Revolutionierung der Datenübertragung durch Dezentralisierung und KI
Wir bei WeSendit haben es uns zur Aufgabe gemacht, den Austausch und die Speicherung von Dateien neu zu definieren, indem wir die Prinzipien der Dezentralisierung und der künstlichen Intelligenz (KI) integrieren. In einer Zeit, in der Datenschutz und Sicherheit an erster Stelle stehen, ist unsere Plattform ein Beweis für unser Engagement für diese Kernwerte. Durch den Einsatz von KI erhöhen wir nicht nur die Sicherheit und das Vertrauen in unsere Dienste, sondern bieten unseren Knotenpunktbetreibern auch den bestmöglichen Schutz vor verschiedenen unerwünschten Arten von Daten.
Unser Ansatz geht über den reinen Dateitransfer hinaus. Wir wollen ein intelligenteres, sichereres und nahtloseres Erlebnis für unsere Nutzer und das Web3-Knotensystem schaffen. Unsere KI-gestützte Lösung wird unsere Nutzer und unser Netzwerk vor unbefugten Informationen schützen, ohne die individuellen Datenschutzrichtlinien zu verletzen.
Problemdefinition und Lösung
Problem
Traditionelle Cloud-Speicher- und File-Sharing-Dienste stehen täglich vor der Herausforderung, Betrug, kriminelle Aktivitäten und Urheberrechtsverletzungen zu verhindern. Um sicherzustellen, dass keine illegalen Inhalte über ihre Plattformen verbreitet werden, sind umfangreiche Überwachungs- und Kontrollmechanismen erforderlich, die oft auf Kosten der Privatsphäre und der Benutzerfreundlichkeit gehen. Zusätzlich zu den Herausforderungen der zentralisierten Kontrolle und Effizienzfragen ist dies ein kritisches Problem für Web2-Anbieter.
Lösung
Der Ansatz von WeSendit besteht darin, diese Herausforderungen durch Dezentralisierung und die Entwicklung von KI-gestützten Lösungen zu überwinden. Unser Ziel ist eine Plattform, die Sicherheitsrisiken proaktiv identifiziert und abwehrt, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu gefährden. Die dezentrale Struktur stärkt die Datensicherheit und erhöht die Widerstandsfähigkeit gegen Angriffe und Datenverlust. Für unser Knotennetzwerk und damit alle Knotenbetreiber sowie die aktuellen und zukünftigen Web3-Speicherpartner wie Storj, Unigrid und Filebase bietet dieser Entwicklungsschritt eine verlässliche Grundlage, um die Daten der Kunden in einer sicheren und effizienten Umgebung zu speichern, frei von Sorgen über Datenschutzverletzungen und rechtliche Risiken.
DATEIUPLOAD MIT WESENDIT > DATEISPLIT DURCH WSI NODE SYSTEM MASTER NODE > DATEIFRAGMENT AUF NODE SPEICHERN >
DATEIGÜLTIGKEIT DURCH CHECK-NODE PRÜFEN BIS GELÖSCHT
AI-Fälle
Fragment Entdeckung
Durch die Nutzung von künstlicher Intelligenz analysiert WeSendit nicht ganze Datensätze. Denn unser dezentraler Ansatz würde sonst gebrochen werden. Stattdessen gewährleisten wir mit dem Ansatz der Fragmenterkennung den Datenschutz, solange es keine verdächtigen Datensegmente gibt.
Erkennung von Betrug und Anomalien
Malware-Erkennung
Die Entdeckung von Fragmenten hilft uns, verdächtige Inhalte zu erkennen, aber auch Malware wie bösartigen Code oder Ransomware zu identifizieren, die aufgrund der Verschlüsselung nicht für die Knoten, sondern für die Empfänger der Übertragung schädlich ist.
Strassenkarte
Q2-Q4 2024: Planungsphase: Problemdefinition und Konzepterstellung
Ziel: Aufbau einer soliden Basis mit profundem Wissen inkl. der Umstände
Aktivitäten
- Finde einen geeigneten Lösungspartner und baue eine langfristige Zusammenarbeit auf.
- Der Schlüssel ist immer, das grundsätzliche Problem zu verstehen und es richtig zu dokumentieren.
- Recherchiere, wie das Modell in die Knotenpunkte integriert wird und wie der Prozess der Fragmenterkennung aussieht.
Q1-Q3 2025: Datenerfassung & Vorbereitung: Planung und Integration von APIs
Ziel: Versorgung des Modells mit geeigneten Daten aus und für die Anwendung
Aktivitäten
- Definieren von Datensätzen und Parametern für LMM
- Anpassen und Optimieren der Upload- und Download-Mechanismen sowie der Node-Software.
- Forschung zur Analyse von Fragmenten in verschiedenen Medientypen
Q4 2025-Q2 2026: Schulung und Modellentwicklung
Ziel: Verbindung von Plattform, Nodes und WeSendit AI
Aktivitäten
- Vollständige Integration von optimierten KI-Modellen in die WeSendit-Plattform
- Bewertung und Verfeinerung des Modells
- Überwache und trainiere das Modell vor dem Go-Live
Ab Q3 2026: MLOps: Verfeinerung, Verbesserung, Überwachung
Ziel: Kontinuierliche Optimierung und Erweiterung der KI-Technologien
Aktivitäten
- Nachdem der KI-gestützte Schutz für Nutzer und Knotenpunktbetreiber öffentlich zugänglich gemacht wurde, wird kontinuierlich an der Verbesserung und Pflege des Systems gearbeitet.
- Erweitere die globale Erkennung auf eine länderbasierte Nutzung für besseren Datenschutz und Compliance
- mehr dazu später
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