NEAR公链引入隐私技术：性能与隐私的完美结合

近日，一家隐私协议公司宣布将盲计算和盲存储技术引入以速度和可扩展性著称的L1层公链NEAR。这次整合将NEAR的高性能与先进的隐私工具相结合，使NEAR生态系统中的750多个项目都能够使用盲计算技术。

NEAR与隐私技术的融合

NEAR作为一个成熟的L1区块链网络，一直以其卓越性能闻名。它的三个主要特性包括：

• Nightshade分片：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，非常适合高性能应用。
• WebAssembly运行时：NEAR基于Wasm的虚拟机支持Rust和AssemblyScript的智能合约，吸引了来自不同背景的开发者。
• 可读账户：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750多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：

• 模块化数据隐私：隐私功能与NEAR平滑集成，允许在隐私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灵活性。
• 私有数据管理：通过为所有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由于隐私限制而无法实现的解决方案，并吸引注重隐私的用户。
• 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。

扩展加密项目构建空间

这种集成在NEAR生态系统内为隐私保护应用开辟了新途径，特别是关注AI解决方案：

私有AI：

• 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，最初专注于回归、时间序列预测或分类等私有模型。
• 私有代理：随着AI代理以（半）自主方式采取行动的兴起，对隐私解决方案的需求变得至关重要。对意图分类的支持可以使用户在使用代理时不会泄露关于其原始查询或代理根据所述查询采取的行动的信息。
• 联邦学习：尽管联邦学习主要侧重于在去中心化数据集上训练模型而无需集中数据，但新技术可以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（如梯度）保持机密。
• 私有合成数据：新技术可以成为保护GAN训练过程中基础数据隐私的解决方案。将MPC应用于GAN的训练确保训练过程中使用的数据永远不会暴露给其他参与者。
• 私有检索增强生成（RAG）：可以为信息检索启用一种新颖的隐私保护方法，促进向量在静止状态下的量子安全存储和语义搜索评估而无需解密。

跨链隐私解决方案：

鉴于NEAR对互操作性的重视，这种集成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，并进行处理以推荐有针对性的个性化内容，将去中心化的好处与隐私相结合。该平台还可以促进盲投票、私人提案提交和安全的资金管理。

安全的DeFi：

盲计算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：

盲计算可以通过提供以隐私为重点的工具和API来增强NEAR的开发者友好环境，允许开发者轻松地将先进的隐私功能纳入其应用程序，而不会牺牲NEAR的易用性和可扩展性。

NEAR上盲计算的未来

通过将NEAR的高性能基础设施与先进隐私功能相结合，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，让人们控制自己的资产和数据。