NEAR引入隱私協議：提升性能與隱私保護

近日，一項新的隱私協議宣布將盲計算和盲存儲技術引入主打速度和可擴展性的公鏈NEAR。這一集成將NEAR的高性能與先進的隱私工具相結合，使得NEAR生態系統中的衆多項目都能夠使用盲計算技術。

NEAR作爲一個成熟的區塊鏈網路，一直以來以其卓越的性能聞名。它的三個主要特性包括：

1. Nightshade分片技術：這是NEAR獨特的分片解決方案，能夠顯著提高交易吞吐量並減少延遲，非常適合高性能應用。

2. WebAssembly運行時：NEAR基於Wasm的虛擬機支持Rust和AssemblyScript的智能合約開發，吸引了來自不同背景的開發者。

3. 可讀帳戶：NEAR使用直觀的帳戶名稱系統，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、企業家和創意者，共同構建了一個繁榮的生態系統。

通過將盲計算能力與NEAR的高效交易處理相結合，實現了以下優勢：

• 模塊化數據隱私：隱私功能與NEAR平滑集成，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在設計應用程序架構時提供了更大的靈活性。

• 私有數據管理：通過爲所有類型的數據提供私有存儲和計算，擴展了NEAR的功能。這極大地拓寬了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隱私限制而無法實現的解決方案，並吸引注重隱私的用戶。

• 私有AI：NEAR對自主、用戶擁有的AI的關注與私有存儲和計算能力相輔相成，爲去中心化AI開闢了廣闊的新設計空間。

這種集成在NEAR生態系統內爲隱私保護應用開闢了新途徑，特別是在AI解決方案方面：

1. 私有推理：實現對AI模型的安全推理，爲專有機器學習模型和向其提供敏感輸入的用戶提供保護。

2. 私有代理：隨着AI代理以自主方式行動的興起，隱私解決方案變得至關重要。支持意圖分類可以使用戶在使用代理時不會泄露關於其原始查詢或代理行動的信息。

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. 私有合成數據：成爲保護GAN訓練過程中基礎數據隱私的解決方案。

5. 私有檢索增強生成（RAG）：爲信息檢索啓用新穎的隱私保護方法，促進向量在靜止狀態下的安全存儲和語義搜索評估。

除此之外，這種集成還爲跨鏈隱私解決方案、隱私優先的社區平台、安全的DeFi以及保護隱私的開發者工具等領域帶來了新的可能性。

通過將NEAR的高性能基礎設施與先進隱私功能相結合，正在創造一個環境，讓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，讓人們更好地控制自己的資產和數據。