NEAR публичная цепочка вводит технологии конфиденциальности: идеальное сочетание производительности и конфиденциальности
Недавно одна важная технологическая интеграция привлекла широкое внимание в индустрии блокчейна. Один из протоколов конфиденциальности объявил о внедрении своей технологии слепых вычислений и слепого хранения в публичную блокчейн-сеть L1 уровня NEAR, известную своей скоростью и масштабируемостью. Эта инновационная комбинация объединяет высокую производительность NEAR с передовыми инструментами защиты конфиденциальности, открывая возможность использования технологии слепых вычислений для более чем 750 проектов в экосистеме NEAR.
Слияние NEAR и технологий конфиденциальности
NEAR, как известная L1 блокчейн сеть, всегда славилась своей выдающейся производительностью. Ее три основных характеристики включают:
Технология шардирования Nightshade: это уникальное решение для шардирования от NEAR, значительно увеличивающее способность обработки транзакций и сниженное время задержки, что делает его идеальным для приложений, требующих высокой производительности.
Среда выполнения на основе WebAssembly: виртуальная машина NEAR поддерживает написание смарт-контрактов с использованием Rust и AssemblyScript, что привлекает разработчиков с различным техническим фоном.
Высокая читаемость системы аккаунтов: NEAR использует интуитивно понятные имена аккаунтов, что значительно улучшает пользовательский опыт и доступность системы.
Эти характеристики привлекли множество разработчиков, предпринимателей и новаторов, которые совместно создали процветающую экосистему с более чем 750 приложениями.
Данная интеграция технологий сочетает в себе возможности слепых вычислений и эффективную обработку транзакций NEAR, что позволяет достичь следующих прорывов:
Модульная защита конфиденциальности данных: функции конфиденциальности бесшовно интегрированы с NEAR, позволяя модульно выполнять операции хранения и вычислений данных в конфиденциальной сети, одновременно обеспечивая прозрачные расчеты на блокчейне NEAR. Этот модульный дизайн предоставляет разработчикам большую гибкость.
Управление конфиденциальными данными: расширяет функциональные возможности NEAR, предоставляя конфиденциальное хранилище и вычислительные возможности для различных типов данных. Это значительно расширяет пространство проектирования приложений для защиты конфиденциальности в экосистеме NEAR, позволяя разработчикам создавать решения, которые ранее были невозможны из-за ограничений конфиденциальности, одновременно привлекая больше пользователей, ориентированных на конфиденциальность.
Приватные AI технологии: внимание NEAR к автономному, принадлежащему пользователю AI и его возможностям приватного хранения и вычислений открывает широкое новое пространство для проектирования децентрализованного AI.
Расширение пространства для создания криптопроектов
Эта интеграция технологий открывает новые направления развития для приложений защиты конфиденциальности в экосистеме NEAR, особенно в области AI-решений:
Секретное AI приложение
Конфиденциальное выведение: реализация безопасного выведения для моделей ИИ, защита собственных моделей машинного обучения и чувствительных входных данных пользователей, на начальном этапе в основном сосредоточена на конфиденциальных моделях, таких как регрессия, прогнозирование временных рядов или классификация.
Приватные агенты: с ростом популярности AI-агентов решения по обеспечению конфиденциальности становятся жизненно важными. Поддержка классификации намерений может гарантировать, что пользователи не будут раскрывать оригинальные запросы или связанную информацию о поведении агента при использовании агентства.
Федеративное обучение: улучшение конфиденциальности за счет защиты процесса агрегации, чтобы гарантировать, что чувствительная информация, полученная в процессе обучения (например, градиенты), остается конфиденциальной.
Конфиденциальные сгенерированные данные: решение для защиты конфиденциальности базовых данных в процессе обучения GAN, обеспечивающее, что данные, используемые в процессе обучения, не будут раскрыты другим участникам.
Усовершенствованная генерация с приватным поиском (RAG): инновационный метод защиты конфиденциальности для информационного поиска, поддерживающий квантово-безопасное хранение в статическом состоянии и оценку семантического поиска без необходимости расшифровки.
