NEAR, performans ve gizliliği bir arada sunan gizli hesaplama teknolojisini tanıtıyor

Son zamanlarda, gizlilik protokolü geliştirme ekibi, hız ve ölçeklenebilirliğe odaklanan bir Layer 1 kamu blockchain'ine kör hesaplama ve kör depolama getirdiğini açıkladı. Bu entegrasyon, yüksek performanslı altyapıyı ileri düzey gizlilik araçlarıyla birleştirerek, ekosistemdeki 750'den fazla projenin kör hesaplama teknolojisinden faydalanmasını sağlıyor.

Bu Layer 1 ağı, performansı ile tanınmaktadır, başlıca özellikleri şunlardır:

• Benzersiz parçalama çözümü: İşlem verimliliğini artırır ve gecikmeyi azaltır, yüksek performanslı uygulamalar için uygundur.
• WebAssembly tabanlı çalışma zamanı: Rust ve AssemblyScript destekleyen akıllı sözleşmeler, farklı geçmişlere sahip geliştiricileri çekiyor.
• Okunabilir Hesap Sistemi: Kullanıcı deneyimini ve erişilebilirliği geliştirmek için sezgisel hesap adları kullanın.

Bu özellikler, birçok geliştiriciyi, girişimciyi ve yaratıcıyı kendine çekti ve birlikte gelişen bir ekosistem inşa ettiler.

Kör hesaplama yeteneği ile verimli işlem işleme birleştirilerek şu gerçekleştirilmiştir:

• Modüler Veri Gizliliği: Gizlilik işlevleri ile blok zincirinin sorunsuz entegrasyonu, gizlilik ağında veri depolama ve hesaplama işlemlerinin modüler bir şekilde gerçekleştirilmesine olanak tanırken, blok zincirinde şeffaf bir şekilde hesaplaşmayı sağlar.
• Özel veri yönetimi: Tüm veri türleri için özel depolama ve hesaplama sunarak blockchain'in işlevselliğini genişletir.
• Özel AI: Blok zinciri, özerk, kullanıcıya ait AI'ya olan ilgisi ile özel depolama ve hesaplama yeteneklerini tamamlayarak merkeziyetsiz AI için yeni bir tasarım alanı açmaktadır.

Bu entegrasyon, özellikle AI çözümleri açısından gizlilik koruma uygulamaları için yeni yollar açmaktadır:

• Özel Çıkarım: AI modeline güvenli çıkarım gerçekleştirerek, özel makine öğrenimi modellerini ve hassas girdileri korur.
• Özel aracılar: AI aracılarının yükselişi ile gizlilik çözümleri kritik önem kazandı.
• Federal öğrenme: Gizliliği artırmak için toplama sürecini koruyarak, eğitim sırasında türetilen hassas bilgilerin gizli kalmasını sağlar.
• Özel sentez verileri: GAN eğitim sürecinde temel veri gizliliğini korur.
• Özel Arama Geliştirilmiş Üretim (RAG): Bilgi arama için yenilikçi bir gizlilik koruma yöntemi sağlar.

Ayrıca, bu entegrasyon, çapraz zincir gizlilik çözümleri, gizlilik odaklı topluluk platformları, güvenli DeFi ve gizliliği koruyan geliştirici araçları için imkanlar sunmaktadır.

Yüksek performanslı altyapıyı ve gelişmiş gizlilik özelliklerini birleştirerek, geliştiricilerin güçlü ve gizliliği koruyan uygulamalar oluşturmasını sağlayan bir ortam yaratılmaktadır. Bu, insanların varlıklarını ve verilerini daha iyi kontrol etmelerini sağlayan yeni bir açık dijital ekonomi oluşturulmasına yardımcı olacaktır.