệt do AI tạo ra, đã bị Cơ quan bảo vệ dữ liệu Ý cáo buộc thu thập trái phép dữ liệu người dùng vi phạm GDPR. Trong báo cáo điều tra về sự gián đoạn dịch vụ tạm thời của ChatGPT được phát hành vào ngày 25 tháng 3 năm nay, OpenAI thừa nhận rằng khoảng 1,2% dữ liệu người dùng ChatGPT Plus có thể đã bị rò rỉ trong vụ việc.

 

Đồng thời, bằng cách xây dựng mạng năng lượng tính toán huy động vốn từ cộng đồng DePIN, Privasea cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho các tài nguyên tính toán đáng kể mà mạng yêu cầu. Privasea đã tìm thấy sự cân bằng mới trong bảo vệ dữ liệu, tính toán AI và máy học, cung cấp năng lượng tính toán và tuân thủ.

 

Gần đây, dự án Privasea đã thu hút sự chú ý trong lĩnh vực AI và DePIN, cũng như thị trường mã hóa nhờ giải pháp FHEML cải tiến. Dự án đã đảm bảo được hai vòng tài trợ chiến lược, bao gồm 5 triệu USD tiền tài trợ vòng pre-seed/seed từ các nhà đầu tư như Binance Labs và MH Venture, và một vòng phát hành riêng lẻ chiến lược gần đây có sự tham gia của OKX Ventures, Laser Digital của Nomura Group và Tanelabs, quỹ được đảm bảo bởi SoftBank.

 

Bài viết này nhằm mục đích giới thiệu thêm về Privasea nhằm nâng cao hiểu biết của độc giả về dự án.

 

Tại sao Công nghệ FHE được coi là giải pháp chính để loại bỏ rủi ro rò rỉ dữ liệu trong lĩnh vực AI?

 

Mã Hóa Hoàn Toàn Đồng Hình (FHE) là một dạng mã hóa cho phép thực hiện tính toán trên dữ liệu được mã hóa. Điều này có nghĩa là dữ liệu được chuyển đổi thành cấu trúc toán học cho phép tính toán trong khi dữ liệu vẫn được mã hóa. Do đó, có thể xử lý và phân tích dữ liệu ở trạng thái được mã hóa và kết quả của các tính toán này cũng được mã hóa. Sau đó, những kết quả được mã hóa này có thể được trả lại một cách an toàn cho chủ sở hữu dữ liệu, người duy nhất có thể giải mã và xem kết quả cuối cùng.

 

Ưu điểm chính của phương pháp này là mức độ bảo mật dữ liệu chưa từng có mà nó mang lại, đặc biệt phù hợp với các lĩnh vực tính toán AI và máy học. Ví dụ: trong các ứng dụng AI, người dùng có thể tải dữ liệu được mã hóa lên hệ thống AI hoặc đám mây để lưu trữ và tính toán mà không phải lo lắng về việc nhà cung cấp dịch vụ đám mây hoặc các bên thứ ba trái phép khác truy cập thông tin nhạy cảm của họ. Hơn nữa, ngay cả khi dữ liệu bị chặn trong quá trình truyền mà không có khóa giải mã tương ứng, kẻ tấn công cũng không thể hiểu được nội dung của dữ liệu.

 

So với các giải pháp khác như Bằng chứng không kiến thức (Zero-Knowlegde Proofs/ZKP), Tính toán an toàn đa bên (Secure Multi-Party Computation/MPC) và Môi trường thực thi đáng tin cậy (Trusted Execution Environment/TEE), FHE phù hợp hơn để xây dựng các giải pháp dữ liệu tự quản lý trong lĩnh vực AI. Được coi là viên ngọc quý của mật mã, nó thậm chí còn được nhiều người coi là giải pháp cuối cùng.

