NEAR ланцюг впроваджує технологію приватних обчислень, відкриваючи нове покоління Web3 екосистеми

Нещодавно важлива технологічна інтеграція привернула широку увагу спільноти блокчейну. Один з протоколів конфіденційності оголосив про впровадження своєї технології сліпих обчислень та сліпого зберігання в блокчейн NEAR. Це інноваційне інтеграція поєднує високу продуктивність NEAR з передовими інструментами захисту конфіденційності, відкриваючи нові можливості для численних проектів в екосистемі NEAR.

Об'єднання NEAR з технологіями конфіденційності

NEAR як зріла мережа блокчейнів Layer 1, завжди славилася своєю видатною продуктивністю. Його основні характеристики включають:

• Технологія шардінгу Nightshade: підвищення пропускної спроможності транзакцій, зменшення затримки в мережі
• Запуск середовища смарт-контрактів на основі WebAssembly: підтримує різні мови програмування, приваблює різноманітну групу розробників
• Дружня до користувача система облікових записів: використання інтуїтивно зрозумілого способу іменування облікових записів для оптимізації користувацького досвіду

Ці характеристики роблять NEAR процвітаючою екосистемою, в якій вже працює понад 750 додатків.

Ця інтеграція з технологією конфіденційності додатково посилила можливості NEAR:

1. Модульний захист конфіденційності даних: дозволяє гнучко виконувати операції зберігання та обробки даних у конфіденційній мережі, одночасно зберігаючи прозорість транзакцій на ланцюгу NEAR.
2. Управління конфіденційними даними: забезпечення приватного зберігання та обчислювальних можливостей для різних типів даних значно розширило простір для проектування конфіденційних застосунків в екосистемі NEAR.
3. Приватний ІІ: поєднуючи увагу NEAR до децентралізованого ІІ, надає розробникам нові можливості для створення рішень з захисту приватності.

Перспективи інноваційних застосувань на основі технологій конфіденційності

Ця технологія відкриває широкі можливості для розвитку приватних застосунків у екосистемі NEAR, особливо в сфері штучного інтелекту:

додаток для приватності AI

• Модель безпеки: захист приватних моделей машинного навчання та чутливих даних користувачів
• AI-агент з захистом конфіденційності: забезпечує конфіденційність намірів користувача та дій агента
• Посилене федеративне навчання: проведення розподіленого навчання моделей з одночасним захистом конфіденційності даних учасників
• Генерація синтетичних даних з захистом конфіденційності: використання технології MPC для захисту вихідних даних під час навчання GAN
• Підсилене генерування приватного пошуку (RAG): реалізація безпечного інформаційного пошуку та семантичного пошуку

Інші інноваційні застосування

• Кросчейн-рішення для конфіденційності: забезпечення конфіденційності для кросчейн-передачі активів та застосувань
• Приватна соціальна платформа: поєднує переваги децентралізації та захисту приватності для забезпечення безпечної взаємодії та управління спільнотою
• Покращений DeFi: підтримка приватних ордер-бук, оцінка приватних позик та інші функції, що підвищують фінансову конфіденційність
• Інструменти для розробки конфіденційності: надають розробникам зручні API для конфіденційності, спрощуючи процес розробки конфіденційних додатків

Перспективи на майбутнє

Поєднання NEAR з технологіями конфіденційності прокладає шлях для створення наступного покоління децентралізованих застосунків, які захищають конфіденційність. Ця інновація сприятиме формуванню нового типу відкритої цифрової економіки, що дозволить користувачам дійсно контролювати свої дані та активи. Завдяки постійному розвитку технологій, ми можемо очікувати появи більшої кількості проривних застосунків для захисту конфіденційності в екосистемі NEAR, що надасть нове життя майбутньому Web3.