NEAR公鏈引入隱私技術：性能與隱私的完美結合

近日，一項重要的技術整合在區塊鏈領域引起了廣泛關注。某隱私協議宣布將其盲計算和盲存儲技術引入以速度和可擴展性著稱的L1公鏈NEAR。這一創新性的整合將NEAR的高性能與先進的隱私保護工具相結合，爲NEAR生態系統中的750多個項目開啓了使用盲計算的可能性。

NEAR與隱私技術的融合

NEAR作爲一個成熟的L1區塊鏈網路，一直以其卓越的性能而聞名。它的三大核心特性包括：

1. Nightshade分片技術：這是NEAR獨創的分片解決方案，顯著提升了交易處理能力並降低了延遲，特別適合需要高性能的應用場景。

2. WebAssembly運行時環境：NEAR基於Wasm的虛擬機支持使用Rust和AssemblyScript編寫智能合約，這吸引了來自不同技術背景的開發者加入。

3. 人性化的帳戶系統：NEAR採用了直觀易記的帳戶名稱，大大改善了用戶體驗和系統的可訪問性。

這些獨特的特性吸引了衆多開發者、企業家和創新者，共同構建了一個擁有750多個應用的繁榮生態系統。

此次隱私技術與NEAR的融合帶來了以下突破：

• 模塊化的數據隱私保護：隱私功能與NEAR實現了無縫集成，允許在專門的網路中模塊化地執行數據存儲和計算操作，同時在NEAR區塊鏈上進行透明的結算。這種模塊化設計爲開發者提供了更大的架構設計靈活性。

• 全面的私有數據管理：新引入的隱私技術爲各類數據提供了私密存儲和計算能力，極大地拓展了NEAR生態系統中隱私保護應用的設計空間。這使得開發者能夠實現以前受隱私限制而無法完成的解決方案，同時吸引了更多注重隱私保護的用戶。

• 隱私保護的AI應用：NEAR對自主、用戶主導的AI的關注與新引入的私密存儲和計算能力相得益彰，爲去中心化AI的發展開闢了廣闊的新天地。

拓展加密項目的構建空間

這次技術整合爲NEAR生態系統內的隱私保護應用開闢了新的發展方向，尤其是在AI解決方案方面：

隱私保護的AI應用

1. 私密推理：新技術能夠實現對AI模型的安全推理，既保護專有機器學習模型，又保護用戶輸入的敏感信息。初期重點將放在回歸、時間序列預測或分類等私密模型上。

2. 隱私代理：隨着AI代理的興起，隱私解決方案變得至關重要。支持意圖分類可以確保用戶在使用代理時不會泄露原始查詢或代理行爲的信息。

3. 聯邦學習增強：新技術可以通過保護聚合過程來增強聯邦學習的隱私保護，確保訓練過程中的敏感信息（如梯度）保持機密。

4. 隱私保護的合成數據：新技術可以保護GAN訓練過程中基礎數據的隱私，確保訓練數據不會暴露給其他參與者。

5. 隱私保護的檢索增強生成（RAG）：新技術爲信息檢索提供了創新的隱私保護方法，支持向量在靜態狀態下的量子安全存儲和語義搜索評估，無需解密。

跨鏈隱私解決方案

考慮到NEAR對互操作性的重視，這次整合爲隱私保護的跨鏈應用和資產轉移鋪平了道路。

隱私優先的社區平台

去中心化社區可以利用私密存儲的內容和社交圖譜，進行處理以推薦個性化內容，將去中心化的優勢與隱私保護相結合。這種平台還可以支持匿名投票、私密提案提交和安全的資金管理。

安全的DeFi

新引入的盲計算技術可以實現私密訂單簿、機密貸款評估和隱藏流動性池，從而增強NEAR不斷發展的DeFi生態系統的安全性和隱私性。

注重隱私的開發者工具

新的隱私技術可以通過提供以隱私爲重點的工具和API來增強NEAR的開發者友好環境，使開發者能夠輕鬆地將先進的隱私功能整合到他們的應用中，同時保持NEAR的易用性和可擴展性。

NEAR上盲計算的未來展望

通過將NEAR的高性能基礎設施與先進的隱私功能相結合，正在創造一個環境，使開發者能夠構建強大的、保護隱私的應用程序，以滿足現實世界的需求。這將有助於創建一個新的開放數字經濟，讓人們能夠真正掌控自己的資產和數據。