Ventana分布式计算建立注册内容的搜索引擎

区块链资讯区块网2017-11-07 19:45:48  阅读 -评论 0

Ventana分布式计算建立注册内容的搜索引擎

由于互联网的客户-端服务器架构,追踪在线数字内容的动态是一个巨大挑战;文件存贮在不透明的远程服务器上,我们必须浏览、下载和检视文件的内容来了解特定的数字内容是否存在。而且,数字文件可以被轻易地并且经常地重新发布到不受控的未被授权的网站服务器上(数字盗版)。文件名可以被轻易更改,文件可以被压缩,视频音频文件可以被减采样,或用其他方式转换,仍然可供人们观看欣赏。


由于这样的客户端-服务器架构,遥测数字文件 (状态信息从远端配置的设备送回到中央服务器) 实际上是不可能的。 文件遥测需要远端设备配合安装额外的软件,发送它的所有数字内容的相关信息。并没有特别的激励机制让远端服务器的主人来发布准确的数字内容目录。


基于区块链的加密货币可以激励庞大网络的计算设备进行所谓工作量证明(proofs-of- work)[1]的计算工作。 在视频内容普遍被盗版的现实情况下 (比如在油管(YouTube)和脸书(Facebook)之间盗用), 本文探讨一种激励机制下的对用现代隐码技术做标记的数字创意内容进行分布式搜索的技术可行性。它也包括通过分布式的计算机网络(而不是一个专门的中央服务器集群) 下载和处理互联上的数字内容,来发现盗版内容在互联上的分布情况。我们目前主要解决视频(包含音频)内容的盗版问题。


问题陈述

视频盗版对于大的电影工作室和小的内容创造者来说都是巨大的附加成本。数项研究发现,仅对美国电影业,这项成本就达 200 亿美元 。
2016 年,脸书(Facebook)产生了超过 300 亿美元的营业收入,但该社交网络上的 73%的最受欢迎视频 是从 YouTube 上盗版而来的。这通常被称为 "Freebooting"。
目前,为了让 Facebook 移除内容创作者的被盗内容,内容创作者必须:1. 首先被通知他们的原创内容被盗并重新上载到脸书(Facebook)了,然后  2. 完成一个冗长的在线表单,并且上传原版内容到脸书(Facebook)来证明他们的版权。
虽然油管-脸书(YouTube-Facebook)之间的互相盗版是这个问题的备受瞩目的实例(具有讽刺意味的是,最近一个讨论盗版问题的 YouTube 视频在 Facebook 上获得了更多的观看,但它并不是唯一的例子 。一个消除这种低效率的解决方案将会大幅度减少在线视频内容的收入损失,为消费者带来更高质量的内容和更低的价格。


集中式的计算和分布式的计算

单个实体要在浩瀚网络上搜寻特定视(音)频内容需要手工复审无数文件。以 Facebook 为例,每天大约 1 Petabyte (1024 Terabytes)的数据会增加到它的服务器集群上,其中大约1/3 是视频数据。 为了验证这些视频的版权,这大约 3000 TB 的新视频数据需要每天被下载复审。使用中心化的云服务,像亚马逊云服务(AWS),这样的分析需要大约 10 万美元一天。


解决方案概述

用分布式网络上被激励的计算节点进行内容下载和复审的技术可行性。本系统依赖于对数字文件的隐码预处理(水印)和公开区块链上的所有权注册。对可疑的提供有版权内容的搜索空间(某地理区域部署的一系列内容服务器)进行内容搜索、下载和复审将会提供何时何地内容被(合法地和非法地)发布的轮廓。我们的系统由以下两个关键阶段定义:
1. 内容编码和注册: 第一个阶段,内容在中心化的服务器上用一个唯一标识编码。然后我们在公开区块链(比如以太坊 Ethereum)上记录内容版权所有者对该内容(由唯一标识确定)的所有权,再将内容发布到指定目标。
2. 内容搜索和报告: 我们假设非常可能发生一些盗版事件。我们用一组被激励的计算节点搜索、下载并复审一定数量的可疑视频文件,把结果报告给这项服务的购买者。这个阶段部分是中心化的,部分是分布式的。

我们关于互联网上可用的计算和带宽资源的边际成本做了一些假设,提出一个利用它们建立注册内容的搜索引擎的可行方案。我们受到以太坊(Ethereum)的启发,描述一种激
励机制来保证计算结果有很高的可靠性。
随着分布式技术生态系统的成熟完善,最终有可能让目前中心化的操作完全以分布式的方式进行。我们把这种可能性留给将来的工作。


 团队

Ventana分布式计算建立注册内容的搜索引擎

更多信息:https://tokensale.veredictum.io/

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