A blockchain NEAR introduz protocolo de privacidade: a combinação perfeita entre desempenho e privacidade

Recentemente, o desenvolvedor do protocolo de privacidade anunciou a introdução de sua tecnologia de computação cega e armazenamento cego em uma blockchain pública L1 conhecida por sua velocidade e escalabilidade. Esta integração combina infraestrutura de alto desempenho com ferramentas avançadas de privacidade, permitindo que mais de 750 projetos dentro desse ecossistema utilizem a tecnologia de computação cega.

Esta blockchain L1 é conhecida pelo seu desempenho excecional, com as seguintes características principais:

• Solução de fragmentação única: aumentou a capacidade de transações e reduziu a latência, sendo muito adequada para aplicações de alto desempenho.
• Máquina virtual baseada em Wasm: contratos inteligentes que suportam Rust e AssemblyScript, atraindo desenvolvedores de diferentes origens.
• Sistema de contas intuitivo: utiliza nomes de conta legíveis, melhorando a experiência do utilizador e a acessibilidade.

Essas características atraíram um grande número de desenvolvedores, empreendedores e criadores, que juntos construíram um ecossistema próspero.

Ao combinar a capacidade de computação cega com o processamento eficiente de transações, foram alcançadas as seguintes vantagens:

• Privacidade de dados modular: funcionalidades de privacidade integradas de forma suave com a blockchain, permitindo a execução modular de armazenamento de dados e operações de cálculo em redes de privacidade, enquanto realiza liquidações transparentes na blockchain.
• Gestão de dados privados: oferece armazenamento e computação privados para todos os tipos de dados, expandindo as funcionalidades da blockchain.
• AI privado: a atenção da blockchain ao AI autônomo e de propriedade do usuário complementa a capacidade de armazenamento e computação privada, abrindo um novo espaço de design para AI descentralizado.

Esta integração abre novas vias para aplicações de proteção de privacidade, especialmente no que diz respeito às soluções de IA:

• Inferência privada: implementação de inferência segura para modelos de IA, protegendo modelos de aprendizado de máquina proprietários e entradas sensíveis.
• Proxy privado: Com o surgimento de agentes de IA, as soluções de privacidade tornaram-se essenciais.
• Aprendizagem federada: melhorar a privacidade através da proteção do processo de agregação, garantindo que as informações sensíveis permaneçam confidenciais durante o treinamento.
• Dados sintéticos privados: proteger a privacidade dos dados básicos durante o treinamento de GAN.
• Recuperação Aumentada Privada (RAG): oferece um método inovador de proteção de privacidade para recuperação de informações.

Além disso, esta integração também pode ser aplicada a soluções de privacidade entre cadeias, plataformas comunitárias com foco na privacidade, DeFi seguro e ferramentas de desenvolvedor que protegem a privacidade.

Ao combinar infraestrutura de alto desempenho com funcionalidades avançadas de privacidade, está a ser criado um ambiente que permite aos desenvolvedores construir aplicações poderosas e que protegem a privacidade, para satisfazer as necessidades do mundo real. Isso ajudará a criar uma nova economia digital aberta, permitindo que as pessoas tenham um melhor controle sobre os seus ativos e dados.