NEAR cadena pública introduce el protocolo de privacidad Nillion: una combinación perfecta de rendimiento y privacidad

Recientemente, la cadena pública NEAR anunció una colaboración con el protocolo de privacidad Nillion, introduciendo la computación ciega y la tecnología de almacenamiento ciego en su ecosistema. Esta integración combina el alto rendimiento de NEAR con las herramientas de protección de privacidad de Nillion, proporcionando soluciones avanzadas de privacidad a más de 750 proyectos en el ecosistema de NEAR.

NEAR, como una conocida red de blockchain L1, ha sido famosa por su rendimiento excepcional. Sus tres características principales incluyen:

1. Tecnología de fragmentación Nightshade: aumenta el rendimiento de las transacciones y reduce la latencia
2. Runtime de WebAssembly: soporte para el desarrollo de contratos inteligentes en Rust y AssemblyScript
3. Sistema de cuentas legibles: mejora de la experiencia del usuario y accesibilidad

Estas características han atraído a numerosos desarrolladores e innovadores, quienes han construido juntos un próspero ecosistema de NEAR.

La integración de Nillion con NEAR ha logrado las siguientes ventajas:

• Privacidad de datos modular: ejecutar almacenamiento y cálculo de datos en la red Nillion, mientras se lleva a cabo la liquidación transparente en la cadena de bloques NEAR.
• Gestión de datos privados: proporciona capacidades de almacenamiento y computación con protección de la privacidad para diversos tipos de datos.
• AI de privacidad: combina la filosofía de AI autónoma de NEAR, abriendo nuevos espacios de diseño para aplicaciones de AI descentralizadas.

Este episodio ha abierto nuevas vías para las aplicaciones de privacidad en el ecosistema NEAR, especialmente en lo que respecta a soluciones de IA:

1. IA privada de inferencia: proteger modelos de aprendizaje automático propietarios e insumos sensibles de los usuarios
2. Agente de IA privado: asegúrese de que los usuarios no filtren información personal al usar el agente de IA
3. Aprendizaje federado: mejora de la protección de la privacidad durante el proceso de entrenamiento
4. Datos sintéticos privados: protección de la privacidad de los datos en el proceso de entrenamiento de GAN
5. Búsqueda mejorada privada (RAG): implementación de la recuperación de información con protección de la privacidad

Además del ámbito de la IA, esta integración también ofrece posibilidades para los siguientes escenarios de aplicación:

• Solución de privacidad entre cadenas: promover aplicaciones y transferencias de activos entre cadenas que protejan la privacidad
• Plataforma comunitaria priorizando la privacidad: almacenamiento de contenido privado, recomendaciones personalizadas y votación segura
• DeFi seguro: admite funciones como libro de órdenes privado, evaluación de préstamos confidenciales, etc.
• Herramientas de desarrollo para la protección de la privacidad: proporciona a los desarrolladores soluciones integradas de funciones de privacidad fáciles de usar.

La colaboración entre NEAR y Nillion creará un entorno ideal para los desarrolladores, permitiéndoles construir aplicaciones potentes de protección de la privacidad que satisfacen las necesidades del mundo real. Esta iniciativa tiene el potencial de impulsar el desarrollo de una economía digital abierta, permitiendo a los usuarios tener un mejor control sobre sus activos y datos.