隱私與性能的完美融合：NEAR公鏈引入Nillion隱私協議

近日，某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L1公鏈NEAR。這一創新性的集成將NEAR的高性能與先進的隱私工具相結合，爲NEAR生態系統中的750多個項目提供了使用盲計算的機會。

NEAR與Nillion的強強聯手

作爲一個成熟的L1區塊鏈網路，NEAR一直以其卓越的性能著稱。它的三個核心特性包括：

1. Nightshade分片技術：這是NEAR獨創的分片解決方案，顯著提升了交易處理能力並降低了延遲，非常適合要求高性能的應用場景。

2. WebAssembly運行環境：NEAR基於Wasm的虛擬機支持Rust和AssemblyScript編寫的智能合約，這吸引了來自不同技術背景的開發者參與。

3. 用戶友好的帳戶系統：NEAR採用了直觀易懂的帳戶命名方式，大大改善了用戶體驗和可訪問性。

這些獨特的優勢吸引了大量開發者、企業家和創新者，共同打造了一個擁有750多個應用的繁榮生態系統。

此次將盲計算能力與NEAR的高效交易處理相結合，實現了以下突破：

• 模塊化數據隱私：隱私功能與NEAR無縫集成，允許在專門的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。這種模塊化設計爲開發者提供了更大的靈活性。

• 私有數據管理：通過爲各類數據提供私密存儲和計算服務，大大拓展了NEAR的功能邊界。這極大地擴展了NEAR生態系統中隱私保護應用的設計空間，使開發者能夠構建之前受隱私限制而無法實現的解決方案，同時吸引更多注重隱私的用戶。

• 私有AI：NEAR對自主、用戶主導的AI的重視與私密存儲和計算能力相得益彰，爲去中心化AI的發展開闢了廣闊的新天地。

拓展加密項目構建空間

這次技術融合爲NEAR生態系統內的隱私保護應用開闢了新的發展方向，尤其是在AI解決方案方面：

私有AI

• 私密推理：支持對AI模型進行安全推理，爲專有機器學習模型和提供敏感輸入的用戶提供保護，初期主要聚焦於回歸、時間序列預測或分類等私有模型。

• 私密代理：隨着AI代理以半自主或全自主方式行動的趨勢興起，隱私解決方案的需求變得愈發重要。對意圖分類的支持可以確保用戶在使用代理時不會泄露原始查詢或代理基於查詢採取的行動的相關信息。

• 聯邦學習：雖然聯邦學習主要關注在去中心化數據集上訓練模型而無需集中數據，但新的隱私技術可以通過保護聚合過程來增強隱私保護，確保訓練過程中產生的敏感信息（如梯度）保持機密。

• 私密合成數據：新技術可以成爲保護GAN訓練過程中基礎數據隱私的解決方案。將MPC應用於GAN的訓練可以確保訓練過程中使用的數據不會暴露給其他參與者。

• 私密檢索增強生成（RAG）：這項技術爲信息檢索開創了一種創新的隱私保護方法，支持向量在靜止狀態下的量子安全存儲和語義搜索評估，無需解密即可完成。

跨鏈隱私解決方案

考慮到NEAR對互操作性的重視，這種集成有望爲隱私保護的跨鏈應用和資產轉移鋪平道路。

隱私優先的社區平台

去中心化社區可以利用私密存儲的內容和社交圖譜，並進行處理以推薦有針對性的個性化內容，將去中心化的優勢與隱私保護相結合。這種平台還可以支持匿名投票、私密提案提交和安全的資金管理。

安全的DeFi

盲計算技術可以實現私密訂單簿、機密貸款評估和隱藏流動性池，大大提升NEAR不斷壯大的DeFi生態系統的安全性和隱私性。

注重隱私的開發者工具

盲計算技術可以通過提供以隱私爲核心的工具和API來增強NEAR的開發者友好環境，使開發者能夠輕鬆地將先進的隱私功能整合到他們的應用中，同時保持NEAR的易用性和可擴展性。

展望：NEAR上盲計算的未來

通過將NEAR的高性能基礎設施與先進的隱私功能相結合，正在創造一個理想的環境，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。這將有助於培育一個全新的開放數字經濟，讓用戶真正掌控自己的資產和數據。