NEAR blok zinciri gizlilik protokolünü tanıtıyor: Performans ve gizliliğin mükemmel birleşimi

Son günlerde, gizlilik protokolü geliştiricisi, hız ve ölçeklenebilirlik ile tanınan L1 kamu zincirine kör hesaplama ve kör depolama teknolojisini entegre edeceğini duyurdu. Bu entegrasyon, yüksek performanslı altyapıyı gelişmiş gizlilik araçlarıyla birleştirerek, ekosistemdeki 750'den fazla projenin kör hesaplama teknolojisinden faydalanmasını sağlıyor.

Bu L1 kamu zinciri mükemmel performansı ile tanınır, ana özellikleri şunlardır:

• Benzersiz parça çözümü: İşlem hacmini artırır ve gecikmeyi azaltır, yüksek performanslı uygulamalar için oldukça uygundur.
• Wasm tabanlı sanal makine: Rust ve AssemblyScript destekli akıllı sözleşmeler, farklı geçmişlere sahip geliştiricileri çekti.
• Sezgisel hesap sistemi: Kolay okunabilir hesap adları kullanarak kullanıcı deneyimini ve erişilebilirliği geliştirdi.

Bu özellikler, çok sayıda geliştiriciyi, girişimciyi ve yaratıcılığı çekmiştir ve birlikte gelişen bir ekosistem oluşturmuşlardır.

Gizli hesaplama yeteneği ile etkili işlem işleme birleştirilerek aşağıdaki avantajlar sağlanmıştır:

• Modüler Veri Gizliliği: Gizlilik özellikleri ile blok zincirinin sorunsuz entegrasyonu, gizlilik ağında veri depolama ve hesaplama işlemlerinin modüler bir şekilde gerçekleştirilmesine olanak tanırken, blok zincirinde şeffaf bir şekilde hesaplaşmayı mümkün kılar.
• Özel veri yönetimi: Tüm veri türleri için özel depolama ve hesaplama sunarak blok zincirinin işlevselliğini genişletir.
• Özel AI: Blok zinciri, kullanıcıya ait ve özerk AI'ye olan ilgisi ile özel depolama ve hesaplama yeteneklerini tamamlayarak merkeziyetsiz AI için yeni bir tasarım alanı açmaktadır.

Bu entegrasyon, özellikle AI çözümleri açısından gizlilik koruma uygulamaları için yeni yollar açmıştır:

• Özel çıkarım: AI modelleri için güvenli çıkarım gerçekleştirin, özel makine öğrenimi modellerini ve hassas girdileri koruyun.
• Özel Proxy: AI proxy'lerinin yükselişiyle birlikte, gizlilik çözümleri son derece önemli hale geldi.
• Federal öğrenme: Gizliliği artırmak için toplama sürecini koruyarak, eğitim süresince hassas bilgilerin gizli kalmasını sağlamak.
• Özel sentez verileri: GAN eğitim sürecinde temel verilerin gizliliğini korur.
• Özel Arama Geliştirilmiş Üretim (RAG): Bilgi arama için yenilikçi bir gizlilik koruma yöntemi sunar.

Ayrıca, bu entegrasyon, çapraz zincir gizlilik çözümleri, gizlilik odaklı topluluk platformları, güvenli DeFi ve gizliliği koruyan geliştirici araçları gibi alanlarda da uygulanabilir.

Yüksek performanslı altyapı ve gelişmiş gizlilik özelliklerini birleştirerek, geliştiricilerin gerçek dünya ihtiyaçlarını karşılamak için güçlü, gizliliği koruyan uygulamalar oluşturabilecekleri bir ortam yaratılıyor. Bu, insanların varlıkları ve verileri üzerinde daha iyi kontrol sahibi olmalarını sağlayacak yeni bir açık dijital ekonomi yaratmaya yardımcı olacaktır.