NEAR introduce protocolo de privacidad: mejora del rendimiento y protección de la privacidad
Recientemente, un nuevo protocolo de privacidad anunció la introducción de tecnologías de computación ciega y almacenamiento ciego en la cadena de bloques pública NEAR, que se centra en la velocidad y la escalabilidad. Esta integración combina el alto rendimiento de NEAR con herramientas avanzadas de privacidad, permitiendo que numerosos proyectos en el ecosistema NEAR utilicen la tecnología de computación ciega.
NEAR, como una red de blockchain madura, ha sido conocida por su rendimiento excepcional. Sus tres características principales incluyen:
Tecnología de fragmentación Nightshade: Esta es la solución de fragmentación única de NEAR, que puede mejorar significativamente el rendimiento de las transacciones y reducir la latencia, siendo muy adecuada para aplicaciones de alto rendimiento.
Tiempo de ejecución de WebAssembly: La máquina virtual basada en Wasm de NEAR admite el desarrollo de contratos inteligentes en Rust y AssemblyScript, atrayendo a desarrolladores de diferentes orígenes.
Cuentas legibles: NEAR utiliza un sistema de nombres de cuenta intuitivo, lo que mejora significativamente la experiencia del usuario y la accesibilidad.
Estas características han atraído a un gran número de desarrolladores, emprendedores y creativos, que han construido juntos un ecosistema próspero.
Al combinar la capacidad de cálculo ciego con el procesamiento eficiente de transacciones de NEAR, se logran las siguientes ventajas:
Privacidad de datos modular: la funcionalidad de privacidad se integra de manera fluida con NEAR, permitiendo la ejecución modular de operaciones de almacenamiento y cálculo de datos en una red privada, mientras se realizan liquidaciones transparentes en la cadena de bloques NEAR. Esta modularidad proporciona a los desarrolladores una mayor flexibilidad al diseñar la arquitectura de las aplicaciones.
Gestión de datos privados: al proporcionar almacenamiento y computación privados para todo tipo de datos, se amplían las capacidades de NEAR. Esto amplía enormemente el espacio de diseño para aplicaciones de protección de la privacidad en el ecosistema de NEAR, permitiendo a los desarrolladores construir soluciones que anteriormente no podían realizarse debido a restricciones de privacidad, y atraer a usuarios preocupados por la privacidad.
AI privado: El enfoque de NEAR en la IA autónoma y de propiedad del usuario complementa las capacidades de almacenamiento y computación privadas, abriendo un amplio nuevo espacio de diseño para la IA descentralizada.
Esta integración abre nuevas vías para aplicaciones de protección de la privacidad dentro del ecosistema NEAR, especialmente en lo que respecta a soluciones de IA:
Inferencia privada: implementar inferencias seguras para modelos de IA, proporcionando protección a los modelos de aprendizaje automático propietarios y a los usuarios que les proporcionan entradas sensibles.
Agentes privados: Con el auge de los agentes de IA que actúan de manera autónoma, las soluciones de privacidad se vuelven cruciales. El soporte para la clasificación de intenciones puede permitir a los usuarios utilizar agentes sin revelar información sobre sus consultas originales o las acciones del agente.
Aprendizaje federado: mejora la privacidad mediante la protección del proceso de agregación, asegurando que la información sensible derivada durante el entrenamiento (como los gradientes) se mantenga confidencial.
Datos sintéticos privados: convertirse en una solución para proteger la privacidad de los datos básicos durante el proceso de entrenamiento de GAN.
Búsqueda privada mejorada generativa (RAG): habilita nuevos métodos de protección de privacidad para la recuperación de información, promoviendo el almacenamiento seguro de vectores en estado inactivo y la evaluación de búsqueda semántica.
Además, esta integración también ha traído nuevas posibilidades 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 la infraestructura de alto rendimiento de NEAR 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 permitirá a las personas tener un mejor control sobre sus activos y datos.
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BearMarketLightning
· hace7h
Todo se actualiza, pero el precio de la moneda no sube.
Ver originalesResponder0
InscriptionGriller
· hace7h
¿Otra vez una burbuja especulativa? El desarrollo técnico se disfraza de privacidad para tomar a la gente por tonta.
