NEAR публічна блокчейн-мережа впроваджує технології конфіденційності: ідеальне поєднання продуктивності та конфіденційності
Нещодавно важлива технологічна інтеграція в галузі блокчейну привернула широке увагу. Один з протоколів конфіденційності оголосив про впровадження своїх технологій сліпих обчислень та сліпого зберігання в L1 публічний блокчейн NEAR, який славиться своєю швидкістю та масштабованістю. Ця інноваційна інтеграція поєднує високу продуктивність NEAR з прогресивними інструментами захисту конфіденційності, відкриваючи можливості використання сліпих обчислень для понад 750 проектів в екосистемі NEAR.
Поєднання NEAR та технологій конфіденційності
NEAR як зріла мережа L1 блокчейну завжди славилася своєю видатною продуктивністю. Його три основні характеристики включають:
Технологія шардінгу Nightshade: це унікальне рішення для шардінгу від NEAR, яке суттєво підвищує обробну спроможність транзакцій і знижує затримки, особливо підходить для застосунків, що потребують високої продуктивності.
WebAssembly середовище виконання: NEAR на базі віртуальної машини Wasm підтримує написання смарт-контрактів за допомогою Rust та AssemblyScript, що привертає розробників з різних технічних фонів.
Людяна система облікових записів: NEAR використовує інтуїтивно зрозумілі та запам'ятовувані назви облікових записів, що значно покращує досвід користувачів та доступність системи.
Ці унікальні характеристики привернули увагу численних розробників, підприємців та новаторів, які спільно створили процвітаючу екосистему з понад 750 додатками.
Ця інтеграція технологій конфіденційності з NEAR принесла наступні досягнення:
Модульний захист даних: функції конфіденційності безшовно інтегровані з NEAR, що дозволяє модульно виконувати операції зберігання та обробки даних у спеціалізованій мережі, при цьому здійснюючи прозорі розрахунки на блокчейні NEAR. Такий модульний дизайн надає розробникам більшу гнучкість у проектуванні архітектури.
Комплексне управління приватними даними: нові технології конфіденційності надають приватне зберігання та обчислювальні можливості для різних типів даних, що значно розширює простір для дизайну застосунків захисту конфіденційності в екосистемі NEAR. Це дозволяє розробникам реалізувати рішення, які раніше не могли бути реалізовані через обмеження конфіденційності, одночасно залучаючи більше користувачів, які звертають увагу на захист конфіденційності.
Застосування AI з захистом приватності: Увага NEAR до автономного, керованого користувачем AI гармонійно поєднується з новими можливостями приватного зберігання та обробки, відкриваючи широкі нові горизонти для розвитку децентралізованого AI.
Розширення простору для побудови криптопроектів
Ця технологічна інтеграція відкрила нові напрямки розвитку для застосунків захисту конфіденційності в екосистемі NEAR, особливо в галузі рішень на основі ШІ:
Застосування штучного інтелекту для захисту конфіденційності
Приватне висновування: нові технології можуть забезпечити безпечне висновування для моделей ШІ, захищаючи як власні моделі машинного навчання, так і чутливу інформацію, надану користувачем. На початковому етапі акцент буде зроблено на приватних моделях, таких як регресія, прогнозування часових рядів або класифікація.
Приватні агенти: З появою AI-агентів рішення для забезпечення приватності стали вкрай важливими. Підтримка класифікації намірів може гарантувати, що користувачі не розкривають інформацію про свої початкові запити або поведінку агента під час використання.
Посилене федеративне навчання: нові технології можуть покращити конфіденційність федеративного навчання, захищаючи процес агрегації, щоб забезпечити збереження конфіденційності чутливої інформації (такої як градієнти) під час процесу навчання.
Приватність захищених синтетичних даних: нові технології можуть захистити конфіденційність базових даних під час навчання GAN, забезпечуючи, що навчальні дані не будуть розкриті іншим учасникам.
Підвищення генерації з захистом конфіденційності (RAG): нові технології забезпечують інноваційні методи захисту конфіденційності для інформаційного пошуку, підтримуючи векторне зберігання з квантовою безпекою в статичному стані та оцінку семантичного пошуку без необхідності розшифровки.
Кросчейн рішень для конфіденційності
Враховуючи увагу NEAR до інтероперабельності, ця інтеграція проклала шлях для крос-чейн застосунків та передачі активів з акцентом на захист приватності.
платформа спільноти з пріоритетом конфіденційності
Децентралізовані спільноти можуть використовувати контент приватного зберігання та соціальні графи для обробки з метою рекомендації персоналізованого контенту, поєднуючи переваги децентралізації з захистом конфіденційності. Така платформа також може підтримувати анонімне голосування, подачу приватних пропозицій та безпечне управління фінансами.
Безпечний DeFi
Нова впроваджена технологія сліпих обчислень може забезпечити конфіденційні книги замовлень, конфіденційну оцінку кредитів та приховані ліквідні пулли, тим самим посилюючи безпеку та конфіденційність постійно розвиваючої екосистеми DeFi на базі NEAR.
Інструменти для розробників, що зосереджуються на конфіденційності
Нові технології конфіденційності можуть покращити дружнє середовище для розробників NEAR, надаючи інструменти та API, зосереджені на конфіденційності, що дозволяє розробникам легко інтегрувати передові функції конфіденційності у свої додатки, зберігаючи при цьому зручність використання та масштабованість NEAR.
