NEAR引入隐私协议：提升性能与隐私保护

近日，一项新的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公链NEAR。这一集成将NEAR的高性能与先进的隐私工具相结合，使得NEAR生态系统中的众多项目都能够使用盲计算技术。

NEAR作为一个成熟的区块链网络，一直以来以其卓越的性能闻名。它的三个主要特性包括：

1. Nightshade分片技术：这是NEAR独特的分片解决方案，能够显著提高交易吞吐量并减少延迟，非常适合高性能应用。

2. WebAssembly运行时：NEAR基于Wasm的虚拟机支持Rust和AssemblyScript的智能合约开发，吸引了来自不同背景的开发者。

3. 可读账户：NEAR使用直观的账户名称系统，大大改善了用户体验和可访问性。

这些特性吸引了大量开发者、企业家和创意者，共同构建了一个繁荣的生态系统。

通过将盲计算能力与NEAR的高效交易处理相结合，实现了以下优势：

• 模块化数据隐私：隐私功能与NEAR平滑集成，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。这种模块化为开发者在设计应用程序架构时提供了更大的灵活性。

• 私有数据管理：通过为所有类型的数据提供私有存储和计算，扩展了NEAR的功能。这极大地拓宽了NEAR生态系统中隐私保护应用的设计空间，使开发者能够构建以前受隐私限制而无法实现的解决方案，并吸引注重隐私的用户。

• 私有AI：NEAR对自主、用户拥有的AI的关注与私有存储和计算能力相辅相成，为去中心化AI开辟了广阔的新设计空间。

这种集成在NEAR生态系统内为隐私保护应用开辟了新途径，特别是在AI解决方案方面：

1. 私有推理：实现对AI模型的安全推理，为专有机器学习模型和向其提供敏感输入的用户提供保护。

2. 私有代理：随着AI代理以自主方式行动的兴起，隐私解决方案变得至关重要。支持意图分类可以使用户在使用代理时不会泄露关于其原始查询或代理行动的信息。

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. 私有合成数据：成为保护GAN训练过程中基础数据隐私的解决方案。

5. 私有检索增强生成（RAG）：为信息检索启用新颖的隐私保护方法，促进向量在静止状态下的安全存储和语义搜索评估。

除此之外，这种集成还为跨链隐私解决方案、隐私优先的社区平台、安全的DeFi以及保护隐私的开发者工具等领域带来了新的可能性。

通过将NEAR的高性能基础设施与先进隐私功能相结合，正在创造一个环境，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。这将有助于创建一个新的开放数字经济，让人们更好地控制自己的资产和数据。