A blockchain NEAR introduz tecnologia de privacidade: a combinação perfeita entre desempenho e privacidade

Recentemente, uma empresa de protocolo de privacidade anunciou a introdução de tecnologias de computação cega e armazenamento cego na blockchain pública de camada L1 NEAR, conhecida pela sua velocidade e escalabilidade. Esta integração combina o alto desempenho do NEAR com ferramentas avançadas de privacidade, permitindo que mais de 750 projetos no ecossistema NEAR utilizem a tecnologia de computação cega.

A fusão do NEAR com tecnologias de privacidade

A NEAR, como uma rede de blockchain L1 madura, é conhecida por seu desempenho excepcional. Suas três principais características incluem:

• Nightshade Sharding: Esta é a solução de sharding única do NEAR, capaz de aumentar a taxa de transações e reduzir a latência, sendo muito adequada para aplicações de alto desempenho.
• WebAssembly runtime: A máquina virtual baseada em Wasm do NEAR suporta contratos inteligentes em Rust e AssemblyScript, atraindo desenvolvedores de diferentes origens.
• Contas legíveis: A NEAR utiliza nomes de contas intuitivos, melhorando a experiência do usuário e a acessibilidade.

Estas características atraíram um grande número de desenvolvedores, empresários e criadores, que juntos construíram um próspero ecossistema com mais de 750 aplicações.

Através da combinação da capacidade de cálculo cego com o processamento eficiente de transações da NEAR, foi alcançado:

• Privacidade de dados modular: A funcionalidade de privacidade integra-se de forma suave com o NEAR, permitindo a execução modular de operações de armazenamento e cálculo de dados em uma rede privada, enquanto realiza a liquidação transparente na blockchain NEAR. Esta modularidade oferece flexibilidade aos desenvolvedores ao projetar a arquitetura de aplicações.
• Gestão de dados privados: ao fornecer armazenamento e computação privados para todos os tipos de dados, ampliou as funcionalidades do NEAR. Isso expandiu significativamente o espaço de design para aplicações de proteção de privacidade no ecossistema NEAR, permitindo que os desenvolvedores construam soluções que antes não eram viáveis devido a restrições de privacidade, e atraindo usuários que valorizam a privacidade.
• AI Privado: O foco da NEAR na IA autônoma e de propriedade do usuário complementa as capacidades de armazenamento e computação privadas, abrindo um vasto novo espaço de design para IA descentralizada.

Expansão do espaço de construção de projetos de criptomoeda

Esta integração no ecossistema NEAR abre novas vias para aplicações de proteção da privacidade, especialmente focadas em soluções de IA:

AI Privado:

• Inferência Privada: pode realizar inferência segura em modelos de IA, oferecendo proteção para modelos de aprendizado de máquina proprietários e usuários que fornecem entradas sensíveis a eles, inicialmente focando em modelos privados como regressão, previsão de séries temporais ou classificação.
• Agentes privados: Com o surgimento de agentes de IA que atuam de forma (semi) autônoma, a necessidade de soluções de privacidade tornou-se crucial. O suporte à classificação de intenções pode permitir que os usuários não divulguem informações sobre sua consulta original ou as ações que o agente tomou com base nessa consulta.
• Aprendizado federado: Embora o aprendizado federado se concentre principalmente em treinar modelos em conjuntos de dados descentralizados sem a necessidade de dados centralizados, novas tecnologias podem aprimorar a privacidade protegendo o processo de agregação, garantindo que informações sensíveis derivadas durante o treinamento (como gradientes) permaneçam confidenciais.
• Dados sintéticos privados: novas tecnologias podem se tornar uma solução para proteger a privacidade dos dados fundamentais durante o treinamento de GAN. A aplicação de MPC no treinamento de GAN garante que os dados utilizados durante o treinamento nunca sejam expostos a outros participantes.
• Recuperação Aumentada Privada (RAG): pode habilitar um novo método de proteção de privacidade para a recuperação de informações, facilitando o armazenamento seguro quântico de vetores em estado de repouso e a avaliação de pesquisa semântica sem a necessidade de decifração.

Solução de privacidade entre cadeias:

Dada a ênfase da NEAR na interoperabilidade, esta integração pode abrir caminho para aplicações e transferências de ativos entre cadeias com proteção de privacidade.

Plataforma comunitária com prioridade na privacidade:

As comunidades descentralizadas podem beneficiar-se de conteúdos de armazenamento privado e de gráficos sociais, processando-os para recomendar conteúdos personalizados direcionados, combinando os benefícios da descentralização com a privacidade. A plataforma também pode facilitar votações anónimas, submissões de propostas privadas e gestão segura de fundos.

DeFi Seguro:

O cálculo cego pode permitir livros de ordens privados, avaliações de empréstimos confidenciais e pools de liquidez ocultos, aumentando a segurança e a privacidade do ecossistema DeFi em crescimento da NEAR.

Ferramentas de desenvolvimento para proteger a privacidade:

O cálculo cego pode melhorar o ambiente amigável para desenvolvedores da NEAR, fornecendo ferramentas e APIs focadas na privacidade, permitindo que os desenvolvedores integrem facilmente funcionalidades avançadas de privacidade em suas aplicações, sem sacrificar a facilidade de uso e escalabilidade da NEAR.

O futuro da computação cega no NEAR

Ao combinar a infraestrutura de alto desempenho do NEAR com funcionalidades avançadas de privacidade, está-se a criar um ambiente onde os desenvolvedores podem construir aplicações robustas e que protejam a privacidade, para atender às necessidades do mundo real. Isso ajudará a criar uma nova economia digital aberta, permitindo que as pessoas controlem os seus ativos e dados.