NEAR公鏈引入盲計算技術，實現隱私與性能的完美融合

近日，一項重大技術突破爲區塊鏈領域帶來了新的可能。某隱私協議宣布將盲計算和盲存儲技術引入以速度和可擴展性著稱的L1公鏈NEAR。這一創新性的集成將NEAR的高性能與先進的隱私保護工具相結合，爲NEAR生態系統中的750多個項目提供了使用盲計算的能力。

NEAR與隱私技術的融合

作爲一個成熟的L1區塊鏈網路，NEAR一直以其卓越的性能而聞名。其三大核心特性包括：

1. Nightshade分片技術：這是NEAR獨創的分片解決方案，顯著提升了交易吞吐量並降低了延遲，特別適合高性能應用場景。

2. WebAssembly運行時環境：NEAR基於Wasm的虛擬機支持使用Rust和AssemblyScript編寫智能合約，這吸引了來自不同背景的開發者參與。

3. 可讀性強的帳戶系統：NEAR採用直觀的帳戶名稱，大大改善了用戶體驗和可訪問性。

這些特性吸引了大量開發者、企業家和創新者，共同打造了一個擁有750多個應用的繁榮生態系統。

此次將盲計算能力與NEAR的高效交易處理相結合，實現了以下突破：

• 模塊化數據隱私：隱私功能與NEAR無縫集成，允許在隱私網路中模塊化執行數據存儲和計算操作，同時在NEAR區塊鏈上進行透明結算。這種模塊化爲開發者提供了更大的靈活性。

• 私有數據管理：通過爲各類數據提供私有存儲和計算能力，極大地擴展了NEAR的功能範圍。這顯著拓寬了NEAR生態系統中隱私保護應用的設計空間，使開發者能夠構建以前受限於隱私問題而無法實現的解決方案。

• 私有AI：NEAR對自主、用戶主導的AI的關注與私有存儲和計算能力相得益彰，爲去中心化AI開闢了全新的設計空間。

拓展加密項目構建空間

這種創新的集成爲NEAR生態系統內的隱私保護應用開闢了新的發展方向，尤其是在AI解決方案領域：

私有AI

• 私有推理：實現對AI模型的安全推理，保護專有機器學習模型和用戶敏感輸入。
• 私有代理：隨着AI代理的興起，隱私解決方案變得至關重要。支持意圖分類可以確保用戶在使用代理時不會泄露敏感信息。
• 聯邦學習：通過保護聚合過程增強隱私，確保訓練期間派生的敏感信息保持機密。
• 私有合成數據：爲GAN訓練過程中的基礎數據隱私提供保護，確保訓練數據不會暴露給其他參與者。
• 私有檢索增強生成（RAG）：爲信息檢索提供創新的隱私保護方法，實現向量的量子安全存儲和語義搜索評估。

跨鏈隱私解決方案

考慮到NEAR對互操作性的重視，這種集成爲隱私保護的跨鏈應用和資產轉移奠定了基礎。

隱私優先的社區平台

去中心化社區可以利用私有存儲的內容和社交圖譜，進行處理以推薦個性化內容，將去中心化的優勢與隱私保護相結合。這種平台還可以支持匿名投票、私密提案提交和安全的資金管理。

安全的DeFi

盲計算技術可以實現私密訂單簿、機密貸款評估和隱藏流動性池，大大提升NEAR不斷發展的DeFi生態系統的安全性和隱私性。

保護隱私的開發者工具

通過提供以隱私爲重點的工具和API，盲計算技術進一步增強了NEAR的開發者友好環境，使開發者能夠輕鬆將高級隱私功能整合到應用中，同時保持NEAR的易用性和可擴展性。

展望未來

通過將NEAR的高性能基礎設施與先進的隱私功能相結合，爲開發者創造了一個理想的環境，使他們能夠構建強大、保護隱私的應用，以滿足現實世界的需求。這一突破性的發展將有助於塑造一個全新的開放數字經濟，讓用戶能夠真正掌控自己的資產和數據。