NEAR introduce el protocolo de privacidad para crear un nuevo ecosistema de alto rendimiento y protección de datos
NEAR introduce protocolo de privacidad: mejora del rendimiento y protección de la privacidad
Recientemente, un nuevo protocolo de privacidad anunció la introducción de tecnologías de computación ciega y almacenamiento ciego en la cadena de bloques pública NEAR, que se centra en la velocidad y la escalabilidad. Esta integración combina el alto rendimiento de NEAR con herramientas avanzadas de privacidad, permitiendo que numerosos proyectos en el ecosistema NEAR utilicen la tecnología de computación ciega.
NEAR, como una red de blockchain madura, ha sido conocida por su rendimiento excepcional. Sus tres características principales incluyen:
Tecnología de fragmentación Nightshade: Esta es la solución de fragmentación única de NEAR, que puede mejorar significativamente el rendimiento de las transacciones y reducir la latencia, siendo muy adecuada para aplicaciones de alto rendimiento.
Tiempo de ejecución de WebAssembly: La máquina virtual basada en Wasm de NEAR admite el desarrollo de contratos inteligentes en Rust y AssemblyScript, atrayendo a desarrolladores de diferentes orígenes.
Cuentas legibles: NEAR utiliza un sistema de nombres de cuenta intuitivo, lo que mejora significativamente la experiencia del usuario y la accesibilidad.
Estas características han atraído a un gran número de desarrolladores, emprendedores y creativos, que han construido juntos un ecosistema próspero.
Al combinar la capacidad de cálculo ciego con el procesamiento eficiente de transacciones de NEAR, se logran las siguientes ventajas:
Privacidad de datos modular: la funcionalidad de privacidad se integra de manera fluida con NEAR, permitiendo la ejecución modular de operaciones de almacenamiento y cálculo de datos en una red privada, mientras se realizan liquidaciones transparentes en la cadena de bloques NEAR. Esta modularidad proporciona a los desarrolladores una mayor flexibilidad al diseñar la arquitectura de las aplicaciones.
Gestión de datos privados: al proporcionar almacenamiento y computación privados para todo tipo de datos, se amplían las capacidades de NEAR. Esto amplía enormemente el espacio de diseño para aplicaciones de protección de la privacidad en el ecosistema de NEAR, permitiendo a los desarrolladores construir soluciones que anteriormente no podían realizarse debido a restricciones de privacidad, y atraer a usuarios preocupados por la privacidad.
AI privado: El enfoque de NEAR en la IA autónoma y de propiedad del usuario complementa las capacidades de almacenamiento y computación privadas, abriendo un amplio nuevo espacio de diseño para la IA descentralizada.
Esta integración abre nuevas vías para aplicaciones de protección de la privacidad dentro del ecosistema NEAR, especialmente en lo que respecta a soluciones de IA:
Inferencia privada: implementar inferencias seguras para modelos de IA, proporcionando protección a los modelos de aprendizaje automático propietarios y a los usuarios que les proporcionan entradas sensibles.
Agentes privados: Con el auge de los agentes de IA que actúan de manera autónoma, las soluciones de privacidad se vuelven cruciales. El soporte para la clasificación de intenciones puede permitir a los usuarios utilizar agentes sin revelar información sobre sus consultas originales o las acciones del agente.
Aprendizaje federado: mejora la privacidad mediante la protección del proceso de agregación, asegurando que la información sensible derivada durante el entrenamiento (como los gradientes) se mantenga confidencial.
Datos sintéticos privados: convertirse en una solución para proteger la privacidad de los datos básicos durante el proceso de entrenamiento de GAN.
Búsqueda privada mejorada generativa (RAG): habilita nuevos métodos de protección de privacidad para la recuperación de información, promoviendo el almacenamiento seguro de vectores en estado inactivo y la evaluación de búsqueda semántica.
Además, esta integración también ha traído nuevas posibilidades 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 la infraestructura de alto rendimiento de NEAR 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 permitirá a las personas tener un mejor control sobre sus activos y datos.