NEAR blockchain introduce un protocolo de privacidad: la perfecta combinación de rendimiento y privacidad

Recientemente, el desarrollador del protocolo de privacidad anunció la incorporación de su tecnología de cálculo ciego y almacenamiento ciego en una cadena pública L1 conocida por su velocidad y escalabilidad. Esta integración combina infraestructura de alto rendimiento con herramientas de privacidad avanzadas, permitiendo que más de 750 proyectos en este ecosistema aprovechen la tecnología de cálculo ciego.

Esta cadena de bloques L1 es conocida por su excelente rendimiento, y sus principales características incluyen:

• Solución de fragmentación única: mejora el rendimiento de las transacciones y reduce la latencia, siendo ideal para aplicaciones de alto rendimiento.
• Máquina virtual basada en Wasm: contratos inteligentes que soportan Rust y AssemblyScript, atrajeron a desarrolladores de diferentes orígenes.
• Sistema de cuentas intuitivo: utiliza nombres de cuentas fáciles de leer, mejorando la experiencia del usuario y la accesibilidad.

Estas características han atraído a una gran cantidad de desarrolladores, empresarios y creativos, que han construido juntos un próspero ecosistema.

Al combinar la capacidad de cálculo ciego con un procesamiento de transacciones eficiente, se logran las siguientes ventajas:

• Privacidad de datos modular: las funciones de privacidad se integran de manera fluida con la blockchain, permitiendo la ejecución modular de operaciones de almacenamiento y cálculo de datos en redes de privacidad, mientras se realiza la liquidación transparente en la blockchain.
• Gestión de datos privados: proporciona almacenamiento y cálculo privados para todos los tipos de datos, ampliando las funcionalidades de la blockchain.
• AI privado: La atención de la blockchain hacia una AI autónoma y de propiedad del usuario, junto con las capacidades de almacenamiento y computación privadas, abre un nuevo espacio de diseño para la AI descentralizada.

Esta integración abre nuevas vías para aplicaciones de protección de la privacidad, especialmente en lo que respecta a soluciones de IA:

• Inferencia privada: implementación de inferencia segura para modelos de IA, protegiendo modelos de aprendizaje automático propietarios y entradas sensibles.
• Agente privado: Con el auge de los agentes de IA, las soluciones de privacidad se vuelven cruciales.
• Aprendizaje federado: mejora la privacidad mediante la protección del proceso de agregación, asegurando que la información sensible se mantenga confidencial durante el entrenamiento.
• Datos sintéticos privados: protección de la privacidad de los datos base en el proceso de entrenamiento de GAN.
• Recuperación Aumentada Privada (RAG): proporciona un nuevo método de protección de la privacidad para la recuperación de información.

Además, esta integración también se puede aplicar en áreas como soluciones de privacidad entre cadenas, plataformas comunitarias centradas en la privacidad, DeFi seguro y herramientas para desarrolladores que protegen la privacidad.

Al combinar infraestructura de alto rendimiento con funciones avanzadas de privacidad, se está creando un entorno que permite a los desarrolladores construir aplicaciones potentes y que protegen la privacidad, para satisfacer las necesidades del mundo real. Esto ayudará a crear una nueva economía digital abierta que permita a las personas controlar mejor sus activos y datos.