NEAR Chain introduce nueva tecnología de privacidad, mejorando el rendimiento y la protección de la privacidad

Recientemente, un nuevo protocolo de privacidad anunció la incorporación de su tecnología de cálculo ciego y almacenamiento ciego en la cadena de bloques NEAR. Esta integración tiene como objetivo combinar el alto rendimiento de NEAR con herramientas avanzadas de privacidad, proporcionando capacidad de cálculo ciego para numerosos proyectos dentro del ecosistema de NEAR.

NEAR, como una red de blockchain L1 madura, es conocida por su rendimiento excepcional. Sus principales características incluyen:

1. Tecnología de fragmentación Nightshade, aumenta el rendimiento de las transacciones y reduce la latencia
2. Un tiempo de ejecución basado en WebAssembly, que admite el desarrollo de contratos inteligentes en Rust y AssemblyScript.
3. Sistema de cuentas legibles, optimizando la experiencia del usuario

Estas características han atraído a un gran número de desarrolladores e innovadores, que han construido juntos un próspero ecosistema de aplicaciones.

La nueva tecnología de privacidad combinada con el procesamiento eficiente de transacciones de NEAR ha logrado las siguientes funciones:

• Privacidad de datos modular: permite realizar operaciones de almacenamiento y cálculo de datos de manera flexible en una red de privacidad, mientras se lleva a cabo un asentamiento transparente en la blockchain de NEAR.
• Gestión de datos privados: proporciona almacenamiento privado y capacidad de cálculo para diversos tipos de datos, ampliando el espacio de diseño para aplicaciones de protección de la privacidad.
• Soporte de IA privada: se alinea con el enfoque de NEAR hacia la IA autónoma, abriendo nuevas direcciones de desarrollo para la IA descentralizada.

Esta integración abre nuevas vías para las aplicaciones de protección de la privacidad dentro del ecosistema NEAR, especialmente en el ámbito de las soluciones de IA:

1. Inferencia de IA privada: protege los modelos de aprendizaje automático propietarios y los datos de entrada sensibles
2. Agente de IA privado: asegura que los usuarios no divulguen información sensible al usar el agente de IA.
3. Aprendizaje federado con protección de la privacidad: mejora de la privacidad de los datos durante el proceso de entrenamiento.
4. Generación de datos sintéticos privados: Protección de la privacidad de los datos básicos en el proceso de entrenamiento de GAN
5. Búsqueda aumentada privada (RAG): un método de recuperación de información que garantiza la protección de la privacidad.

Además, esta tecnología también se puede aplicar en soluciones de privacidad entre cadenas, plataformas comunitarias priorizando la privacidad, servicios DeFi seguros y herramientas para desarrolladores que protegen la privacidad.

Al combinar la infraestructura de alto rendimiento de NEAR con avanzadas funciones de privacidad, se ha creado un entorno ideal para que los desarrolladores puedan construir aplicaciones potentes y que protejan la privacidad. Este avance promete impulsar la creación de una nueva economía digital abierta, permitiendo a los usuarios tener un mejor control sobre sus activos y datos.