SingularityNET va Mind Network strategik hamkorlikka erishdi, FHE asosida xavfsiz AI xizmatlarini taqdim etish uchun ASI Hub ishga tushirilishini e'lon qildi

ChainCatcher yangiliklariga ko'ra, rasmiy ma'lumotlarga asoslanib, SingularityNET Mind Network bilan hamkorlikda ASI Hubni ishga tushirishini e'lon qildi. Bu FHE (To'liq Gomomorfik Shifrlash) asosida markazlashmagan AI xizmatlari inshooti bo'lib, AI Agent identifikatsiyasi autentifikatsiyasi va tasdiqlanadigan tasodifiylik kabi ikki asosiy muammoni hal qilishga qaratilgan.

ASI Hub FHE texnologiyasi orqali AI sub'ektlarining identifikatsiyalarini xavfsiz yaratishni ta'minlaydi va zanjirda tasdiqlanadigan tasodifiylikni taqdim etadi, bu esa an'anaviy zanjirdan tashqari tasodifiylikning manipulyatsiyasi, tasdiqlanishi va ma'lumotlarni buzish kabi muammolarni samarali hal qiladi. FHE texnologiyasiga asoslangan holda, ASI Hub AI Agentlar uchun tasdiqlanadigan shifrlangan identifikatsiya autentifikatsiyasi, xavfsiz modelni ishga tushirish, ma'lumotlarni tanlash xavfsizligi kafolati va tasodifiy izlanishdan mustahkamlangan o'rganish kabi bir nechta asosiy imkoniyatlarni taqdim etadi. Bundan tashqari, Pre-TGE Wave tadbiriga asoslanib, FET token egalari endi $vFHE ballarini har kuni bloklamasdan yoki zanjirlararo operatsiyalarsiz olishlari mumkin.

Sun'iy Super Intellekt Alyansi (ASI)ning muhim tashabbusi sifatida, ASI Hub SingularityNET, Fetch.AI, Ocean Protocol va Cudos kabi alyanslar tomonidan FHE texnologiyasining qo'llanilishida yana bir muhim yutuqni ifodalaydi. Bu AI xizmatlarining xavfsizlik himoya qobiliyatini sezilarli darajada oshiradi va qaror qabul qilishning buzilmasligini ta'minlaydi.

Mind Network To'liq Gomomorfik Shifrlash (FHE)dan foydalangan holda kvantga chidamli to'liq shifrlangan internet ma'lumotlari va AI hisoblashni amalga oshirish uchun nol-ishonchli internet uzatish protokoli (HTTPZ)ni kashf etmoqda. FHE texnologiyasi bilan ishga tushirilgan birinchi asosiy tarmoq loyihasi sifatida, u HTTPZ davrida asosiy infratuzilma bo'lishni maqsad qilgan va Web3 va AI sohalarida FHE texnologiyasining keng qo'llanilishini targ'ib qilish, ma'lumotlar xavfsizligi, kvantga chidamlilik va markazlashmagan konsensus kabi asosiy masalalarni hal qilishni maqsad qilgan.