NEAR публічна блокчейн-мережа впроваджує технології конфіденційності: ідеальне поєднання продуктивності та конфіденційності
Нещодавно важлива технологія інтегрувалася в сфері блокчейну і привернула широку увагу. Один з протоколів конфіденційності оголосив про впровадження своєї технології сліпих обчислень та сліпого зберігання в публічний блокчейн NEAR, що забезпечило нові можливості захисту конфіденційності для екосистеми NEAR.
NEAR як зріла мережа блокчейну Layer 1, завжди славиться своєю видатною продуктивністю. Його три основні характеристики включають:
Технологія шардінгу Nightshade: це унікальне рішення шардінгу від NEAR, яке суттєво підвищує швидкість обробки транзакцій і зменшує затримки, що робить його ідеальним для високопродуктивних сценаріїв застосування.
WebAssembly середовище виконання: NEAR на основі віртуальної машини Wasm підтримує смарт-контракти, написані на Rust та AssemblyScript, що приваблює розробників з різним технічним фоном.
Чітка система облікових записів: NEAR використовує інтуїтивно зрозумілі імена облікових записів, що значно покращує користувацький досвід і доступність.
Ці переваги привабили багатьох розробників, підприємців та креативних людей, які спільно створили процвітаючу екосистему з понад 750 додатками.
Ця технологічна інтеграція поєднує можливості сліпих обчислень з ефективною обробкою транзакцій NEAR, що дозволяє досягти наступних проривів:
Модульний захист конфіденційності даних: нова функція конфіденційності безшвно інтегрується з NEAR, дозволяючи модульно виконувати операції зберігання та обробки даних у спеціалізованих мережах, одночасно забезпечуючи прозорі розрахунки на блокчейні NEAR. Цей модульний дизайн надає розробникам більшу архітектурну гнучкість.
Комплексне управління приватними даними: надаючи приватне зберігання та обчислювальні можливості для різних видів даних, значно розширено простір для проектування застосунків захисту конфіденційності в екосистемі NEAR. Розробники тепер можуть створювати рішення, які раніше не могли бути реалізовані через обмеження конфіденційності, залучаючи більше користувачів, які звертають увагу на конфіденційність.
AI-додатки для захисту конфіденційності: увага NEAR до автономного, орієнтованого на користувача AI гармонійно поєднується з новими можливостями приватного зберігання та обчислень, відкриваючи величезний новий простір для дизайну децентралізованого AI.
Ця інтеграція відкриває нові напрямки розвитку для застосунків захисту конфіденційності в екосистемі NEAR, особливо в галузі рішень на основі ШІ:
Приватний AI висновок: забезпечення безпечного висновку для AI моделей, захист власних моделей машинного навчання та чутливих даних користувачів.
AI-агенти з захистом конфіденційності: з появою AI-агентів рішення для захисту конфіденційності стають вкрай важливими. Нові технології можуть захистити конфіденційність запитів користувачів та поведінки агентів.
Посилене федеративне навчання: забезпечення конфіденційності чутливої інформації (такої як градієнти) під час навчального процесу шляхом захисту процесу агрегації.
Генерація приватних синтетичних даних: забезпечення захисту конфіденційності даних під час процесу навчання GAN, гарантування того, що навчальні дані не будуть розкриті іншим учасникам.
Підсилене генерування для захисту конфіденційності (RAG): реалізація інноваційного методу інформаційного пошуку для захисту конфіденційності, що підтримує зберігання векторів та семантичний пошук в зашифрованому стані.
Окрім сфери ШІ, ця інтеграція технологій також відкрила нові можливості для інших сценаріїв застосування:
Кросчейн-рішення з конфіденційності: забезпечує основу для конфіденційних кросчейн-додатків та передачі активів.
Спільнота з пріоритетом на конфіденційність: підтримує зберігання конфіденційного контенту, персоналізовані рекомендації, анонімне голосування та безпечне управління коштами.
Безпечні DeFi додатки: реалізація приватних ордерів, конфіденційної оцінки кредитів та прихованих ліквідних пулів, що підвищує безпеку та конфіденційність екосистеми NEAR DeFi.
Інструменти для розробників з захистом конфіденційності: надають інструменти та API, що зосереджені на конфіденційності, допомагаючи розробникам легко інтегрувати розширені функції захисту конфіденційності в свої додатки.