 

Tuy nhiên, FHE cũng đặt ra những thách thức; ngay cả các phép tính số học đơn giản cũng trở nên rất phức tạp khi được thực hiện trên dữ liệu được mã hóa do cấu trúc toán học phức tạp của nó. Việc duy trì cấu trúc như vậy đòi hỏi một lượng tài nguyên tính toán đáng kể và sức mạnh tính toán mở rộng cần có sẽ mang lại chi phí tài nguyên tính toán đáng kể. May mắn thay, Privasea đang giải quyết các thách thức về tài nguyên tính toán mà FHE phải đối mặt thông qua việc phát triển hệ thống DePIN, tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng rộng rãi FHE trong AI.

 

Privasea: Mạng Máy Tính AI DePIN Dựa Trên Giải Pháp FHEML

 

Như đã đề cập trước đó, mạng Privasea, dựa trên công nghệ FHEML và kết hợp lớp khuyến khích blockchain, nhằm mục đích liên tục có được tài nguyên tính toán từ các nguồn phi tập trung. Mục tiêu của nó là giải quyết các vấn đề rò rỉ dữ liệu tiềm ẩn trong AI và trở thành giải pháp Trí Tuệ Nhân Tạo / Máy Học (AI/ML) an toàn nhất. Đồng thời, giải pháp dữ liệu tự lưu ký ngoài chuỗi của Privasea đáp ứng các tính năng tuân thủ, bao gồm Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) của Liên minh Châu Âu.

 

Hệ thống mạng Privasea bao gồm bốn thành phần quan trọng cung cấp khả năng AI an toàn và riêng tư khi hợp tác làm việc:

• Đường Dẫn Privasea FHE

Đường dẫn Privasea FHE, một thành phần cốt lõi của mạng Privasea, được xây dựng và thiết kế riêng cho thư viện THFE-RS của Zama để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của dự án. Tận dụng các khả năng mạnh mẽ của thư viện THFE-RS của zama, thư viện Privasea FHE cung cấp giải pháp Mã hóa hoàn toàn đồng nhất an toàn và hiệu quả, bảo vệ dữ liệu người dùng.

• Giao diện lập trình ứng dụng (API) của Privasea

Cổng vào mạng Privasea AI, API Privasea, cung cấp cho các nhà phát triển giao diện lập trình ứng dụng để tích hợp các khả năng AI của FHE vào ứng dụng của họ. Thành phần này tạo điều kiện tương tác liền mạch với mạng thông qua một loạt công cụ và chức năng.

• Privanetix

Privanetix là một mạng lưới các nút điện toán phi tập trung sử dụng sức mạnh tập thể của nhiều nút để thúc đẩy quá trình xử lý dữ liệu được mã hóa an toàn và hiệu quả. Các nút điện toán hiệu suất cao này phối hợp với nhau để thực thi các thuật toán học máy quan trọng một cách an toàn. Mỗi nút trong Privanetix được trang bị một đường dẫn FHEML phù hợp với nhiều mô hình tác vụ khác nhau và có thể thực hiện các hoạt động suy luận trên dữ liệu được mã hóa với hiệu quả cao, hỗ trợ các ứng dụng AI cộng tác trong khi vẫn duy trì tính bảo mật dữ liệu.

• Bộ hợp đồng thông minh Privasea

Hệ thống hợp đồng thông minh (smart contract) Privasea khuyến khích các nút Privanetix, theo dõi hiệu quả việc đăng ký và đóng góp của họ, xác minh tính toán của họ và phân phối phần thưởng theo đó. Bằng cách sử dụng hợp đồng thông minh, cơ chế này đảm bảo tính minh bạch, công bằng và tích cực khuyến khích sự tham gia vào mạng, đảm bảo hiệu suất tính toán. Ngoài ra, nó còn ngăn chặn hành vi nguy hiểm giữa các nút Privanetix dựa trên các yếu tố kinh tế.

 

Với hệ thống này, Privasea đã tìm thấy sự cân bằng mới trong tính toán AI và ML, giữa dữ liệu tự quản lý của người dùng và tài nguyên tính toán được phân phối. Các giải pháp của nó được đặc trưng bởi tính hiệu quả và thân thiện với người dùng, cho phép ngay cả người dùng không có kỹ năng lập trình hoặc mật mã cũng có thể dễ dàng truy cập và điều hướng mạng. Điều này cho phép họ thực hiện các tính toán AI của FHE mà không cần phải có chuyên môn chuyên môn.

