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CARV が Mind Network と提携し、安全な乱数生成のために FHE を統合

CARV が Mind Network と提携し、安全な乱数生成のために FHE を統合

MPOSTMPOST2024/12/06 04:44
著者:MPOST

簡単に言えば CARV は Mind Network と提携して、安全で偏りのない検証可能な乱数生成を実現する完全準同型暗号化を統合しました。

モジュラーアイデンティティおよびデータレイヤー(IDL)プラットフォーム カーヴ は、 Web3 インフラプロバイダー マインドネットワーク 安全で偏りのない検証可能な乱数生成 (RNG) のために、完全準同型暗号化 (FHE) を統合します。

このコラボレーションを通じて、CARV は MindV Hub を介して FHE を利用した RNG を自社のエコシステムに統合します。FHE の実装は、さまざまなゲーム内イベント、戦利品生成、その他のゲーム メカニズムの乱数を生成するために使用され、すべての結果が公正で透明性があり、検証可能であることが保証されるため、操作や不当な優位性のリスクが最小限に抑えられます。

さらに、AI モデルのトレーニングの分野では、FHE により乱数生成が可能になり、データのプライバシーを維持しながらモデル パラメータを初期化し、トレーニング用のデータ サブセットを選択できます。このアプローチにより、AI モデルは暗号化されたデータでトレーニングされるため、データ漏洩の可能性が低減されます。

CARVはまた、 FHE 分散型アプリケーション内のシミュレーション、意思決定プロセス、ガバナンス メカニズム用の安全な乱数を生成します。これにより、バリデータやリーダーの選択などの重要な決定が、安全で偏りがなく、改ざんできない方法で行われることが保証されます。

FHE 統合は CARV とそのエコシステムにどのようなメリットをもたらすのでしょうか?

CARV は、RNG のモジュール式データ レイヤーに FHE を組み込むことで、ゲームにおける公平性の向上、AI 計算のプライバシーの強化、分散型システム内での安全で信頼できる意思決定など、大きなメリットを提供することを目指しています。

FHEをモジュール型データ層と統合することで、 カーヴ 分散型エコシステム内で安全でプライベートかつ透明な RNG の新しいベンチマークを確立しています。このソリューションは、ゲーム、AI モデルのトレーニング、データ駆動型の意思決定など、さまざまなアプリケーションで公平性、プライバシー、信頼性を保証します。CARV の FHE 搭載 RNG は、ブロックチェーンと AI テクノロジーの安全で分散化された未来を創造するという大きなビジョンに貢献します。

ユーザーは、CARV ハブに 2 つの方法で参加できます。CARV ノード パスを保持して投票者として登録する資格を取得し、FHE 投票とノード コンセンサス検証に直接参加して vFHE 報酬を獲得する方法と、vFHE トークンを保持してデリゲート機能を使用して vFHE をハブに委任し、FHE 検証に間接的に参加して対応する報酬を獲得する方法です。

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免責事項:本記事の内容はあくまでも筆者の意見を反映したものであり、いかなる立場においても当プラットフォームを代表するものではありません。また、本記事は投資判断の参考となることを目的としたものではありません。

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