A blockchain NEAR introduz um protocolo de privacidade: a combinação de privacidade e desempenho

Um certo protocolo de privacidade anunciou recentemente a introdução de tecnologias de computação cega e armazenamento cego na blockchain NEAR. Esta integração combina o alto desempenho da NEAR com ferramentas de privacidade avançadas, permitindo que mais de 750 projetos no ecossistema NEAR utilizem a tecnologia de computação cega.

NEAR, como uma rede de blockchain L1 madura, é conhecida por seu desempenho excepcional. Suas três principais características incluem:

• Fragmentos Nightshade: A solução de fragmentação única da NEAR aumenta a capacidade de transações e reduz a latência, sendo ideal para aplicações de alto desempenho.
• Runtime WebAssembly: A máquina virtual baseada em Wasm da NEAR suporta contratos inteligentes em Rust e AssemblyScript, atraindo desenvolvedores de diferentes origens.
• Conta legível: O NEAR utiliza nomes de conta intuitivos, melhorando a experiência do usuário e a acessibilidade.

Essas características atraíram uma grande quantidade de desenvolvedores, empreendedores e criadores, que juntos construíram um ecossistema próspero.

Ao combinar a capacidade de cálculo cego com o processamento eficiente de transações do NEAR, foram alcançadas as seguintes vantagens:

• Privacidade de dados modular: a funcionalidade de privacidade integra-se de forma suave com o NEAR, permitindo a execução modular de operações de armazenamento e cálculo de dados em redes de privacidade, enquanto a liquidação é feita de forma transparente na blockchain NEAR.
• Gestão de dados privados: expandiu as funcionalidades da NEAR ao fornecer armazenamento e computação privados para todos os tipos de dados.
• AI Privado: O foco da NEAR em IA autônoma e de propriedade do usuário complementa a capacidade de armazenamento e computação privada, abrindo um novo espaço de design para IA descentralizada.

Esta integração abre novos caminhos para aplicativos de proteção de privacidade dentro do ecossistema NEAR, especialmente em soluções de IA:

• Inferência privada: implementação de inferência segura em modelos de IA, protegendo modelos de aprendizado de máquina proprietários e entradas sensíveis dos usuários.
• Proxy privado: suporta que os usuários utilizem um agente de IA sem revelar informações sobre a consulta original ou as ações do agente.
• Aprendizado federado: aumenta a privacidade, protege as informações sensíveis derivadas durante o treinamento.
• Dados sintéticos privados: proteger a privacidade dos dados básicos durante o treinamento do GAN.
• Recuperação de Informação Aumentada Privada (RAG): Uma nova abordagem de proteção de privacidade para a recuperação de informações.

Além disso, essa integração também pode promover o desenvolvimento de soluções de privacidade entre cadeias, plataformas comunitárias com foco na privacidade, aplicações DeFi seguras e ferramentas de desenvolvimento que protejam a privacidade.

Através da combinação da infraestrutura de alto desempenho da NEAR com funcionalidades avançadas de privacidade, está a ser criado um ambiente que permite aos desenvolvedores construir aplicações poderosas e que protejam a privacidade, para atender às necessidades do mundo real. Isso ajudará a criar uma nova economia digital aberta, permitindo que as pessoas tenham um melhor controle sobre os seus ativos e dados.