NEAR公链引入隐私技术：性能与隐私的完美结合

近日，一项重要的技术整合在区块链领域引起了广泛关注。某隐私协议宣布将其盲计算和盲存储技术引入以速度和可扩展性著称的L1公链NEAR。这一创新性的整合将NEAR的高性能与先进的隐私保护工具相结合，为NEAR生态系统中的750多个项目开启了使用盲计算的可能性。

NEAR与隐私技术的融合

NEAR作为一个成熟的L1区块链网络，一直以其卓越的性能而闻名。它的三大核心特性包括：

1. Nightshade分片技术：这是NEAR独创的分片解决方案，显著提升了交易处理能力并降低了延迟，特别适合需要高性能的应用场景。

2. WebAssembly运行时环境：NEAR基于Wasm的虚拟机支持使用Rust和AssemblyScript编写智能合约，这吸引了来自不同技术背景的开发者加入。

3. 人性化的账户系统：NEAR采用了直观易记的账户名称，大大改善了用户体验和系统的可访问性。

这些独特的特性吸引了众多开发者、企业家和创新者，共同构建了一个拥有750多个应用的繁荣生态系统。

此次隐私技术与NEAR的融合带来了以下突破：

• 模块化的数据隐私保护：隐私功能与NEAR实现了无缝集成，允许在专门的网络中模块化地执行数据存储和计算操作，同时在NEAR区块链上进行透明的结算。这种模块化设计为开发者提供了更大的架构设计灵活性。

• 全面的私有数据管理：新引入的隐私技术为各类数据提供了私密存储和计算能力，极大地拓展了NEAR生态系统中隐私保护应用的设计空间。这使得开发者能够实现以前受隐私限制而无法完成的解决方案，同时吸引了更多注重隐私保护的用户。

• 隐私保护的AI应用：NEAR对自主、用户主导的AI的关注与新引入的私密存储和计算能力相得益彰，为去中心化AI的发展开辟了广阔的新天地。

拓展加密项目的构建空间

这次技术整合为NEAR生态系统内的隐私保护应用开辟了新的发展方向，尤其是在AI解决方案方面：

隐私保护的AI应用

1. 私密推理：新技术能够实现对AI模型的安全推理，既保护专有机器学习模型，又保护用户输入的敏感信息。初期重点将放在回归、时间序列预测或分类等私密模型上。

2. 隐私代理：随着AI代理的兴起，隐私解决方案变得至关重要。支持意图分类可以确保用户在使用代理时不会泄露原始查询或代理行为的信息。

3. 联邦学习增强：新技术可以通过保护聚合过程来增强联邦学习的隐私保护，确保训练过程中的敏感信息（如梯度）保持机密。

4. 隐私保护的合成数据：新技术可以保护GAN训练过程中基础数据的隐私，确保训练数据不会暴露给其他参与者。

5. 隐私保护的检索增强生成（RAG）：新技术为信息检索提供了创新的隐私保护方法，支持向量在静态状态下的量子安全存储和语义搜索评估，无需解密。

跨链隐私解决方案

考虑到NEAR对互操作性的重视，这次整合为隐私保护的跨链应用和资产转移铺平了道路。

隐私优先的社区平台

去中心化社区可以利用私密存储的内容和社交图谱，进行处理以推荐个性化内容，将去中心化的优势与隐私保护相结合。这种平台还可以支持匿名投票、私密提案提交和安全的资金管理。

安全的DeFi

新引入的盲计算技术可以实现私密订单簿、机密贷款评估和隐藏流动性池，从而增强NEAR不断发展的DeFi生态系统的安全性和隐私性。

注重隐私的开发者工具

新的隐私技术可以通过提供以隐私为重点的工具和API来增强NEAR的开发者友好环境，使开发者能够轻松地将先进的隐私功能整合到他们的应用中，同时保持NEAR的易用性和可扩展性。

NEAR上盲计算的未来展望

通过将NEAR的高性能基础设施与先进的隐私功能相结合，正在创造一个环境，使开发者能够构建强大的、保护隐私的应用程序，以满足现实世界的需求。这将有助于创建一个新的开放数字经济，让人们能够真正掌控自己的资产和数据。