تم إدخال بروتوكول الخصوصية في سلسلة NEAR العامة لإنشاء نظام بيئي عالي الأداء لحماية الخصوصية

robot
إنشاء الملخص قيد التقدم

NEAR شبكة البلوكشين تقدم بروتوكول الخصوصية: دمج الخصوصية والأداء

أعلنت بروتوكول خصوصية مؤخرًا عن إدخال تقنية الحساب الأعمى والتخزين الأعمى إلى سلسلة NEAR العامة. ستجمع هذه التكامل بين الأداء العالي لـ NEAR وأدوات الخصوصية المتقدمة، مما يمكّن أكثر من 750 مشروعًا في نظام NEAR البيئي من استخدام تقنية الحساب الأعمى.

NEAR شبكة البلوكتشين تقدم الخصوصية Nillion: تقاطع الخصوصية والأداء

NEAR كشبكة بلوكتشين L1 ناضجة ، تشتهر دائمًا بأدائها الممتاز. تشمل ميزاتها الرئيسية الثلاثة:

  • Nightshade الشظية: حل الشظية الفريد من NEAR يعزز من قدرة معالجة المعاملات ويقلل من التأخير، مما يجعله مناسبًا للغاية للتطبيقات عالية الأداء.
  • وقت تشغيل WebAssembly: تدعم الآلة الافتراضية NEAR القائمة على Wasm العقود الذكية المكتوبة بلغة Rust وAssemblyScript، مما يجذب مطورين من خلفيات مختلفة.
  • حسابات قابلة للقراءة: يستخدم NEAR أسماء حسابات بديهية، مما يحسن تجربة المستخدم والوصول.

هذه الميزات جذبت عددًا كبيرًا من المطورين ورجال الأعمال والمبدعين الذين تعاونوا لبناء نظام بيئي مزدهر.

من خلال دمج القدرة على الحساب العمياء مع معالجة المعاملات الفعالة لـ NEAR، تم تحقيق المزايا التالية:

  • خصوصية البيانات المعيارية: يتم دمج ميزات الخصوصية بسلاسة مع NEAR، مما يسمح بتنفيذ تخزين البيانات وعمليات الحساب بشكل معياري في شبكة الخصوصية، مع التسوية الشفافة على سلسلة كتلة NEAR.
  • إدارة البيانات الخاصة: من خلال تقديم تخزين وحساب خاص لجميع أنواع البيانات، تم توسيع وظائف NEAR.
  • AI خاص: تركيز NEAR على الذكاء الاصطناعي المستقل الذي يمتلكه المستخدم يتكامل مع التخزين والحوسبة الخاصة، مما يفتح مساحة تصميم جديدة للذكاء الاصطناعي اللامركزي.

هذا الدمج يفتح آفاقًا جديدة لتطبيقات حماية الخصوصية داخل نظام NEAR البيئي، خاصة في مجال حلول الذكاء الاصطناعي:

  • استدلال خاص: تنفيذ استدلال آمن لنماذج الذكاء الاصطناعي، وحماية نماذج التعلم الآلي الملكية ومدخلات المستخدم الحساسة.
  • وكيل خاص: يدعم المستخدمين في استخدام وكيل AI دون الكشف عن الاستعلامات الأصلية أو معلومات إجراءات الوكيل.
  • التعلم الفيدرالي: تعزيز الخصوصية، وحماية المعلومات الحساسة المستمدة أثناء التدريب.
  • البيانات المركبة الخاصة: حماية خصوصية البيانات الأساسية خلال عملية تدريب GAN.
  • البحث الخاص المعزز بالتوليد (RAG): تنفيذ طريقة جديدة لحماية الخصوصية في استرجاع المعلومات.

علاوة على ذلك، قد يعزز هذا الدمج تطوير حلول الخصوصية عبر السلاسل، ومنصات المجتمع التي تركز على الخصوصية، وتطبيقات DeFi الآمنة، وأدوات المطورين التي تحمي الخصوصية.

من خلال دمج البنية التحتية عالية الأداء لـ NEAR مع ميزات الخصوصية المتقدمة، يتم إنشاء بيئة تمكّن المطورين من بناء تطبيقات قوية تحمي الخصوصية لتلبية احتياجات العالم الحقيقي. سيساعد ذلك في إنشاء اقتصاد رقمي مفتوح جديد يمكّن الناس من التحكم بشكل أفضل في أصولهم وبياناتهم.

NEAR-3.35%
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
  • أعجبني
  • 4
  • إعادة النشر
  • مشاركة
تعليق
0/400
EthMaximalistvip
· 07-21 10:50
لقد كان يجب على العديد من المشاريع أن تبدأ في حماية الخصوصية منذ فترة!
شاهد النسخة الأصليةرد0
BasementAlchemistvip
· 07-21 05:57
آه؟ هل لا يزال هناك من يلعب NEAR؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
0xLostKeyvip
· 07-21 05:55
كان يجب القيام بذلك منذ زمن طويل، فقط ينقصه الأمان!
شاهد النسخة الأصليةرد0
fren.ethvip
· 07-21 05:45
أخيرًا أصبح هناك أمان للخصوصية
شاهد النسخة الأصليةرد0
  • تثبيت