Кросс-чейн решение по обеспечению конфиденциальности
Учитывая важность NEAR для интероперабельности, такая интеграция создает условия для кросс-чейн приложений и перемещения активов с защитой конфиденциальности.
Сообщество платформы, ориентированной на конфиденциальность
Децентрализованные сообщества могут использовать контент с приватного хранения и социальные графы для обработки и рекомендации персонализированного контента, сочетая преимущества децентрализации с защитой конфиденциальности. Такие платформы также могут поддерживать анонимное голосование, подачу конфиденциальных предложений и безопасное управление средствами.
безопасные DeFi приложения
Технология слепых вычислений может реализовать конфиденциальные книги заказов, секретные оценки кредитов и скрытые ликвидные пуллы, повышая безопасность и конфиденциальность развивающейся экосистемы DeFi NEAR.
Инструменты для разработки, защищающие конфиденциальность
Улучшение дружественной к разработчикам среды NEAR с помощью инструментов и API, ориентированных на конфиденциальность, позволяет разработчикам легко интегрировать продвинутые функции конфиденциальности в приложения, сохраняя при этом удобство использования и масштабируемость NEAR.
Будущее слепых вычислений на NEAR
Сочетая высокопроизводительную инфраструктуру NEAR с передовыми функциями конфиденциальности, создается среда, в которой разработчики могут создавать мощные приложения, защищающие конфиденциальность, чтобы удовлетворить потребности реального мира. Это поможет создать новую открытую цифровую экономику, позволяя пользователям лучше контролировать свои активы и данные.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
22 Лайков
Награда
22
9
Поделиться
комментарий
0/400
MemeCoinSavant
· 07-27 05:23
ах да, статистическая вероятность интеграции приватности near, достигающей меметического резонанса: p < 0.420
Посмотреть ОригиналОтветить0
BoredStaker
· 07-27 05:17
Наконец-то есть немного чувства безопасности.
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropFatigue
· 07-25 23:51
Снова пришли спекулировать на концепциях, надо взорваться.
Посмотреть ОригиналОтветить0
StablecoinGuardian
· 07-24 06:10
Приватная карта, кто может играть в это лучше, чем tor?
NEAR публичная цепочка внедряет технологию слепых вычислений для создания высокопроизводительной экосистемы защиты конфиденциальности
NEAR публичная цепочка вводит технологии конфиденциальности: идеальное сочетание производительности и конфиденциальности
Недавно одна важная технологическая интеграция привлекла широкое внимание в индустрии блокчейна. Один из протоколов конфиденциальности объявил о внедрении своей технологии слепых вычислений и слепого хранения в публичную блокчейн-сеть L1 уровня NEAR, известную своей скоростью и масштабируемостью. Эта инновационная комбинация объединяет высокую производительность NEAR с передовыми инструментами защиты конфиденциальности, открывая возможность использования технологии слепых вычислений для более чем 750 проектов в экосистеме NEAR.
Слияние NEAR и технологий конфиденциальности
NEAR, как известная L1 блокчейн сеть, всегда славилась своей выдающейся производительностью. Ее три основных характеристики включают:
Технология шардирования Nightshade: это уникальное решение для шардирования от NEAR, значительно увеличивающее способность обработки транзакций и сниженное время задержки, что делает его идеальным для приложений, требующих высокой производительности.
Среда выполнения на основе WebAssembly: виртуальная машина NEAR поддерживает написание смарт-контрактов с использованием Rust и AssemblyScript, что привлекает разработчиков с различным техническим фоном.
Высокая читаемость системы аккаунтов: NEAR использует интуитивно понятные имена аккаунтов, что значительно улучшает пользовательский опыт и доступность системы.
Эти характеристики привлекли множество разработчиков, предпринимателей и новаторов, которые совместно создали процветающую экосистему с более чем 750 приложениями.
