NEAR سلسلة الكتل العامة تقدم تقنية الخصوصية: الجمع المثالي بين الأداء والسرية

مؤخراً، أعلنت بروتوكول يركز على حساب الخصوصية عن إدخال تقنياته للحساب غير المشروط والتخزين غير المشروط إلى سلسلة NEAR العامة المعروفة بسرعتها وقابليتها للتوسع. سيوفر هذا التكامل أداءً عالياً مع أدوات متقدمة لحماية الخصوصية، مما يمكن العديد من المشاريع في نظام NEAR البيئي من الاستفادة من تقنية الحساب غير المشروط.

NEAR ودمج تقنيات الخصوصية

NEAR كشبكة بلوكتشين من الطبقة الأولى ناضجة، معروفة دائمًا بأدائها الممتاز. تشمل ميزاتها الرئيسية:

1. تقنية Nightshade للشظايا: زيادة القدرة على معالجة المعاملات، وتقليل التأخير، مناسبة للتطبيقات عالية الأداء.
2. بيئة تشغيل WebAssembly: تدعم كتابة العقود الذكية باستخدام Rust وAssemblyScript، مما يجذب المطورين من مجالات متعددة.
3. نظام حسابات سهل الاستخدام: استخدام أسماء حسابات بديهية، تحسين تجربة المستخدم.

تجذب هذه الميزات عددًا كبيرًا من المطورين ورواد الأعمال والمبتكرين الذين يعملون معًا لبناء نظام بيئي مزدهر يحتوي على مئات التطبيقات.

دمج القدرة على الحساب العمياء مع معالجة المعاملات الفعالة لـ NEAR حقق المزايا التالية:

• خصوصية البيانات المعيارية: تتكامل ميزات الخصوصية بسلاسة مع NEAR، مما يتيح تنفيذ تخزين البيانات والحساب بشكل معياري في شبكة الخصوصية، مع إجراء تسويات شفافة على سلسلة NEAR.
• إدارة البيانات الخاصة: من خلال توفير تخزين وحساب سري لمختلف أنواع البيانات، تم توسيع نطاق وظائف NEAR.
• الذكاء الاصطناعي الخاص: إن اهتمام NEAR بالذكاء الاصطناعي المستقل المدعوم من المستخدم يتكامل مع قدرات التخزين والحوسبة الخاصة، مما يفتح مساحة تصميم جديدة للذكاء الاصطناعي اللامركزي.

توسيع مجال بناء مشاريع التشفير

هذا التجميع يفتح آفاق جديدة لتطبيقات حماية الخصوصية داخل نظام NEAR البيئي، خاصة فيما يتعلق بحلول الذكاء الاصطناعي:

الخصوصية AI

• استدلال خاص: تحقيق استدلال آمن على نماذج الذكاء الاصطناعي، وحماية نماذج التعلم الآلي الملكية ومدخلات المستخدم الحساسة.
• وكيل خاص: مع ظهور وكلاء الذكاء الاصطناعي، أصبحت حلول الخصوصية ذات أهمية قصوى.
• التعلم الفيدرالي: تعزيز الخصوصية من خلال حماية عملية التجميع، وضمان سرية المعلومات الحساسة خلال عملية التدريب.
• بيانات تركيبية خاصة: حماية خصوصية البيانات الأساسية خلال عملية تدريب GAN.
• تعزيز البحث الخاص بالجيل (RAG): توفير وسيلة جديدة لحماية الخصوصية في استرجاع المعلومات.

حل الخصوصية عبر السلاسل

نظرًا للاهتمام الذي توليه NEAR للتشغيل البيني، يمكن أن يمهد هذا التكامل الطريق لتطبيقات عبر السلاسل ونقل الأصول مع حماية الخصوصية.

منصة مجتمعية تركز على الخصوصية

يمكن للمجتمعات اللامركزية الاستفادة من المحتوى المخزن بشكل خاص والشبكات الاجتماعية لمعالجتها لتوصية محتوى مخصص، مما يجمع بين مزايا اللامركزية وحماية الخصوصية.

التمويل اللامركزي الآمن

تكنولوجيا الحساب الأعمى يمكن أن تحقق دفاتر الطلبات الخاصة، وتقييمات القروض السرية، وأحواض السيولة المخفية، مما يعزز أمان وخصوصية النظام البيئي المالي اللامركزي المتطور لـ NEAR.

أدوات تطوير تركز على الخصوصية

من خلال توفير أدوات وواجهات برمجة التطبيقات تركز على الخصوصية، يتم تعزيز بيئة تطوير NEAR الودية للمطورين، مما يمكن المطورين من دمج ميزات الخصوصية المتقدمة بسهولة في التطبيقات.

مستقبل حسابات NEAR المجهولة

إن الجمع بين بنية NEAR التحتية عالية الأداء وميزات الخصوصية المتقدمة يخلق بيئة تمكّن المطورين من بناء تطبيقات قوية تحمي الخصوصية لتلبية احتياجات العالم الواقعي. سيساعد ذلك في إنشاء اقتصاد رقمي مفتوح جديد يمكّن المستخدمين من التحكم في أصولهم وبياناتهم.