📕 0G 공식 보안 사고 공지 ✅ 12/11일 0G 에서 일부 리워드 컨트랙트에서 타깃

📢 Nesa.AI 톺아보기 ✅ 신뢰할 수 있는 온체인 AI(Trusted AI on-chain)를 위한 레이어-1(Layer-1) 블록체인 Nesa를 알아보겠습니다. 📂 핵심 문제 1️⃣ 데이터 프라이버시의 부재 🟢기존 Web2 AI에게 민감한 정보가 평문 그 자체로 제공 🟢Nesa는 암호화된 상태로 노드 제공자에게 전달 🟢Private by default(기본적인 프라이버시) 추구 2️⃣'블랙박스' 문제와 검증 불가능성 🟢Web2 AI에서는 제대로된 계산인지, 혹시나 해킹등으로 변조되었는지 확인 불가능 🟢Nesa는 ZK(영지식) 증명과 온체인 검증을 통해 제3자에게 결과를 보증 3️⃣중앙화와 검열 🟢기존 Web2는 빅테크들이 독점 중 : 답변이 검열되거나 특정방향으로 쏠릴 수 있음 🟢Nesa는 탈중앙화 네트워크 구축을 통해 특정주체가 통제하지 못하도록 함 📂 DAI : Decentralized AI(탈중앙화된 AI) 1️⃣ 다양한 DAI 생성 및 사용가능 🟢개발자, 혹은 누구나 소스를 통해 커스텀 모델 생성 가능 🟢사용자, 채굴자는 다양한 DAI 중 선택해서 사용가능 2️⃣ DAI를 기반으로한 프로젝트 🟢개발자에게 DAI 사용한 온체인 프로젝트, Dapp 등을 자유롭게 구축가능 🟢유망한 프로젝트는 Nesa Incuvator를 통해 추가지원 예정 📂 기술적 강점 1️⃣ 프라이버시 기술 🟢Equivariant Encryption(EE) : Nesa의 핵심 기술로 빠른 속도로 암호화된 데이터 위에서 AI 추론을 수행하는 기술 🟢HSS-EE(Homomorphic Secret Sharing over Encrypted Embeddings) : 원본 입력을 노출하지 않고 분산된 노드들이 협력하여 추론을 수행하는 기술 🟢하이브리드 보안 : TEE(신뢰실행환경), MPC(다자간 보안 컴퓨팅), ZKP(영지식 증명) 등을 혼합해 사용 2️⃣ 아키텍처 및 검증 🟢BSNS(Blockchain-based Sequential Neural Sharding) : 거대 AI 모델을 작은 블록으로 쪼개어 여러 노드에 순차적으로 분배하는 기술. 이를 통해 일반적인 하드웨어로 거대 AI 구동 가능 🟢zkDPS(Zero-Knowledge Decentralized Proof System) : 노드가 입력값이나 모델 내부를 공개하지 않고도, 해당 추론을 정확하게 수행했음을 증명하는 시스템 💬 DAI, 중앙화된 AI의 문제점을 해결하고자 하는 프로젝트 Nesa입니다. 요즘 기업에서, 혹은 가정에서 AI를 쓸때 정보유출에 대해서 고민이 되곤 하는데요. 이러한 문제점을 해결하고자 하는 프로젝트네요. 기술적 강점도 있어 보여서 앞으로 더 공부해 볼 생각입니다. #NESA

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9시간 전