NEAR公鏈引入隱私技術：性能與隱私的結合

近期，一家專注於隱私協議的公司宣布將盲計算和盲存儲技術引入NEAR公鏈。這一集成將NEAR的高性能與先進的隱私工具相結合，使NEAR生態系統中的衆多項目能夠利用盲計算技術。

NEAR作爲一個成熟的L1區塊鏈網路，一直以其出色的性能著稱。它的主要特性包括：

• Nightshade分片技術：這是NEAR獨特的分片解決方案，能夠提高交易吞吐量並減少延遲，非常適合需要高性能的應用。
• 基於WebAssembly的運行時：NEAR的虛擬機支持使用Rust和AssemblyScript編寫智能合約，吸引了來自不同背景的開發者。
• 可讀性強的帳戶系統：NEAR使用直觀的帳戶名稱，改善了用戶體驗和可訪問性。

這些特性吸引了大量開發者、企業家和創意者，共同構建了一個擁有數百個應用的繁榮生態系統。

通過將盲計算能力與NEAR的高效交易處理相結合，實現了以下優勢：

• 模塊化的數據隱私：隱私功能可以與NEAR平滑集成，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。這種模塊化爲開發者在設計應用程序架構時提供了更大的靈活性。
• 私有數據管理：通過爲各種類型的數據提供私有存儲和計算，擴展了NEAR的功能。這大大拓寬了NEAR生態系統中隱私保護應用的設計空間，使開發者能夠構建以前受限於隱私問題而無法實現的解決方案。
• 私有AI：NEAR對自主、用戶擁有的AI的關注與私有存儲和計算能力相輔相成，爲去中心化AI開闢了廣闊的新設計空間。

這種集成爲NEAR生態系統內的隱私保護應用開闢了新途徑，特別是在AI解決方案方面：

• 私有推理：可以實現對AI模型的安全推理，爲專有機器學習模型和向其提供敏感輸入的用戶提供保護。
• 私有代理：隨着AI代理的興起，隱私解決方案變得越來越重要。支持意圖分類可以使用戶在使用代理時不會泄露敏感信息。
• 聯邦學習：通過保護聚合過程來增強隱私，確保訓練期間派生的敏感信息保持機密。
• 私有合成數據：可以成爲保護GAN訓練過程中基礎數據隱私的解決方案。
• 私有檢索增強生成（RAG）：爲信息檢索啓用新穎的隱私保護方法，促進向量在靜止狀態下的安全存儲和語義搜索評估。

除了AI領域，這種集成還爲其他領域帶來了機遇：

• 跨鏈隱私解決方案：可以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：去中心化社區可以受益於私有存儲的內容和社交圖譜，實現個性化推薦的同時保護用戶隱私。
• 安全的DeFi：可以實現私有訂單簿、機密貸款評估和隱藏流動性池，增強NEAR不斷增長的DeFi生態系統的安全性和隱私性。
• 保護隱私的開發者工具：通過提供以隱私爲重點的工具和API，增強NEAR的開發者友好環境。

通過將NEAR的高性能基礎設施與先進的隱私功能相結合，正在創造一個環境，開發者可以構建強大的、保護隱私的應用程序，以滿足現實世界的需求。這將有助於創建一個新的開放數字經濟，讓人們能夠更好地控制自己的資產和數據。