NEARパブリックチェーンがプライバシープロトコルを導入：プライバシーとパフォーマンスの融合

あるプライバシープロトコルが最近、NEARブロックチェーンにブラインドコンピューティングとブラインドストレージ技術を導入することを発表しました。この統合により、NEARの高性能と先進的なプライバシーツールが組み合わさり、NEARエコシステム内の750以上のプロジェクトがブラインドコンピューティング技術を利用できるようになります。

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NEARは成熟したL1ブロックチェーンネットワークとして、その優れた性能で知られています。その3つの主な特性は次のとおりです：

• Nightshadeシャーディング：NEAR独自のシャーディングソリューションは、取引スループットを向上させ、遅延を減少させ、高性能アプリケーションに非常に適しています。
• WebAssemblyランタイム：NEARのWasmベースの仮想マシンはRustとAssemblyScriptのスマートコントラクトをサポートしており、異なるバックグラウンドを持つ開発者を引き付けています。
• 読みやすいアカウント：NEARは直感的なアカウント名を使用しており、ユーザーエクスペリエンスとアクセス性を向上させています。

これらの特性は、多くの開発者、起業家、クリエイターを引き寄せ、繁栄するエコシステムを共同で構築しました。

盲計算能力とNEARの効率的な取引処理を組み合わせることにより、以下の利点が実現されました。

• モジュール化データプライバシー：プライバシー機能がNEARとスムーズに統合され、プライバシーネットワーク内でデータストレージと計算操作をモジュール化して実行しつつ、NEARブロックチェーン上で透明な決済を行うことを可能にします。
• プライベートデータ管理：すべての種類のデータにプライベートストレージと計算を提供することで、NEARの機能を拡張しました。
• プライベートAI：NEARの自律的でユーザー所有のAIへの関心は、プライベートストレージと計算能力と相まって、分散型AIに新たな設計空間を開きました。

この統合は、NEARエコシステム内のプライバシー保護アプリケーションに新しい道を開き、特にAIソリューションの分野での可能性を広げます。

• プライベート推論：AIモデルの安全な推論を実現し、専有の機械学習モデルとユーザーのセンシティブな入力を保護します。
• プライベートプロキシ：ユーザーがAIプロキシを使用する際に、元のクエリやプロキシのアクションに関する情報を漏らさないことをサポートします。
• フェデレーション学習：プライバシーを強化し、トレーニング中に派生した機密情報を保護します。
• プライベート合成データ：GANトレーニングプロセスにおける基礎データのプライバシーを保護します。
• プライベートリトリーバル強化生成（RAG）：情報検索の新しいプライバシー保護手法を実現する。

さらに、この統合は、クロスチェーンプライバシーソリューション、プライバシー優先のコミュニティプラットフォーム、安全なDeFiアプリケーション、及びプライバシーを保護する開発者ツールの発展を促進する可能性があります。

NEARの高性能インフラストラクチャと先進的なプライバシー機能を組み合わせることで、開発者が強力でプライバシーを保護するアプリケーションを構築できる環境が作られています。これにより、人々が自分の資産やデータをより良く管理できる新しいオープンなデジタル経済が創造されるでしょう。