La blockchain NEAR introduit la technologie de calcul privé, fusionnant performances et réalisation de la confidentialité

Récemment, la blockchain NEAR a annoncé l'introduction de technologies de calcul et de stockage aveugles. Cette mise à niveau importante apportera de nouvelles capacités de protection de la vie privée à son écosystème. En intégrant des outils de confidentialité avancés avec l'infrastructure haute performance de NEAR, plus de 750 projets dans l'écosystème pourront utiliser la fonction de calcul aveugle, offrant aux utilisateurs une expérience plus sécurisée et plus privée.

NEAR, en tant que réseau blockchain L1 mature, est réputé pour ses performances exceptionnelles. Ses caractéristiques clés incluent la technologie de sharding Nightshade, un environnement d'exécution de contrats intelligents basé sur WebAssembly, et un système de comptes intuitif et lisible. Ces innovations ont attiré de nombreux développeurs et ont favorisé la prospérité de l'écosystème NEAR.

L'introduction de cette technologie de confidentialité apportera plusieurs améliorations à NEAR :

1. Données de confidentialité modulaires : les développeurs peuvent traiter les données de stockage et de calcul de manière flexible dans un réseau de confidentialité, tout en effectuant des règlements transparents sur la blockchain NEAR.

2. Gestion des données privées : élargit la portée des fonctionnalités de NEAR, lui permettant de fournir des services de stockage et de calcul privés pour divers types de données.

3. Support AI privé : En combinant l'attention de NEAR sur l'IA autonome, cela ouvre de nouveaux espaces de conception pour les applications d'IA décentralisées.

Cet épisode ouvre de nouvelles voies pour les applications de protection de la vie privée au sein de l'écosystème NEAR, en particulier dans le domaine des solutions d'IA :

• Inférence privée : protéger les modèles d'apprentissage automatique propriétaires et les données sensibles des utilisateurs.
• Agent AI privé : garantir que les utilisateurs ne divulguent pas d'informations sensibles lors de l'utilisation de l'agent AI.
• Apprentissage fédéré : renforcement de la protection de la vie privée lors de l'entraînement de modèles sur des ensembles de données décentralisés.
• Données synthétiques privées : protéger la vie privée des données lors du processus d'entraînement du GAN.
• Recherche augmentée privée (RAG) : méthode de recherche d'informations garantissant la protection de la vie privée.

En plus du domaine de l'IA, cette technologie va également promouvoir le développement de solutions de confidentialité inter-chaînes, de plateformes communautaires axées sur la confidentialité, d'applications DeFi sécurisées et d'outils de développement axés sur la protection de la vie privée.

En combinant une infrastructure haute performance avec des fonctionnalités de confidentialité avancées, NEAR crée un environnement permettant aux développeurs de construire des applications puissantes et respectueuses de la vie privée, répondant ainsi aux besoins du monde réel. Cette initiative contribuera à créer une nouvelle économie numérique ouverte, permettant aux utilisateurs de mieux contrôler leurs actifs et leurs données.