NEAR Blockchain Memperkenalkan Teknologi Privasi: Perpaduan Kinerja dan Privasi

Baru-baru ini, sebuah protokol privasi mengumumkan pengenalan teknologi komputasi buta dan penyimpanan buta ke dalam blockchain NEAR. Integrasi ini menggabungkan kinerja tinggi NEAR dengan alat privasi canggih, memungkinkan lebih dari 750 proyek dalam ekosistem NEAR untuk menggunakan teknologi komputasi buta.

NEAR sebagai jaringan blockchain L1 yang matang, terkenal karena kinerja luar biasa. Tiga fitur utamanya adalah:

• Teknologi sharding Nightshade: Meningkatkan throughput transaksi dan mengurangi latensi, cocok untuk aplikasi berkinerja tinggi.
• WebAssembly runtime: mendukung kontrak pintar yang menggunakan Rust dan AssemblyScript, menarik beragam kelompok pengembang.
• Akun yang dapat dibaca: menggunakan nama akun yang intuitif untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan aksesibilitas.

Fitur-fitur ini menarik banyak pengembang, wirausahawan, dan kreator untuk bersama-sama membangun ekosistem yang berkembang.

Dengan menggabungkan kemampuan komputasi buta dengan pemrosesan transaksi yang efisien dari NEAR, telah dicapai keuntungan berikut:

• Privasi Data Modular: Fitur privasi terintegrasi secara mulus dengan NEAR, memungkinkan eksekusi modular operasi penyimpanan dan perhitungan data dalam jaringan privasi, sekaligus melakukan penyelesaian yang transparan di blockchain NEAR.
• Manajemen data pribadi: Menyediakan penyimpanan dan pengolahan pribadi untuk semua jenis data, memperluas jangkauan fungsi NEAR.
• AI Pribadi: Fokus NEAR pada AI yang mandiri dan dimiliki pengguna bersinergi dengan kemampuan penyimpanan dan komputasi pribadi, membuka ruang desain baru untuk AI terdesentralisasi.

Integrasi ini membuka jalan baru untuk aplikasi perlindungan privasi di dalam ekosistem NEAR, terutama dalam hal solusi AI:

• Inferensi Pribadi: Mewujudkan inferensi aman untuk model AI, melindungi model pembelajaran mesin yang bersifat kepemilikan dan input sensitif pengguna.
• Agen pribadi: Dengan munculnya agen AI, solusi privasi menjadi sangat penting.
• Pembelajaran Federasi: Meningkatkan privasi melalui perlindungan proses agregasi, memastikan informasi sensitif yang dihasilkan selama pelatihan tetap rahasia.
• Data sintesis pribadi: Melindungi privasi data dasar selama proses pelatihan GAN.
• Pencarian Terpadu yang Ditingkatkan Secara Pribadi (RAG): Menyediakan metode perlindungan privasi baru untuk pengambilan informasi.

Selain itu, integrasi ini juga membawa kemungkinan baru dalam bidang solusi privasi lintas rantai, platform komunitas yang mengutamakan privasi, DeFi yang aman, serta alat pengembang yang melindungi privasi.

Dengan menggabungkan infrastruktur berkinerja tinggi NEAR dengan fitur privasi canggih, sedang diciptakan sebuah lingkungan yang memungkinkan pengembang membangun aplikasi yang kuat dan melindungi privasi untuk memenuhi kebutuhan dunia nyata. Ini akan membantu menciptakan ekonomi digital terbuka yang baru, yang memungkinkan pengguna memiliki kontrol yang lebih baik atas aset dan data mereka.