Ця технологічна інтеграція знаменує собою досягнення балансу між захистом приватності та високою продуктивністю в екосистемі NEAR. Вона створює ідеальне середовище для розробників, що дозволяє їм створювати потужні додатки, орієнтовані на приватність, для задоволення потреб реального світу. Цей прогрес сприятиме формуванню нового відкритого цифрового економічного середовища, яке дозволить користувачам дійсно 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 блокчейн впроваджує технології конфіденційності, забезпечуючи подвійне підвищення продуктивності та безпеки
NEAR публічна блокчейн-мережа впроваджує технології конфіденційності: ідеальне поєднання продуктивності та конфіденційності
Нещодавно важлива технологія інтегрувалася в сфері блокчейну і привернула широку увагу. Один з протоколів конфіденційності оголосив про впровадження своєї технології сліпих обчислень та сліпого зберігання в публічний блокчейн NEAR, що забезпечило нові можливості захисту конфіденційності для екосистеми NEAR.
NEAR як зріла мережа блокчейну Layer 1, завжди славиться своєю видатною продуктивністю. Його три основні характеристики включають:
Технологія шардінгу Nightshade: це унікальне рішення шардінгу від NEAR, яке суттєво підвищує швидкість обробки транзакцій і зменшує затримки, що робить його ідеальним для високопродуктивних сценаріїв застосування.
WebAssembly середовище виконання: NEAR на основі віртуальної машини Wasm підтримує смарт-контракти, написані на Rust та AssemblyScript, що приваблює розробників з різним технічним фоном.
Чітка система облікових записів: NEAR використовує інтуїтивно зрозумілі імена облікових записів, що значно покращує користувацький досвід і доступність.
Ці переваги привабили багатьох розробників, підприємців та креативних людей, які спільно створили процвітаючу екосистему з понад 750 додатками.
Ця технологічна інтеграція поєднує можливості сліпих обчислень з ефективною обробкою транзакцій NEAR, що дозволяє досягти наступних проривів:
Модульний захист конфіденційності даних: нова функція конфіденційності безшвно інтегрується з NEAR, дозволяючи модульно виконувати операції зберігання та обробки даних у спеціалізованих мережах, одночасно забезпечуючи прозорі розрахунки на блокчейні NEAR. Цей модульний дизайн надає розробникам більшу архітектурну гнучкість.
Комплексне управління приватними даними: надаючи приватне зберігання та обчислювальні можливості для різних видів даних, значно розширено простір для проектування застосунків захисту конфіденційності в екосистемі NEAR. Розробники тепер можуть створювати рішення, які раніше не могли бути реалізовані через обмеження конфіденційності, залучаючи більше користувачів, які звертають увагу на конфіденційність.
AI-додатки для захисту конфіденційності: увага NEAR до автономного, орієнтованого на користувача AI гармонійно поєднується з новими можливостями приватного зберігання та обчислень, відкриваючи величезний новий простір для дизайну децентралізованого AI.
Ця інтеграція відкриває нові напрямки розвитку для застосунків захисту конфіденційності в екосистемі NEAR, особливо в галузі рішень на основі ШІ:
Приватний AI висновок: забезпечення безпечного висновку для AI моделей, захист власних моделей машинного навчання та чутливих даних користувачів.
AI-агенти з захистом конфіденційності: з появою AI-агентів рішення для захисту конфіденційності стають вкрай важливими. Нові технології можуть захистити конфіденційність запитів користувачів та поведінки агентів.
Посилене федеративне навчання: забезпечення конфіденційності чутливої інформації (такої як градієнти) під час навчального процесу шляхом захисту процесу агрегації.
Генерація приватних синтетичних даних: забезпечення захисту конфіденційності даних під час процесу навчання GAN, гарантування того, що навчальні дані не будуть розкриті іншим учасникам.
Підсилене генерування для захисту конфіденційності (RAG): реалізація інноваційного методу інформаційного пошуку для захисту конфіденційності, що підтримує зберігання векторів та семантичний пошук в зашифрованому стані.
Окрім сфери ШІ, ця інтеграція технологій також відкрила нові можливості для інших сценаріїв застосування:
Кросчейн-рішення з конфіденційності: забезпечує основу для конфіденційних кросчейн-додатків та передачі активів.
Спільнота з пріоритетом на конфіденційність: підтримує зберігання конфіденційного контенту, персоналізовані рекомендації, анонімне голосування та безпечне управління коштами.
Безпечні DeFi додатки: реалізація приватних ордерів, конфіденційної оцінки кредитів та прихованих ліквідних пулів, що підвищує безпеку та конфіденційність екосистеми NEAR DeFi.
Інструменти для розробників з захистом конфіденційності: надають інструменти та API, що зосереджені на конфіденційності, допомагаючи розробникам легко інтегрувати розширені функції захисту конфіденційності в свої додатки.
Ця технологічна інтеграція знаменує собою досягнення балансу між захистом приватності та високою продуктивністю в екосистемі NEAR. Вона створює ідеальне середовище для розробників, що дозволяє їм створювати потужні додатки, орієнтовані на приватність, для задоволення потреб реального світу. Цей прогрес сприятиме формуванню нового відкритого цифрового економічного середовища, яке дозволить користувачам дійсно контролювати свої активи та дані.