隐私与性能的完美融合：NEAR公链引入Nillion隐私协议

近日，某隐私协议宣布将盲计算和盲存储技术引入主打速度和可扩展性的L1公链NEAR。这一创新性的集成将NEAR的高性能与先进的隐私工具相结合，为NEAR生态系统中的750多个项目提供了使用盲计算的机会。

NEAR与Nillion的强强联手

作为一个成熟的L1区块链网络，NEAR一直以其卓越的性能著称。它的三个核心特性包括：

1. Nightshade分片技术：这是NEAR独创的分片解决方案，显著提升了交易处理能力并降低了延迟，非常适合要求高性能的应用场景。

2. WebAssembly运行环境：NEAR基于Wasm的虚拟机支持Rust和AssemblyScript编写的智能合约，这吸引了来自不同技术背景的开发者参与。

3. 用户友好的账户系统：NEAR采用了直观易懂的账户命名方式，大大改善了用户体验和可访问性。

这些独特的优势吸引了大量开发者、企业家和创新者，共同打造了一个拥有750多个应用的繁荣生态系统。

此次将盲计算能力与NEAR的高效交易处理相结合，实现了以下突破：

• 模块化数据隐私：隐私功能与NEAR无缝集成，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。这种模块化设计为开发者提供了更大的灵活性。

• 私有数据管理：通过为各类数据提供私密存储和计算服务，大大拓展了NEAR的功能边界。这极大地扩展了NEAR生态系统中隐私保护应用的设计空间，使开发者能够构建之前受隐私限制而无法实现的解决方案，同时吸引更多注重隐私的用户。

• 私有AI：NEAR对自主、用户主导的AI的重视与私密存储和计算能力相得益彰，为去中心化AI的发展开辟了广阔的新天地。

拓展加密项目构建空间

这次技术融合为NEAR生态系统内的隐私保护应用开辟了新的发展方向，尤其是在AI解决方案方面：

私有AI

• 私密推理：支持对AI模型进行安全推理，为专有机器学习模型和提供敏感输入的用户提供保护，初期主要聚焦于回归、时间序列预测或分类等私有模型。

• 私密代理：随着AI代理以半自主或全自主方式行动的趋势兴起，隐私解决方案的需求变得愈发重要。对意图分类的支持可以确保用户在使用代理时不会泄露原始查询或代理基于查询采取的行动的相关信息。

• 联邦学习：虽然联邦学习主要关注在去中心化数据集上训练模型而无需集中数据，但新的隐私技术可以通过保护聚合过程来增强隐私保护，确保训练过程中产生的敏感信息（如梯度）保持机密。

• 私密合成数据：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的训练可以确保训练过程中使用的数据不会暴露给其他参与者。

• 私密检索增强生成（RAG）：这项技术为信息检索开创了一种创新的隐私保护方法，支持向量在静止状态下的量子安全存储和语义搜索评估，无需解密即可完成。

跨链隐私解决方案

考虑到NEAR对互操作性的重视，这种集成有望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

去中心化社区可以利用私密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，将去中心化的优势与隐私保护相结合。这种平台还可以支持匿名投票、私密提案提交和安全的资金管理。

安全的DeFi

盲计算技术可以实现私密订单簿、机密贷款评估和隐藏流动性池，大大提升NEAR不断壮大的DeFi生态系统的安全性和隐私性。

注重隐私的开发者工具

盲计算技术可以通过提供以隐私为核心的工具和API来增强NEAR的开发者友好环境，使开发者能够轻松地将先进的隐私功能整合到他们的应用中，同时保持NEAR的易用性和可扩展性。

展望：NEAR上盲计算的未来

通过将NEAR的高性能基础设施与先进的隐私功能相结合，正在创造一个理想的环境，让开发者能够构建强大的、保护隐私的应用程序，以满足现实世界的需求。这将有助于培育一个全新的开放数字经济，让用户真正掌控自己的资产和数据。