NEAR公链引入隐私技术：性能与隐私的结合

近期，一家专注于隐私协议的公司宣布将盲计算和盲存储技术引入NEAR公链。这一集成将NEAR的高性能与先进的隐私工具相结合，使NEAR生态系统中的众多项目能够利用盲计算技术。

NEAR作为一个成熟的L1区块链网络，一直以其出色的性能著称。它的主要特性包括：

• Nightshade分片技术：这是NEAR独特的分片解决方案，能够提高交易吞吐量并减少延迟，非常适合需要高性能的应用。
• 基于WebAssembly的运行时：NEAR的虚拟机支持使用Rust和AssemblyScript编写智能合约，吸引了来自不同背景的开发者。
• 可读性强的账户系统：NEAR使用直观的账户名称，改善了用户体验和可访问性。

这些特性吸引了大量开发者、企业家和创意者，共同构建了一个拥有数百个应用的繁荣生态系统。

通过将盲计算能力与NEAR的高效交易处理相结合，实现了以下优势：

• 模块化的数据隐私：隐私功能可以与NEAR平滑集成，允许在专门的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在设计应用程序架构时提供了更大的灵活性。
• 私有数据管理：通过为各种类型的数据提供私有存储和计算，扩展了NEAR的功能。这大大拓宽了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、用户拥有的AI的关注与私有存储和计算能力相辅相成，为去中心化AI开辟了广阔的新设计空间。

这种集成为NEAR生态系统内的隐私保护应用开辟了新途径，特别是在AI解决方案方面：

• 私有推理：可以实现对AI模型的安全推理，为专有机器学习模型和向其提供敏感输入的用户提供保护。
• 私有代理：随着AI代理的兴起，隐私解决方案变得越来越重要。支持意图分类可以使用户在使用代理时不会泄露敏感信息。
• 联邦学习：通过保护聚合过程来增强隐私，确保训练期间派生的敏感信息保持机密。
• 私有合成数据：可以成为保护GAN训练过程中基础数据隐私的解决方案。
• 私有检索增强生成（RAG）：为信息检索启用新颖的隐私保护方法，促进向量在静止状态下的安全存储和语义搜索评估。

除了AI领域，这种集成还为其他领域带来了机遇：

• 跨链隐私解决方案：可以为隐私保护的跨链应用和资产转移铺平道路。
• 隐私优先的社区平台：去中心化社区可以受益于私有存储的内容和社交图谱，实现个性化推荐的同时保护用户隐私。
• 安全的DeFi：可以实现私有订单簿、机密贷款评估和隐藏流动性池，增强NEAR不断增长的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，增强NEAR的开发者友好环境。

通过将NEAR的高性能基础设施与先进的隐私功能相结合，正在创造一个环境，开发者可以构建强大的、保护隐私的应用程序，以满足现实世界的需求。这将有助于创建一个新的开放数字经济，让人们能够更好地控制自己的资产和数据。