NEAR公链引入盲计算技术，实现隐私与性能的完美融合

近日，一项重大技术突破为区块链领域带来了新的可能。某隐私协议宣布将盲计算和盲存储技术引入以速度和可扩展性著称的L1公链NEAR。这一创新性的集成将NEAR的高性能与先进的隐私保护工具相结合，为NEAR生态系统中的750多个项目提供了使用盲计算的能力。

NEAR与隐私技术的融合

作为一个成熟的L1区块链网络，NEAR一直以其卓越的性能而闻名。其三大核心特性包括：

1. Nightshade分片技术：这是NEAR独创的分片解决方案，显著提升了交易吞吐量并降低了延迟，特别适合高性能应用场景。

2. WebAssembly运行时环境：NEAR基于Wasm的虚拟机支持使用Rust和AssemblyScript编写智能合约，这吸引了来自不同背景的开发者参与。

3. 可读性强的账户系统：NEAR采用直观的账户名称，大大改善了用户体验和可访问性。

这些特性吸引了大量开发者、企业家和创新者，共同打造了一个拥有750多个应用的繁荣生态系统。

此次将盲计算能力与NEAR的高效交易处理相结合，实现了以下突破：

• 模块化数据隐私：隐私功能与NEAR无缝集成，允许在隐私网络中模块化执行数据存储和计算操作，同时在NEAR区块链上进行透明结算。这种模块化为开发者提供了更大的灵活性。

• 私有数据管理：通过为各类数据提供私有存储和计算能力，极大地扩展了NEAR的功能范围。这显著拓宽了NEAR生态系统中隐私保护应用的设计空间，使开发者能够构建以前受限于隐私问题而无法实现的解决方案。

• 私有AI：NEAR对自主、用户主导的AI的关注与私有存储和计算能力相得益彰，为去中心化AI开辟了全新的设计空间。

拓展加密项目构建空间

这种创新的集成为NEAR生态系统内的隐私保护应用开辟了新的发展方向，尤其是在AI解决方案领域：

私有AI

• 私有推理：实现对AI模型的安全推理，保护专有机器学习模型和用户敏感输入。
• 私有代理：随着AI代理的兴起，隐私解决方案变得至关重要。支持意图分类可以确保用户在使用代理时不会泄露敏感信息。
• 联邦学习：通过保护聚合过程增强隐私，确保训练期间派生的敏感信息保持机密。
• 私有合成数据：为GAN训练过程中的基础数据隐私提供保护，确保训练数据不会暴露给其他参与者。
• 私有检索增强生成（RAG）：为信息检索提供创新的隐私保护方法，实现向量的量子安全存储和语义搜索评估。

跨链隐私解决方案

考虑到NEAR对互操作性的重视，这种集成为隐私保护的跨链应用和资产转移奠定了基础。

隐私优先的社区平台

去中心化社区可以利用私有存储的内容和社交图谱，进行处理以推荐个性化内容，将去中心化的优势与隐私保护相结合。这种平台还可以支持匿名投票、私密提案提交和安全的资金管理。

安全的DeFi

盲计算技术可以实现私密订单簿、机密贷款评估和隐藏流动性池，大大提升NEAR不断发展的DeFi生态系统的安全性和隐私性。

保护隐私的开发者工具

通过提供以隐私为重点的工具和API，盲计算技术进一步增强了NEAR的开发者友好环境，使开发者能够轻松将高级隐私功能整合到应用中，同时保持NEAR的易用性和可扩展性。

展望未来

通过将NEAR的高性能基础设施与先进的隐私功能相结合，为开发者创造了一个理想的环境，使他们能够构建强大、保护隐私的应用，以满足现实世界的需求。这一突破性的发展将有助于塑造一个全新的开放数字经济，让用户能够真正掌控自己的资产和数据。