La blockchain NEAR introduit un protocole de confidentialité : la combinaison parfaite de la performance et de la confidentialité

Récemment, le développeur de protocole de confidentialité a annoncé l'intégration de sa technologie de calcul aveugle et de stockage aveugle dans une blockchain publique de niveau 1 réputée pour sa vitesse et sa scalabilité. Cette intégration combine une infrastructure haute performance avec des outils de confidentialité avancés, permettant à plus de 750 projets dans cet écosystème de bénéficier de la technologie de calcul aveugle.

Cette chaîne de blocs L1 est connue pour ses performances exceptionnelles, ses principales caractéristiques incluent :

• Solution de sharding unique : améliore le débit des transactions et réduit la latence, idéale pour les applications à haute performance.
• Machine virtuelle basée sur Wasm : prend en charge les contrats intelligents en Rust et AssemblyScript, attirant des développeurs de différents horizons.
• Système de compte intuitif : utilisation de noms de compte faciles à lire, améliorant l'expérience utilisateur et l'accessibilité.

Ces caractéristiques ont attiré de nombreux développeurs, entrepreneurs et créateurs, qui ont ensemble construit un écosystème prospère.

En combinant la capacité de calcul aveugle avec un traitement des transactions efficace, les avantages suivants ont été réalisés :

• Données de confidentialité modulaires : les fonctionnalités de confidentialité s'intègrent de manière fluide à la blockchain, permettant l'exécution modulaire des opérations de stockage et de calcul des données au sein d'un réseau de confidentialité, tout en assurant un règlement transparent sur la blockchain.
• Gestion des données privées : fournit un stockage et un calcul privés pour tous les types de données, étendant les fonctionnalités de la blockchain.
• AI privé : L'attention de la blockchain sur l'IA autonome et détenue par l'utilisateur s'harmonise avec le stockage et les capacités de calcul privés, ouvrant un nouvel espace de conception pour l'IA décentralisée.

Cette intégration ouvre de nouvelles voies pour les applications de protection de la vie privée, en particulier en ce qui concerne les solutions d'IA :

• Inférence privée : mettre en œuvre une inférence sécurisée pour les modèles d'IA, protégeant ainsi les modèles d'apprentissage automatique propriétaires et les entrées sensibles.
• Proxy privé : avec l'essor des agents AI, les solutions de confidentialité deviennent essentielles.
• Apprentissage fédéré : amélioration de la confidentialité grâce à la protection du processus d'agrégation, garantissant que les informations sensibles restent confidentielles pendant l'entraînement.
• Données synthétiques privées : protéger la confidentialité des données de base lors de l'entraînement du GAN.
• Recherche améliorée par génération privée (RAG) : une méthode novatrice de protection de la vie privée pour la recherche d'informations.

De plus, cette intégration peut également être appliquée à des solutions de confidentialité inter-chaînes, des plateformes communautaires prioritaires en matière de confidentialité, du DeFi sécurisé et des outils pour développeurs garantissant la protection de la vie privée.

En combinant une infrastructure haute performance avec des fonctionnalités de confidentialité avancées, un environnement est en train d'être créé pour permettre aux développeurs de construire des applications puissantes et respectueuses de la vie privée, répondant aux besoins du monde réel. Cela contribuera à créer une nouvelle économie numérique ouverte, permettant aux individus de mieux contrôler leurs actifs et leurs données.