 

Việc sử dụng mạng Privasea, người dùng có thể dễ dàng mã hóa dữ liệu hoặc mô hình của họ bằng FHE và tải chúng lên mạng Privasea AI. Sau khi tải lên, họ có thể truy cập tài nguyên tính toán phân tán của mạng để thực hiện học máy hoặc các tính toán khác trên dữ liệu của họ ở trạng thái được mã hóa. Mạng hỗ trợ các mô hình tính toán khác nhau, bao gồm mạng thần kinh, cây quyết định, phân tích cụm, v.v., được cung cấp công khai trên mạng hoặc do người dùng cung cấp.

 

Dựa trên FHE, mạng Privasea AI cũng sẽ tích hợp với chuỗi lưu trữ phân tán BNB Greenfield. Điều này có nghĩa là dữ liệu trong hệ sinh thái có thể được lưu trữ theo cách phân tán thông qua BNB Greenfield, cấp cho người dùng quyền kiểm soát tuyệt đối đối với dữ liệu của họ và sự linh hoạt khi sử dụng dữ liệu đó. Người dùng có khả năng tải các mô hình cá nhân của họ, dù là công khai hay được mã hóa, lên mạng để lưu trữ phân tán. Kết quả được mã hóa có thể được trả lại cho người dùng hoặc chia sẻ với người khác bằng chức năng chuyển đổi khóa FHE. Điều này còn cung cấp một phương pháp an toàn để chia sẻ dữ liệu được mã hóa, tạo điều kiện thuận lợi cho chu kỳ giá trị dữ liệu, bảo vệ dữ liệu người dùng và thúc đẩy chia sẻ giá trị dữ liệu.

 

Với cách tiếp cận đổi mới của Privasea, người dùng có thể hưởng lợi từ môi trường an toàn cho tính toán AI, nơi tính toàn vẹn và bảo mật dữ liệu của họ được duy trì mà không ảnh hưởng đến hiệu quả hoặc khả năng mở rộng của các quy trình liên quan.

 

Thông qua sự kết hợp giữa công nghệ FHEML, mạng tính toán phi tập trung và hệ thống hợp đồng thông minh, Privasea đang tạo ra một tương lai nơi các tính toán AI có thể được thực hiện mà không có mối đe dọa vi phạm hoặc vi phạm dữ liệu. Điều này không chỉ tăng cường tính bảo mật của các ứng dụng AI mà còn mở ra những con đường mới cho nghiên cứu, phát triển và triển khai công nghệ AI trong các lĩnh vực nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe, tài chính, v.v.

 

Đóng góp của Privasea trong lĩnh vực AI và bảo vệ dữ liệu không chỉ về bản thân công nghệ mà còn về việc thúc đẩy một cộng đồng và hệ sinh thái coi trọng và ưu tiên tính toán an toàn. Bằng cách hạ thấp các rào cản gia nhập để sử dụng công nghệ FHE và cung cấp các tài nguyên tính toán cần thiết thông qua mạng DePIN của mình, Privasea đang giúp nhiều thực thể hơn có thể áp dụng các giải pháp AI của FHE.

 

Tóm lại, Privasea không chỉ giải quyết những thách thức trước mắt về bảo vệ dữ liệu và hiệu quả tính toán trong AI mà còn mở đường cho một mô hình mới trong điện toán AI. Mô hình này được xác định bởi cam kết về bảo mật và cách tiếp cận mở, phi tập trung đối với các tài nguyên tính toán. Do đó, Privasea luôn đi đầu trong cuộc cách mạng về AI, nơi hợp nhất sự hợp tác mở để khai thác toàn bộ tiềm năng của công nghệ AI nhằm cải thiện xã hội.