Майбутнє сліпих обчислень на NEAR
Поєднуючи високо продуктивну інфраструктуру NEAR 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, що дозволить людям справді контролювати свої активи та дані.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
NEAR впроваджує технології конфіденційності, відкриваючи нову еру високої продуктивності та захисту конфіденційності
NEAR публічна блокчейн-мережа впроваджує технології конфіденційності: ідеальне поєднання продуктивності та конфіденційності
Нещодавно важлива технологічна інтеграція в галузі блокчейну привернула широке увагу. Один з протоколів конфіденційності оголосив про впровадження своїх технологій сліпих обчислень та сліпого зберігання в L1 публічний блокчейн NEAR, який славиться своєю швидкістю та масштабованістю. Ця інноваційна інтеграція поєднує високу продуктивність NEAR з прогресивними інструментами захисту конфіденційності, відкриваючи можливості використання сліпих обчислень для понад 750 проектів в екосистемі NEAR.
Поєднання NEAR та технологій конфіденційності
NEAR як зріла мережа L1 блокчейну завжди славилася своєю видатною продуктивністю. Його три основні характеристики включають:
Технологія шардінгу Nightshade: це унікальне рішення для шардінгу від NEAR, яке суттєво підвищує обробну спроможність транзакцій і знижує затримки, особливо підходить для застосунків, що потребують високої продуктивності.
WebAssembly середовище виконання: NEAR на базі віртуальної машини Wasm підтримує написання смарт-контрактів за допомогою Rust та AssemblyScript, що привертає розробників з різних технічних фонів.
Людяна система облікових записів: NEAR використовує інтуїтивно зрозумілі та запам'ятовувані назви облікових записів, що значно покращує досвід користувачів та доступність системи.
Ці унікальні характеристики привернули увагу численних розробників, підприємців та новаторів, які спільно створили процвітаючу екосистему з понад 750 додатками.
Ця інтеграція технологій конфіденційності з NEAR принесла наступні досягнення:
Модульний захист даних: функції конфіденційності безшовно інтегровані з NEAR, що дозволяє модульно виконувати операції зберігання та обробки даних у спеціалізованій мережі, при цьому здійснюючи прозорі розрахунки на блокчейні NEAR. Такий модульний дизайн надає розробникам більшу гнучкість у проектуванні архітектури.
Комплексне управління приватними даними: нові технології конфіденційності надають приватне зберігання та обчислювальні можливості для різних типів даних, що значно розширює простір для дизайну застосунків захисту конфіденційності в екосистемі NEAR. Це дозволяє розробникам реалізувати рішення, які раніше не могли бути реалізовані через обмеження конфіденційності, одночасно залучаючи більше користувачів, які звертають увагу на захист конфіденційності.
Застосування AI з захистом приватності: Увага NEAR до автономного, керованого користувачем AI гармонійно поєднується з новими можливостями приватного зберігання та обробки, відкриваючи широкі нові горизонти для розвитку децентралізованого AI.
Розширення простору для побудови криптопроектів
Ця технологічна інтеграція відкрила нові напрямки розвитку для застосунків захисту конфіденційності в екосистемі NEAR, особливо в галузі рішень на основі ШІ:
Застосування штучного інтелекту для захисту конфіденційності
Приватне висновування: нові технології можуть забезпечити безпечне висновування для моделей ШІ, захищаючи як власні моделі машинного навчання, так і чутливу інформацію, надану користувачем. На початковому етапі акцент буде зроблено на приватних моделях, таких як регресія, прогнозування часових рядів або класифікація.
Приватні агенти: З появою AI-агентів рішення для забезпечення приватності стали вкрай важливими. Підтримка класифікації намірів може гарантувати, що користувачі не розкривають інформацію про свої початкові запити або поведінку агента під час використання.
Посилене федеративне навчання: нові технології можуть покращити конфіденційність федеративного навчання, захищаючи процес агрегації, щоб забезпечити збереження конфіденційності чутливої інформації (такої як градієнти) під час процесу навчання.
Приватність захищених синтетичних даних: нові технології можуть захистити конфіденційність базових даних під час навчання GAN, забезпечуючи, що навчальні дані не будуть розкриті іншим учасникам.
Підвищення генерації з захистом конфіденційності (RAG): нові технології забезпечують інноваційні методи захисту конфіденційності для інформаційного пошуку, підтримуючи векторне зберігання з квантовою безпекою в статичному стані та оцінку семантичного пошуку без необхідності розшифровки.
Кросчейн рішень для конфіденційності
Враховуючи увагу NEAR до інтероперабельності, ця інтеграція проклала шлях для крос-чейн застосунків та передачі активів з акцентом на захист приватності.
платформа спільноти з пріоритетом конфіденційності
Децентралізовані спільноти можуть використовувати контент приватного зберігання та соціальні графи для обробки з метою рекомендації персоналізованого контенту, поєднуючи переваги децентралізації з захистом конфіденційності. Така платформа також може підтримувати анонімне голосування, подачу приватних пропозицій та безпечне управління фінансами.
Безпечний DeFi
Нова впроваджена технологія сліпих обчислень може забезпечити конфіденційні книги замовлень, конфіденційну оцінку кредитів та приховані ліквідні пулли, тим самим посилюючи безпеку та конфіденційність постійно розвиваючої екосистеми DeFi на базі NEAR.
Інструменти для розробників, що зосереджуються на конфіденційності
Нові технології конфіденційності можуть покращити дружнє середовище для розробників NEAR, надаючи інструменти та API, зосереджені на конфіденційності, що дозволяє розробникам легко інтегрувати передові функції конфіденційності у свої додатки, зберігаючи при цьому зручність використання та масштабованість NEAR.
Майбутнє сліпих обчислень на NEAR
Поєднуючи високо продуктивну інфраструктуру NEAR 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, що дозволить людям справді контролювати свої активи та дані.