NEAR публічний ланцюг впроваджує технології конфіденційності: інноваційне поєднання продуктивності та конфіденційності

Нещодавно певний приватний протокол оголосив про впровадження технологій сліпих обчислень та сліпого зберігання в L1 публічний блокчейн NEAR, відомий своєю швидкістю та масштабованістю. Це інтеграція поєднує високу продуктивність NEAR з передовими інструментами конфіденційності, що дозволяє більш ніж 750 проектам в екосистемі NEAR використовувати технологію сліпих обчислень.

NEAR як зріла мережа L1 блокчейну, відома своєю видатною продуктивністю. Її три основні характеристики включають:

1. Nightshade фрагментація: унікальне рішення для фрагментації підвищує пропускну здатність транзакцій і зменшує затримки, що підходить для високопродуктивних застосунків.
2. WebAssembly виконання: віртуальна машина на базі Wasm підтримує розробку смарт-контрактів на Rust та AssemblyScript.
3. Читабельні рахунки: використання інтуїтивно зрозумілої системи імен рахунків для покращення користувацького досвіду та доступності.

Ці характеристики приваблюють численних розробників, підприємців та творців, які разом створюють процвітаючу екосистему застосунків.

Завдяки інтеграції можливостей сліпих обчислень та ефективної обробки транзакцій NEAR, досягнуто таких переваг:

• Модульна конфіденційність даних: функції конфіденційності безшовно інтегруються з NEAR, що дозволяє модульно виконувати зберігання даних та обчислення в приватній мережі, одночасно здійснюючи прозорі розрахунки на блокчейні NEAR.
• Управління приватними даними: забезпечує конфіденційне зберігання та обробку різних видів даних, розширюючи функціональні можливості NEAR.
• Приватний ШІ: Увага NEAR до автономного, користувацького ШІ поєднується з можливостями приватного зберігання та обчислень, відкриваючи нові простори дизайну для децентралізованого ШІ.

Ця інтеграція відкриває нові шляхи для застосування захисту конфіденційності в екосистемі NEAR, особливо в сфері рішень на базі ШІ:

1. Приватний ШІ:

   • Приватне висновування: реалізація безпечного висновування для AI моделей, захист власних моделей машинного навчання та чутливих даних користувачів.
   • Приватні агенти: з ростом AI-агентів рішення для забезпечення конфіденційності стають надзвичайно важливими.
   • Федеративне навчання: підвищення конфіденційності через захист процесу агрегації, забезпечуючи конфіденційність чутливої інформації під час навчання.
   • Приватні синтетичні дані: захистити конфіденційність базових даних під час навчання GAN.
   • Приватний пошук з посиленням генерації (RAG): інноваційний метод захисту конфіденційності для інформаційного пошуку.

2. Кросчейн-рішення для конфіденційності: прокладає шлях для конфіденційних кросчейн-додатків та передачі активів.

3. Спільнота з пріоритетом на конфіденційність: об'єднання переваг децентралізації та захисту конфіденційності для реалізації зберігання приватного контенту, персоналізованих рекомендацій та безпечного управління спільнотою.

4. Безпечний DeFi: реалізація приватної книги замовлень, конфіденційна оцінка кредитування та приховані ліквідні пул, що підвищує безпеку та конфіденційність екосистеми NEAR DeFi.

5. Інструменти для розробників для захисту конфіденційності: надають інструменти та API, орієнтовані на конфіденційність, що полегшують інтеграцію передових функцій конфіденційності у додатки.

Поєднуючи високопродуктивну інфраструктуру NEAR з сучасними технологіями конфіденційності, створюється середовище, яке дозволяє розробникам створювати потужні, конфіденційні додатки для задоволення потреб реального світу. Це допоможе створити нову відкриту цифрову економіку, що дозволить користувачам краще контролювати свої активи та дані.