 

Giải Pháp Tính Toán Dữ Liệu Ngoài Chuỗi Theo Định Hướng Tuân Thủ

 

Mạng Privasea có tính năng bảo vệ dữ liệu ngoài chuỗi, cân bằng nhu cầu về khả năng kiểm toán thay vì hoàn toàn chống lại sự kiểm duyệt trên chuỗi. Cách tiếp cận này không chỉ bảo vệ nghiêm ngặt dữ liệu người dùng thông qua mật mã mà còn hỗ trợ kiểm tra tuân thủ khi cần thiết, có thể đáp ứng các yêu cầu pháp lý của bất kỳ quốc gia nào về AML.

 

Đồng thời, mạng Privasea có thể đáp ứng nhiều quy định pháp lý khác nhau, bao gồm Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) của Liên minh Châu Âu, nơi có các yêu cầu nghiêm ngặt về việc thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu cá nhân. Tính năng dữ liệu ngoài chuỗi của Privasea đảm bảo rằng các tổ chức có thể sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để bảo vệ dữ liệu người dùng cá nhân trong quá trình suy luận và đào tạo mô hình mà không cần thu thập dữ liệu thông tin nhận dạng con người.

 

Một mục tiêu quan trọng khác của mạng Privasea là bảo vệ dữ liệu nhạy cảm của người dùng khỏi bị truy cập trái phép. Bằng cách sử dụng FHE để mã hóa dữ liệu nhạy cảm trong quá trình tính toán và học tập AI, mạng hoạt động như một rào cản mạnh mẽ chống lại các hành vi vi phạm dữ liệu và xâm nhập trái phép, tăng cường hơn nữa tính bảo mật dữ liệu thông qua các công nghệ mã hóa.

 

Các Ứng Dụng Tiềm Năng Của Hệ Thống Privasea

Giải pháp của Privasea có thể được tích hợp cao với nhiều tình huống khác nhau yêu cầu xác minh và phân tích tính toán để bảo vệ dữ liệu. Các kịch bản tiềm năng bao gồm sinh trắc học, chăm sóc sức khỏe, tài chính, điện toán dữ liệu đám mây an toàn và hệ thống bỏ phiếu ẩn danh, cùng nhiều kịch bản khác.

Sinh trắc học

Dựa trên giải pháp công nghệ Privasea, ứng dụng sinh trắc học (nhận dạng khuôn mặt) đầu tiên chuẩn bị gia nhập thị trường. Trong ứng dụng nhận dạng khuôn mặt này, máy khách được nhúng an toàn vào thiết bị của người dùng, bảo vệ khóa máy khách thông qua mã hóa dựa trên công nghệ FHE. Điều này đảm bảo rằng quá trình tính toán dữ liệu của máy chủ vẫn được mã hóa vĩnh viễn, bảo vệ thông tin cá nhân đồng thời cho phép so sánh khuôn mặt được mã hóa.

 

Trong ví dụ này, khi người dùng tải ảnh đặc điểm khuôn mặt của họ lên ứng dụng khách, hệ thống sẽ không gửi ảnh gốc. Thay vào đó, nó chuyển đổi chúng thành các vectơ được mã hóa cục bộ, giữ lại các thuộc tính duy nhất. Các vectơ này được mã hóa an toàn bằng khóa máy khách trước khi được truyền đến các máy chủ phụ trợ được tăng cường của mạng Privasea để bảo vệ nghiêm ngặt. Điều này cũng có nghĩa là hình ảnh gốc được che chắn, cho phép người dùng tin tưởng vào cơ sở dữ liệu AI của Privasea.

 

Khi người dùng thực hiện khớp khuôn mặt với một hình ảnh thay thế, khách hàng sẽ trích xuất cục bộ các đặc điểm khuôn mặt, mã hóa các vectơ nhúng để bảo vệ và gửi chúng đến máy chủ của chúng tôi một cách an toàn. Trong miền văn bản mã hóa, máy chủ thực thi thuật toán khớp khuôn mặt trong khi vẫn duy trì tính bảo mật của dữ liệu. Sau khi xử lý chi tiết, máy chủ cung cấp kết quả được mã hóa, kết quả này có thể được giải mã cụ thể bằng khóa của khách hàng để xác nhận kết quả trùng khớp.

