NEAR блокчейн впроваджує технологію Nillion: поєднання конфіденційності та продуктивності

Нещодавно одна з протоколів конфіденційності оголосила про впровадження технологій сліпих обчислень і сліпого зберігання в L1 публічний ланцюг NEAR, який славиться швидкістю та масштабованістю. Це інтеграція поєднує високу продуктивність NEAR з передовими інструментами конфіденційності, що дозволяє більше ніж 750 проектам в екосистемі NEAR використовувати технологію сліпих обчислень.

Інтеграція NEAR з технологіями конфіденційності

NEAR як зріла мережа L1 блокчейну завжди славилася своєю видатною продуктивністю. Його основні характеристики включають:

1. Nightshade фрагментація: підвищує пропускну здатність транзакцій та зменшує затримки, підходить для високоефективних застосувань.
2. WebAssembly виконання: підтримка смарт-контрактів на Rust та AssemblyScript, що приваблює розробників з різним бекграундом.
3. Читабельні рахунки: використання інтуїтивно зрозумілих назв рахунків, покращує користувацький досвід.

Ці особливості привабили велику кількість розробників, підприємців та креативщиків, які спільно створюють процвітаючу екосистему.

Поєднуючи сліпі обчислювальні потужності з ефективною обробкою транзакцій NEAR, досягнуто таких переваг:

• Модульна конфіденційність даних: функції конфіденційності безперешкодно інтегровані з NEAR, що дозволяє модульне виконання зберігання даних і обчислень у конфіденційній мережі, одночасно забезпечуючи прозорі розрахунки на блокчейні NEAR.
• Управління приватними даними: надання приватного зберігання та обчислень для різних видів даних, розширення функціональних можливостей NEAR.
• Приватний ШІ: Увага NEAR до автономного, власного ШІ гармонійно поєднується з приватним зберіганням та обчислювальними можливостями, відкриваючи нові горизонти для децентралізованого ШІ.

Розширення простору для побудови крипто-проектів

Ця інтеграція відкриває нові шляхи для застосувань захисту приватності в екосистемі NEAR, особливо в області AI-рішень:

приватний AI

• Приватне виведення: реалізація безпечного виведення для AI-моделей, захист власних моделей машинного навчання та чутливого введення користувача.
• Приватні агенти: з виникненням AI-агентів рішення для захисту конфіденційності стають вкрай важливими.
• Федеративне навчання: підвищення захисту конфіденційності в процесі навчання.
• Приватні синтетичні дані: захист даних під час тренування GAN.
• Приватний пошук з підвищеним генерацією (RAG): реалізація інноваційних методів інформаційного пошуку з захистом конфіденційності.

Кросчейн-рішення для конфіденційності

Враховуючи важливість NEAR для взаємодії, така інтеграція може закласти основу для захищених крос-чейн додатків та переміщення активів.

платформа спільноти з пріоритетом конфіденційності

Децентралізовані спільноти можуть використовувати контент приватного зберігання та соціальні графи для реалізації персоналізованих рекомендацій контенту, одночасно захищаючи конфіденційність користувачів.

Безпечний DeFi

Технологія сліпих обчислень може забезпечити приватні книги замовлень, конфіденційну оцінку кредитів та приховані ліквідні пули, покращуючи безпеку та конфіденційність екосистеми NEAR DeFi.

інструменти для розробників для захисту конфіденційності

Забезпечуючи інструменти та API, орієнтовані на конфіденційність, покращити дружнє до розробників середовище NEAR, що дозволяє розробникам легко інтегрувати розширені функції конфіденційності в додатки.

Перспективи сліпих обчислень на NEAR

Поєднання високопродуктивної інфраструктури NEAR та передових функцій конфіденційності створює ідеальне середовище, яке дозволяє розробникам створювати потужні додатки з захистом конфіденційності для задоволення потреб реального світу. Це сприятиме створенню нового типу відкритої цифрової економіки, яка дозволить користувачам справжнім чином контролювати свої активи та дані.