NEAR публичная цепочка внедряет технологии вычислений с конфиденциальностью, идеальное сочетание производительности и конфиденциальности

Недавно блокчейн NEAR объявил о внедрении технологии вычислений с сохранением конфиденциальности, интегрировав слепые вычисления и слепое хранилище в свою высокопроизводительную L1-сеть. Эта инновационная интеграция объединяет высокую эффективность NEAR с современными инструментами защиты конфиденциальности, предоставляя возможность слепых вычислений более чем 750 проектам в экосистеме.

В качестве зрелой сети L1 блокчейна NEAR известен своей выдающейся производительностью. Его три основные характеристики включают:

1. Технология шarding Nightshade: увеличение пропускной способности транзакций, снижение задержки, подходит для высокопроизводительных приложений.
2. WebAssembly Runtime: поддержка смарт-контрактов на Rust и AssemblyScript, привлекающих разработчиков с разным опытом.
3. Читаемая система учетных записей: использование интуитивно понятных имен учетных записей для улучшения пользовательского опыта и доступности.

Эти характеристики привлекли множество разработчиков, предпринимателей и креативщиков, которые вместе создали процветающую экосистему.

Данная интеграция сочетает в себе возможности слепых вычислений и эффективную обработку транзакций NEAR, реализуя следующие моменты:

• Модульная конфиденциальность данных: Функции конфиденциальности бесшовно интегрированы с NEAR, позволяя модульное выполнение операций хранения данных и вычислений в сети конфиденциальности, одновременно обеспечивая прозрачные расчеты на блокчейне NEAR.
• Управление частными данными: предоставляет частное хранение и вычисления для различных типов данных, расширяя пространство проектирования приложений для защиты конфиденциальности.
• Частный ИИ: внимание NEAR к автономному, принадлежащему пользователям ИИ дополняет и открывает новое пространство для проектирования децентрализованного ИИ.

Эта интеграция открывает новые пути для приложений по защите конфиденциальности в экосистеме NEAR, особенно в области решений на основе ИИ:

1. Частный ИИ:

   • Частное выводение: обеспечение безопасного вывода для AI-моделей, защита собственных моделей машинного обучения и чувствительных данных.
   • Частные代理: С развитием AI-агентов решения для обеспечения конфиденциальности становятся жизненно важными.
   • Федеративное обучение: улучшение конфиденциальности за счет защиты процесса агрегирования, гарантируя, что чувствительная информация остается конфиденциальной в течение обучения.
   • Частные синтетические данные: защита конфиденциальности базовых данных в процессе обучения GAN.
   • Усовершенствованный генератор приватного поиска: новые методы защиты конфиденциальности для информационного поиска.

2. Кроссчейн-решение для конфиденциальности: прокладывает путь для кроссчейн-приложений и передачи активов с защитой конфиденциальности.

3. Сообщество с приоритетом конфиденциальности: реализация содержимого и социальных графов с частным хранением, а также предоставление персонализированных рекомендаций.

4. Безопасный DeFi: реализация частного ордербука, конфиденциальной оценки кредитов и скрытых пулов ликвидности.

5. Инструменты разработчика для защиты конфиденциальности: предоставление инструментов и API, ориентированных на конфиденциальность, для упрощения интеграции функций конфиденциальности для разработчиков.

Объединяя высокопроизводительную инфраструктуру NEAR с современными функциями конфиденциальности, создается среда, в которой разработчики могут создавать мощные приложения, защищающие конфиденциальность, чтобы удовлетворить потребности реального мира. Это будет способствовать созданию новой открытой цифровой экономики, позволяя пользователям лучше контролировать свои активы и данные.