 

Do đó, từ đầu đến cuối, dữ liệu khuôn mặt của người dùng được lưu trữ trong Privasea (trên thực tế, dữ liệu được mã hóa này được lưu trữ theo cách phân tán) tồn tại ở dạng mã hóa. Quá trình so sánh khuôn mặt được hoàn thành ở trạng thái mã hóa dựa trên sơ đồ FHE mà không làm rò rỉ dữ liệu khuôn mặt ban đầu, đảm bảo an toàn dữ liệu. Dựa trên cách tiếp cận này, một loạt các kịch bản ứng dụng tương tự, bao gồm Bằng chứng về con người và KYC an toàn, có thể được rút ra thêm.

 

Sức Khoẻ và Y Tế

Các ứng dụng tiềm năng của mạng Privasea có thể bao gồm xử lý hình ảnh y tế, chẳng hạn như phân tích hình ảnh chẩn đoán y tế bằng cách sử dụng tài nguyên điện toán hiệu suất cao. Với hệ thống mạng Privasea, các chuyên gia y tế và nhà nghiên cứu có thể sử dụng mạng tài nguyên máy tính phân tán để xử lý hình ảnh y tế trong khi vẫn duy trì bảo mật dữ liệu của bệnh nhân.

 

Một ví dụ là một bác sĩ X quang sử dụng mạng Privasea AI để xử lý một tập dữ liệu lớn về hình ảnh y tế cho một nghiên cứu. Mạng có thể phân phối khối lượng công việc xử lý trên nhiều nút, tổng hợp kết quả để cải thiện độ chính xác của phân tích. Trong giai đoạn xử lý và phân tích, dữ liệu bệnh nhân được mã hóa và bảo vệ.

 

Dữ liệu hình ảnh y tế, bao gồm tia X hoặc MRI, có thể được mã hóa bằng sơ đồ FHE và được lưu trữ hoặc truyền ở dạng mã hóa. Privasea AI có thể xử lý các hình ảnh y tế được mã hóa, cung cấp một mạng lưới tài nguyên tính toán phân tán để xử lý AI. Phương pháp này bảo vệ dữ liệu bệnh nhân một cách hiệu quả đồng thời có khả năng cho phép đào tạo mô hình AI hiệu quả. Sau khi quá trình xử lý y tế hoàn tất, hình ảnh y tế được mã hóa có thể được giải mã để các chuyên gia y tế sử dụng.

 

Bằng cách kết hợp việc sử dụng mã hóa FHE và mạng Privasea AI, hình ảnh y tế có thể được xử lý một cách an toàn và hiệu quả đồng thời bảo vệ dữ liệu của bệnh nhân. Hệ thống này không chỉ cung cấp giải pháp có thể mở rộng, tiết kiệm chi phí cho lĩnh vực hình ảnh y tế mà còn làm tăng thêm niềm tin của bệnh nhân. Việc áp dụng công nghệ tiên tiến cũng được kỳ vọng sẽ nâng cao hiệu quả và tiêu chuẩn y tế.

 

Tài Chính

Trong lĩnh vực tài chính, mạng Privasea, dựa trên sơ đồ PHE và mạng Privasea AI, cũng có thể thiết lập biện pháp bảo vệ dữ liệu cho nhiều tình huống, bao gồm các giao dịch ngân hàng và đánh giá khoản vay. Nó được kỳ vọng sẽ nâng cao hơn nữa tính chính xác và hiệu quả của các tổ chức tài chính trong việc xử lý hoạt động kinh doanh và giảm đáng kể chi phí.