Данная интеграция технологий сочетает в себе возможности слепых вычислений и эффективную обработку транзакций NEAR, что позволяет достичь следующих прорывов:
Модульная защита конфиденциальности данных: функции конфиденциальности бесшовно интегрированы с NEAR, позволяя модульно выполнять операции хранения и вычислений данных в конфиденциальной сети, одновременно обеспечивая прозрачные расчеты на блокчейне NEAR. Этот модульный дизайн предоставляет разработчикам большую гибкость.
Управление конфиденциальными данными: расширяет функциональные возможности NEAR, предоставляя конфиденциальное хранилище и вычислительные возможности для различных типов данных. Это значительно расширяет пространство проектирования приложений для защиты конфиденциальности в экосистеме NEAR, позволяя разработчикам создавать решения, которые ранее были невозможны из-за ограничений конфиденциальности, одновременно привлекая больше пользователей, ориентированных на конфиденциальность.
Приватные AI технологии: внимание NEAR к автономному, принадлежащему пользователю AI и его возможностям приватного хранения и вычислений открывает широкое новое пространство для проектирования децентрализованного AI.
Расширение пространства для создания криптопроектов
Эта интеграция технологий открывает новые направления развития для приложений защиты конфиденциальности в экосистеме NEAR, особенно в области AI-решений:
Секретное AI приложение
Конфиденциальное выведение: реализация безопасного выведения для моделей ИИ, защита собственных моделей машинного обучения и чувствительных входных данных пользователей, на начальном этапе в основном сосредоточена на конфиденциальных моделях, таких как регрессия, прогнозирование временных рядов или классификация.
Приватные агенты: с ростом популярности AI-агентов решения по обеспечению конфиденциальности становятся жизненно важными. Поддержка классификации намерений может гарантировать, что пользователи не будут раскрывать оригинальные запросы или связанную информацию о поведении агента при использовании агентства.
Федеративное обучение: улучшение конфиденциальности за счет защиты процесса агрегации, чтобы гарантировать, что чувствительная информация, полученная в процессе обучения (например, градиенты), остается конфиденциальной.
Конфиденциальные сгенерированные данные: решение для защиты конфиденциальности базовых данных в процессе обучения GAN, обеспечивающее, что данные, используемые в процессе обучения, не будут раскрыты другим участникам.
Усовершенствованная генерация с приватным поиском (RAG): инновационный метод защиты конфиденциальности для информационного поиска, поддерживающий квантово-безопасное хранение в статическом состоянии и оценку семантического поиска без необходимости расшифровки.
Кросс-чейн решение по обеспечению конфиденциальности
Учитывая важность NEAR для интероперабельности, такая интеграция создает условия для кросс-чейн приложений и перемещения активов с защитой конфиденциальности.
Сообщество платформы, ориентированной на конфиденциальность
Децентрализованные сообщества могут использовать контент с приватного хранения и социальные графы для обработки и рекомендации персонализированного контента, сочетая преимущества децентрализации с защитой конфиденциальности. Такие платформы также могут поддерживать анонимное голосование, подачу конфиденциальных предложений и безопасное управление средствами.
безопасные DeFi приложения
Технология слепых вычислений может реализовать конфиденциальные книги заказов, секретные оценки кредитов и скрытые ликвидные пуллы, повышая безопасность и конфиденциальность развивающейся экосистемы DeFi NEAR.
Инструменты для разработки, защищающие конфиденциальность
Улучшение дружественной к разработчикам среды NEAR с помощью инструментов и API, ориентированных на конфиденциальность, позволяет разработчикам легко интегрировать продвинутые функции конфиденциальности в приложения, сохраняя при этом удобство использования и масштабируемость NEAR.
Будущее слепых вычислений на NEAR
Сочетая высокопроизводительную инфраструктуру NEAR с передовыми функциями конфиденциальности, создается среда, в которой разработчики могут создавать мощные приложения, защищающие конфиденциальность, чтобы удовлетворить потребности реального мира. Это поможет создать новую открытую цифровую экономику, позволяя пользователям лучше контролировать свои активы и данные.