NEARがプライバシープロトコルを導入：パフォーマンスとプライバシー保護の向上

最近、新しいプライバシープロトコルが、スピードとスケーラビリティを重視したパブリックチェーンNEAR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結びつき、NEARエコシステム内の多く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。

NEARは成熟したブロックチェーンネットワークとして、常にその優れた性能で知られています。主な3つの特性は次の通りです：

1. Nightshadeシャーディング技術：これはNEAR独自のシャーディングソリューションで、取引のスループットを大幅に向上させ、遅延を減少させることができ、高性能アプリケーションに非常に適しています。

2. WebAssemblyランタイム：NEARはWasmベースの仮想マシンを利用してRustおよびAssemblyScriptによるスマートコントラクトの開発をサポートし、さまざまなバックグラウンドを持つ開発者を引き付けています。

3. 読みやすいアカウント：NEARは直感的なアカウント名システムを使用しており、ユーザー体験とアクセシビリティを大幅に改善しました。

これらの特性は、多くの開発者、起業家、クリエイターを惹きつけ、共に繁栄したエコシステムを構築しました。

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で、以下の利点が実現されました：

• モジュラー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。このモジュール化は、開発者がアプリケーションアーキテクチャを設計する際により大きな柔軟性を提供します。

• プライベートデータ管理：あらゆる種類のデータに対して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。これにより、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の設計スペースが大幅に広がり、開発者は以前はプライバシーの制約によって実現できなかったソリューションを構築でき、プライバシーを重視するユーザーを引き付けることができます。

• プライベートAI：NEARの自主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のための広大な新しい設計空間を切り開いています。

この統合は、NEARエコシステム内でプライバシー保護アプリケーションに新しい道を切り開き、特にAIソリューションの分野での可能性を広げています：

1. プライベート推論：AIモデルに対する安全な推論を実現し、専用の機械学習モデルとそれに敏感な入力を提供するユーザーを保護します。

2. プライベートプロキシ：AIプロキシが自律的に行動する際の台頭に伴い、プライバシーソリューションが重要になっています。意図分類をサポートすることで、ユーザーはプロキシを使用する際に元のクエリやプロキシの行動に関する情報を漏らさないようにできます。

3. フェデレーテッドラーニング：集約プロセスを保護することでプライバシーを強化し、トレーニング中に派生する機密情報（勾配など）が機密のまま保持されることを保証します。

4. プライベート合成データ：GANのトレーニング中の基本データプライバシーを保護するためのソリューションとなります。

5. プライベート検索強化生成（RAG）：情報検索のための新しいプライバシー保護手法を有効にし、静止状態でのベクトルの安全な保存と意味検索評価を促進します。

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、プライバシーを重視したコミュニティプラットフォーム、安全なDeFi、プライバシーを保護する開発者ツールなどの分野に新しい可能性をもたらします。

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。これは、新しいオープンなデジタル経済の構築に役立ち、人々が自分の資産とデータをよりよく管理できるようにします。

! NEARパブリックチェーンがプライバシーNillionを導入:プライバシーとパフォーマンスの交差点