NEAR公鏈引入隱私技術：性能與隱私的完美結合

近日，一項重要的技術集成引起了區塊鏈行業的廣泛關注。某隱私協議宣布將其盲計算和盲存儲技術引入以速度和可擴展性著稱的L1層公鏈NEAR。這一創新性的結合將NEAR的高性能與先進的隱私保護工具相融合，爲NEAR生態系統中的750多個項目提供了使用盲計算技術的可能性。

NEAR與隱私技術的融合

NEAR作爲一個知名的L1區塊鏈網路，一直以其卓越的性能而聞名。它的三個主要特性包括：

1. Nightshade分片技術：這是NEAR獨創的分片解決方案，顯著提升了交易處理能力並降低了延遲，非常適合需要高性能的應用場景。

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

3. 可讀性強的帳戶系統：NEAR採用了直觀的帳戶命名方式，大大改善了用戶體驗和系統的可訪問性。

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。

此次技術集成將盲計算能力與NEAR的高效交易處理相結合，實現了以下突破：

• 模塊化的數據隱私保護：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。這種模塊化設計爲開發者提供了更大的靈活性。

• 私密數據管理：通過爲各類數據提供私密存儲和計算能力，擴展了NEAR的功能範圍。這極大地拓展了NEAR生態系統中隱私保護應用的設計空間，使開發者能夠構建出之前因隱私限制而無法實現的解決方案，同時吸引了更多注重隱私的用戶。

• 私密AI技術：NEAR對自主、用戶擁有的AI的關注與私密存儲和計算能力相得益彰，爲去中心化AI開闢了廣闊的新設計空間。

拓展加密項目的構建空間

這種技術集成爲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：

私密AI應用

1. 私密推理：實現對AI模型的安全推理，保護專有機器學習模型和用戶的敏感輸入，初期主要聚焦於回歸、時間序列預測或分類等私密模型。

2. 私密代理：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原始查詢或代理行爲的相關信息。

3. 聯邦學習：通過保護聚合過程來增強隱私，確保訓練期間派生的敏感信息（如梯度）保持機密。

4. 私密合成數據：爲保護GAN訓練過程中的基礎數據隱私提供解決方案，確保訓練過程中使用的數據不會暴露給其他參與者。

5. 私密檢索增強生成（RAG）：爲信息檢索提供創新的隱私保護方法，支持向量在靜止狀態下的量子安全存儲和語義搜索評估，無需解密。

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創造了條件。

注重隱私的社區平台

去中心化社區可以利用私密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。這類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應用

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，提升NEAR不斷發展的DeFi生態系統的安全性和隱私性。

保護隱私的開發工具

通過提供注重隱私的工具和API，增強NEAR的開發者友好環境，使開發者能夠輕鬆地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。

NEAR上盲計算的未來展望

將NEAR的高性能基礎設施與先進的隱私功能相結合，正在創造一個環境，使開發者能夠構建強大的、保護隱私的應用程序，以滿足現實世界的需求。這將有助於創建一個新的開放數字經濟，讓用戶能夠更好地控制自己的資產和數據。