NEAR впроваджує протокол приватності: підвищення продуктивності та захисту приватності

Нещодавно було оголошено про новий протокол конфіденційності, який впроваджує технології сліпих обчислень та сліпого зберігання в публічний блокчейн NEAR, що акцентує увагу на швидкості та масштабованості. Це інтеграція поєднує високу продуктивність NEAR з передовими інструментами конфіденційності, що дозволяє численним проектам в екосистемі NEAR використовувати технологію сліпих обчислень.

NEAR як зріла блокчейн-мережа завжди була відома своєю видатною продуктивністю. Її три основні характеристики включають:

1. Технологія шардінгу Nightshade: це унікальне рішення NEAR для шардінгу, яке може значно підвищити пропускну здатність транзакцій і зменшити затримки, що робить його ідеальним для високопродуктивних застосунків.

2. WebAssembly виконання: NEAR на базі Wasm віртуальної машини підтримує розробку смарт-контрактів на Rust та AssemblyScript, що приваблює розробників з різних backgrounds.

3. Читабельні рахунки: NEAR використовує інтуїтивно зрозумілу систему назви рахунків, що значно покращує користувацький досвід та доступність.

Ці характеристики привабили велику кількість розробників, підприємців та творців, які разом створили процвітаючу екосистему.

Поєднуючи сліпі обчислювальні потужності з ефективною обробкою транзакцій NEAR, досягнуто наступних переваг:

• Модульна конфіденційність даних: функції конфіденційності плавно інтегруються із NEAR, дозволяючи модульне виконання операцій зберігання даних і обчислень у мережі конфіденційності, одночасно забезпечуючи прозоре врегулювання на блокчейні NEAR. Ця модульність надає розробникам більшу гнучкість при проектуванні архітектури додатків.

• Управління приватними даними: розширює можливості NEAR, надаючи приватне зберігання та обчислення для всіх типів даних. Це значно розширило простір дизайну для додатків захисту конфіденційності в екосистемі NEAR, дозволяючи розробникам створювати рішення, які раніше були неможливі через обмеження конфіденційності, та залучати користувачів, які приділяють увагу конфіденційності.

• Приватний ШІ: увага NEAR до автономного, що належить користувачеві ШІ гармонійно поєднується з приватним зберіганням і обчислювальними можливостями, відкриваючи широкий новий дизайн-простір для децентралізованого ШІ.

Ця інтеграція відкриває нові шляхи для застосувань захисту приватності в екосистемі NEAR, особливо в аспектах AI-рішень:

1. Приватне висновування: реалізація безпечного висновування для AI-моделей, щоб забезпечити захист для власних моделей машинного навчання та користувачів, які надають чутливі дані.

2. Приватні агенти: З появою автономних дій AI-агентів рішення з питань конфіденційності стають життєво важливими. Підтримка класифікації намірів може забезпечити, що користувачі не розкривають інформацію про свої початкові запити чи дії агента під час використання.

3. Федеративне навчання: підвищення конфіденційності шляхом захисту процесу агрегації, що гарантує збереження конфіденційності чутливої інформації, отриманої під час навчання (наприклад, градієнтів).

4. Приватні синтетичні дані: стати рішенням для захисту приватності базових даних під час навчання GAN.

5. Приватний пошук з підвищеним генеруванням (RAG): запровадження нових методів захисту конфіденційності для інформаційного пошуку, сприяння безпечному зберіганню векторів у нерухомому стані та оцінці семантичного пошуку.

Окрім цього, така інтеграція відкриває нові можливості в сферах міжланцюгових рішень для забезпечення конфіденційності, платформ з пріоритетом на конфіденційність для спільнот, безпечного DeFi та інструментів для розробників, що захищають конфіденційність.

Поєднуючи високопродуктивну інфраструктуру NEAR з передовими функціями конфіденційності, створюється середовище, яке дає змогу розробникам створювати потужні, захищені від спостереження додатки, які відповідають вимогам реального світу. Це сприятиме створенню нової відкритої цифрової економіки, що дозволить людям краще контролювати свої активи та дані.