NEAR公链引入隐私技术：性能与隐私的完美结合

近日，一项重要的技术集成引起了区块链行业的广泛关注。某隐私协议宣布将其盲计算和盲存储技术引入以速度和可扩展性著称的L1层公链NEAR。这一创新性的结合将NEAR的高性能与先进的隐私保护工具相融合，为NEAR生态系统中的750多个项目提供了使用盲计算技术的可能性。

NEAR与隐私技术的融合

NEAR作为一个知名的L1区块链网络，一直以其卓越的性能而闻名。它的三个主要特性包括：

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，非常适合需要高性能的应用场景。

2. 基于WebAssembly的运行时环境：NEAR的虚拟机支持使用Rust和AssemblyScript编写智能合约，这吸引了来自不同技术背景的开发者。

3. 可读性强的账户系统：NEAR采用了直观的账户命名方式，大大改善了用户体验和系统的可访问性。

这些特性吸引了大量开发者、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。

此次技术集成将盲计算能力与NEAR的高效交易处理相结合，实现了以下突破：

• 模块化的数据隐私保护：隐私功能与NEAR无缝集成，允许在隐私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。

• 私密数据管理：通过为各类数据提供私密存储和计算能力，扩展了NEAR的功能范围。这极大地拓展了NEAR生态系统中隐私保护应用的设计空间，使开发者能够构建出之前因隐私限制而无法实现的解决方案，同时吸引了更多注重隐私的用户。

• 私密AI技术：NEAR对自主、用户拥有的AI的关注与私密存储和计算能力相得益彰，为去中心化AI开辟了广阔的新设计空间。

拓展加密项目的构建空间

这种技术集成为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解决方案领域：

私密AI应用

1. 私密推理：实现对AI模型的安全推理，保护专有机器学习模型和用户的敏感输入，初期主要聚焦于回归、时间序列预测或分类等私密模型。

2. 私密代理：随着AI代理的兴起，隐私解决方案变得至关重要。支持意图分类可以确保用户在使用代理时不会泄露原始查询或代理行为的相关信息。

3. 联邦学习：通过保护聚合过程来增强隐私，确保训练期间派生的敏感信息（如梯度）保持机密。

4. 私密合成数据：为保护GAN训练过程中的基础数据隐私提供解决方案，确保训练过程中使用的数据不会暴露给其他参与者。

5. 私密检索增强生成（RAG）：为信息检索提供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。

跨链隐私解决方案

考虑到NEAR对互操作性的重视，这种集成为隐私保护的跨链应用和资产转移创造了条件。

注重隐私的社区平台

去中心化社区可以利用私密存储的内容和社交图谱，进行处理以推荐个性化内容，将去中心化的优势与隐私保护相结合。这类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应用

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，提升NEAR不断发展的DeFi生态系统的安全性和隐私性。

保护隐私的开发工具

通过提供注重隐私的工具和API，增强NEAR的开发者友好环境，使开发者能够轻松地将高级隐私功能整合到应用中，同时保持NEAR的易用性和可扩展性。

NEAR上盲计算的未来展望

将NEAR的高性能基础设施与先进的隐私功能相结合，正在创造一个环境，使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。这将有助于创建一个新的开放数字经济，让用户能够更好地控制自己的资产和数据。