NEAR публічна блокчейн-система впроваджує протокол конфіденційності: ідеальне поєднання продуктивності та конфіденційності

Нещодавно розробник протоколу конфіденційності оголосив про впровадження своєї технології сліпих обчислень та сліпого зберігання в L1 публічний блокчейн, відомий швидкістю та масштабованістю. Це інтегрування поєднує високопродуктивну інфраструктуру з передовими інструментами конфіденційності, що дозволяє більше ніж 750 проектам в екосистемі використовувати технологію сліпих обчислень.

Цей L1 публічний ланцюг відомий своєю відмінною продуктивністю, основні характеристики включають:

• Унікальне рішення для шардінгу: підвищує пропускну здатність транзакцій і зменшує затримки, що робить його ідеальним для високопродуктивних застосувань.
• Віртуальна машина на базі Wasm: підтримка смарт-контрактів на Rust та AssemblyScript залучила розробників з різних фонів.
• Інтуїтивно зрозуміла система облікових записів: використання легкозрозумілих назв облікових записів покращує користувацький досвід та доступність.

Ці особливості привернули велику кількість розробників, підприємців та креативщиків, які спільно створили процвітаючу екосистему.

Поєднуючи сліпі обчислювальні потужності з ефективною обробкою транзакцій, були досягнуті такі переваги:

• Модульна конфіденційність даних: функції конфіденційності плавно інтегруються з блокчейном, що дозволяє модульно виконувати операції зберігання та обробки даних у конфіденційних мережах, одночасно забезпечуючи прозорі розрахунки на блокчейні.
• Управління приватними даними: забезпечує приватне зберігання та обробку для всіх типів даних, розширюючи можливості блокчейну.
• Приватний ШІ: увага блокчейну до автономного, користувацького ШІ та приватного зберігання та обчислювальних можливостей взаємодоповнює одне одного, відкриваючи новий простір для дизайну децентралізованого ШІ.

Ця інтеграція відкриває нові можливості для застосувань захисту конфіденційності, особливо у сфері рішень на основі ШІ:

• Приватне виведення: реалізація безпечного виведення для моделей ШІ, захист власних моделей машинного навчання та чутливих даних.
• Приватний агент: З розвитком AI-агентів рішення для забезпечення конфіденційності стають надзвичайно важливими.
• Федеративне навчання: покращує конфіденційність шляхом захисту процесу агрегації, забезпечуючи збереження чутливої інформації в таємниці під час навчання.
• Приватні синтетичні дані: захистити конфіденційність базових даних під час навчання GAN.
• Приватний пошук, посилений генерацією (RAG): новий метод захисту конфіденційності для інформаційного пошуку.

Крім того, ця інтеграція може бути застосована в таких сферах, як кросчейн-рішення для забезпечення конфіденційності, платформи громади з пріоритетом конфіденційності, безпечний DeFi та інструменти для розробників, що захищають конфіденційність.

Поєднуючи високопродуктивну інфраструктуру з передовими функціями конфіденційності, створюється середовище, яке дозволяє розробникам створювати потужні, конфіденційні програми для задоволення потреб реального світу. Це допоможе створити нову відкриту цифрову економіку, яка дозволить людям краще контролювати свої активи та дані.