NEAR публичная цепь вводит технологии конфиденциальности: слияние производительности и конфиденциальности

На днях в области блокчейна привлекло внимание важное технологическое интегрирование. Высокопроизводительная публичная цепочка NEAR объявила о внедрении передовых технологий слепых вычислений и слепого хранения, что принесет новые возможности защиты конфиденциальности для множества проектов в экосистеме NEAR.

NEAR, как известная сеть блокчейна Layer 1, славится своей выдающейся производительностью. Три её основные характеристики включают в себя:

1. Технология шардирования Nightshade: повышение способности обработки транзакций, снижение задержки сети
2. Среда выполнения WebAssembly: поддержка разработки смарт-контрактов на Rust и AssemblyScript
3. Удобная для пользователя система аккаунтов: использование легко читаемых имен аккаунтов для улучшения пользовательского опыта

Эти характеристики привлекли огромное количество разработчиков и новаторов, которые совместно создали процветающую экосистему, имеющую более 750 приложений.

Внедрение технологии слепых вычислений в сочетании с высокой эффективностью обработки транзакций NEAR принесет следующие преимущества:

• Модульная конфиденциальность данных: позволяет гибко выполнять операции хранения и вычисления данных в приватной сети, при этом осуществляя прозрачные расчеты на блокчейне NEAR
• Управление частными данными: предоставляет услуги по приватному хранению и вычислениям для различных типов данных, значительно расширяя пространство для проектирования приложений по защите конфиденциальности.
• Приватный ИИ: внимание NEAR к автономному ИИ дополняет его, открывая новые направления для децентрализованного ИИ.

Этот выпуск открыл новые пути для приложений защиты конфиденциальности в экосистеме NEAR, особенно в области решений на основе ИИ:

1. Частный ИИ-инференс: обеспечение безопасной защиты для собственных моделей машинного обучения и пользовательского ввода
2. Частные AI-агенты: защита личной информации пользователей при использовании AI-агентов
3. Федеративное обучение: повышение защиты конфиденциальности в процессе обучения распределенных наборов данных
4. Частные синтетические данные: защита конфиденциальности данных в процессе обучения GAN
5. Улучшенный генератор приватного поиска (RAG): реализация защиты конфиденциальности в информационном поиске и семантическом поиске

Помимо области ИИ, эта технология также сыграет важную роль в следующих аспектах:

• Кросс-чейн решение для конфиденциальности: содействие кросс-чейн приложениям и перемещению активов для защиты конфиденциальности
• Сообщество с приоритетом конфиденциальности: функции хранения конфиденциального контента, персонализированные рекомендации и безопасное голосование.
• Безопасный DeFi: поддержка приватных ордеров, конфиденциальной оценки кредитов и скрытых ликвидных пулов
• Инструменты для разработки конфиденциальности: предоставляют разработчикам удобные API для функций конфиденциальности, упрощая процесс разработки приложений.

Сочетая высокопроизводительную инфраструктуру с передовыми технологиями конфиденциальности, NEAR создает идеальную среду для разработчиков, позволяя им создавать мощные приложения, ориентированные на конфиденциальность, для удовлетворения потребностей реального мира. Эта инициатива обещает способствовать развитию открытой цифровой экономики, позволяя пользователям лучше контролировать свои активы и данные.