 

Dịch Vụ Đám Mây Của Google 

Privasea đã được đưa vào Chương trình khởi nghiệp Google Cloud Web3, điều đó có nghĩa là khả năng FHEML của Privasea và mạng Privasea AI được xây dựng để các dịch vụ Google Cloud tích hợp hơn nữa nhằm phục vụ nhiều trường hợp sử dụng tiềm năng hơn.

 

Mã hóa 

Là nhân vật hàng đầu trong lĩnh vực công nghệ FHE, Privasea luôn tận tâm thúc đẩy việc tiếp tục áp dụng công nghệ mật mã trong ngành mã hóa. Được biết, vào cuối tháng 3 năm nay, Privasea sẽ hợp tác với các công ty khởi nghiệp Web3 FHE hàng đầu như Zama và Inco để tổ chức một hội thảo học thuật kín với chủ đề “Cam kết thúc đẩy nghiên cứu, phát triển và ứng dụng của FHE ở cả hai lĩnh vực”. Web2 và Web3.” Chuỗi hội thảo kỹ thuật này đã được tổ chức 3 năm liên tiếp, liên tục đạt được những đột phá trong đổi mới công nghệ FHE.

 

Viễn Cảnh Tương Lai

Trong quá trình phát triển của công nghệ AI, nguy cơ vi phạm dữ liệu tiềm ẩn đang trở thành yếu tố cản trở lớn nhất. Nhiều người tin rằng sự phát triển của AI thậm chí còn thách thức các luật và quy định về dữ liệu, điều này hiện gây khó khăn cho việc triển khai công nghệ AI nâng cao hiệu quả trong nhiều tình huống ứng dụng tiềm năng. Ngoài ra, việc thiếu tài nguyên tính toán cũng là một trở ngại đáng kể cho việc đào tạo các mô hình AI hiệu quả và áp dụng rộng rãi công nghệ AI.

 

Dựa trên sơ đồ FHEML, hệ thống Privasea hỗ trợ các tính toán phức tạp trực tiếp trên dữ liệu ngoài chuỗi được mã hóa, cung cấp khả năng bảo vệ dữ liệu cho các tình huống khác nhau đồng thời có thể kiểm tra và tuân thủ các quy định dữ liệu khác nhau. Đồng thời, bằng cách giới thiệu mạng điện toán phân tán Privanetix và thu hút các nút điện toán khác nhau để đưa tài nguyên tính toán phi tập trung vào mạng thông qua lớp khuyến khích theo cách DePIN, Privasea đang thiết lập mạng huy động vốn từ cộng đồng sức mạnh tính toán theo định hướng Web3. Điều này sẽ cung cấp nguồn năng lượng tính toán liên tục cho các hoạt động mã hóa FHE cũng như đào tạo và tính toán mô hình AI, dẫn đến một cuộc cách mạng mới trong hoạt động huy động vốn cộng đồng cho sức mạnh tính toán của DePIN AI.

 

Với việc thúc đẩy mạng lưới Privasea AI, kế hoạch FHE dự kiến sẽ được áp dụng trên quy mô lớn và trở thành giải pháp chủ đạo để xây dựng bảo mật dữ liệu. Công nghệ AI cũng có thể đảm bảo bảo vệ dữ liệu trong toàn bộ vòng đời dữ liệu, tuân thủ các quy định về dữ liệu, thích ứng với khung pháp lý, tích hợp sâu với nhiều tình huống khác nhau và được áp dụng rộng rãi để phục vụ tốt hơn như một công cụ nâng cao năng suất của con người.

 

Đồng thời, mạng Privasea cũng đang xây dựng một hệ thống lưu thông giá trị dữ liệu được đặc trưng bởi sự tuân thủ. Bằng cách thiết lập chủ quyền dữ liệu thực sự cho chủ sở hữu dữ liệu, nó cho phép họ kiểm soát giá trị dữ liệu của mình, tạo ra một mô hình mới về hệ thống giá trị dữ liệu. Dựa trên điều này, Privasea sẵn sàng trở thành nhà cung cấp giá trị mới trong thị trường ứng dụng nghìn tỷ, liên tục nêu bật giá trị của nó.