DAPPOS发布超级隐私模式，开创Web3 AI操作系统架构级隐私保护新纪元

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新闻稿。

随着人工智能行业的快速发展，许多人工智能系统对用户生成的内容具备不同程度的可见性，这引发了人们对隐私安全的深切关注。无论是战略规划、专有创意、代码编写，还是包含个人见解的非正式对话，敏感信息在人工智能环境中的共享都存在潜在风险。意外的数据泄露可能导致声誉受损、财务损失或运营中断等严重后果。

为应对这些挑战，DAPPOS推出了超级隐私模式，这一创新框架旨在加强用户与DAPPOS生态系统中AI工具交互时的数据保护能力。

超级隐私模式的核心特点

超级隐私模式通过创建一个高度加密的安全环境，最大限度地降低用户交互的可见性。激活后，系统会生成一个临时加密线程，唯一的加密密钥在用户设备本地生成，而后端基础设施仅限于推理处理，不会存储任何明文内容或持久性日志。每次会话结束后，所有临时数据和加密线程都会自动清除。

此外，所有人工智能生成的内容在传输和存储过程中均经过严格加密，只有用户的设备才具备解密权限。这种架构设计有效防止了内部团队或外部人员对交互数据的访问。

与其他AI“隐私模式”的区别

目前，许多人工智能平台提供的隐私功能主要依赖内部政策而非技术限制。相比之下，超级隐私模式采用了一种结构化的方法，从架构层面降低数据可见性，而非仅仅依赖操作层面的保障。该框架通过最小化系统在活动会话期间可查看的内容，从而有效限制未经授权的访问。

当前进展与未来规划

DAPPOS是一款致力于支持Web3生产力的人工智能操作系统，已获得包括Polychain、Binance Labs和Sequoia在内的投资者超过2000万美元的融资。该平台集成了多种人工智能驱动工具，涵盖图像和视频生成、研究、策略制定、编码、营销、交易支持以及更广泛的Web3应用场景。

目前，超级隐私模式已在图像和视频生成器中上线。未来的开发计划包括将这一隐私功能扩展至DAPPOS Web3 AI操作系统的所有AI模块。具体扩展方向包括：在深度研究中部署用于机密Web3分析的功能；在Vibe Coding中实现受保护的开发工作流程；以及在事实核查中支持敏感验证任务。

此外，DAPPOS正在推进其发展路线图，计划推出专用的隐私硬件设备。这些设备将以类似于安全计算设备的方式离线运行，确保只有加密结果能够进出设备。其他增强功能还包括持续集成可信执行环境、零知识验证技术以及通过可审计性支持的透明度措施。

隐私在人工智能时代的重要性

DAPPOS始终致力于在以隐私为导向的Web3环境中推动AI开发。随着AI在创作、研究和执行中的作用日益重要，在架构层面整合隐私保护已成为当务之急。超级隐私模式充分体现了DAPPOS为整个生态系统用户提供安全可靠AI体验的坚定承诺。

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