NEAR يقدم بروتوكول الخصوصية: تحسين الأداء وحماية الخصوصية

مؤخرا، تم الإعلان عن بروتوكول جديد للخصوصية يقدم تقنيات الحساب المموه والتخزين المموه إلى سلسلة الكتل العامة NEAR، التي تركز على السرعة وقابلية التوسع. إن هذا التكامل يجمع بين الأداء العالي لـ NEAR وأدوات الخصوصية المتقدمة، مما يمكّن العديد من المشاريع في نظام NEAR البيئي من استخدام تقنية الحساب المموه.

NEAR كشبكة بلوكتشين ناضجة، عُرفت دائمًا بأدائها الممتاز. تشمل ميزاتها الرئيسية الثلاثة:

1. تقنية الشظايا Nightshade: هذه هي حل الشظايا الفريد من NEAR، الذي يمكنه زيادة قدرة المعاملات بشكل كبير وتقليل التأخير، مما يجعله مناسبًا تمامًا للتطبيقات عالية الأداء.

2. وقت التشغيل WebAssembly: تدعم آلة NEAR الافتراضية المعتمدة على Wasm تطوير العقود الذكية بلغة Rust وAssemblyScript، مما جذب مطورين من خلفيات مختلفة.

3. حسابات قابلة للقراءة: يستخدم NEAR نظام أسماء حسابات بديهي، مما يحسن بشكل كبير من تجربة المستخدم والوصول.

تجذب هذه الميزات عددًا كبيرًا من المطورين ورجال الأعمال والمبدعين لبناء نظام بيئي مزدهر معًا.

من خلال دمج القدرة على الحساب المجهول مع معالجة المعاملات الفعالة لـ NEAR، تم تحقيق المزايا التالية:

• خصوصية البيانات المعيارية: وظيفة الخصوصية تتكامل بسلاسة مع NEAR، مما يسمح بتنفيذ تخزين البيانات وعمليات الحساب بشكل معياري في شبكة الخصوصية، مع تسوية شفافة على سلسلة NEAR. توفر هذه المعيارية مرونة أكبر للمطورين عند تصميم بنية التطبيقات.

• إدارة البيانات الخاصة: من خلال توفير تخزين وحوسبة خاصة لجميع أنواع البيانات، قامت بتوسيع وظائف NEAR. وهذا يزيد بشكل كبير من مساحة تصميم تطبيقات حماية الخصوصية في نظام NEAR البيئي، مما يسمح للمطورين ببناء حلول لم تكن ممكنة سابقًا بسبب قيود الخصوصية، وجذب المستخدمين الذين يركزون على الخصوصية.

• الذكاء الاصطناعي الخاص: يكمّل تركيز NEAR على الذكاء الاصطناعي المستقل والمملوك من قبل المستخدمين مع التخزين والحوسبة الخاصة، مما يفتح مجال تصميم واسع للذكاء الاصطناعي اللامركزي.

هذه التكاملات فتحت آفاقًا جديدة للتطبيقات التي تحمي الخصوصية داخل نظام NEAR البيئي، خاصة في مجال حلول الذكاء الاصطناعي:

1. الاستدلال الخاص: تنفيذ استدلال آمن على نماذج الذكاء الاصطناعي، لتوفير الحماية لنماذج التعلم الآلي الخاصة والمستخدمين الذين يقدمون مدخلات حساسة لها.

2. الوكلاء الخاصون: مع ظهور الوكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون بشكل مستقل، أصبحت حلول الخصوصية ضرورية. يمكن أن يدعم تصنيف النوايا المستخدمين في عدم الكشف عن المعلومات المتعلقة باستفساراتهم الأصلية أو أفعال الوكلاء عند استخدامهم.

3. التعلم الفيدرالي: تعزيز الخصوصية من خلال حماية عملية التجميع، وضمان بقاء المعلومات الحساسة المستمدة (مثل التدرجات) سرية خلال عملية التدريب.

4. بيانات التركيب الخاصة: تصبح حلاً لحماية خصوصية البيانات الأساسية خلال عملية تدريب GAN.

5. الاسترجاع الخاص المعزز بالتوليد (RAG): تمكين طرق جديدة لحماية الخصوصية لاسترجاع المعلومات، وتعزيز التخزين الآمن للمتجهات في حالة السكون وتقييم البحث الدلالي.

بالإضافة إلى ذلك، فإن هذه التكاملات قد جلبت إمكانيات جديدة في مجالات حلول الخصوصية عبر السلاسل، ومنصات المجتمع ذات الأولوية للخصوصية، وDeFi الآمن، وأدوات المطورين التي تحمي الخصوصية.

من خلال الجمع بين البنية التحتية عالية الأداء لـ NEAR وميزات الخصوصية المتقدمة، يتم إنشاء بيئة تمكّن المطورين من بناء تطبيقات قوية تحمي الخصوصية لتلبية احتياجات العالم الحقيقي. سيساعد هذا في إنشاء اقتصاد رقمي مفتوح جديد يمكّن الناس من التحكم بشكل أفضل في أصولهم وبياناتهم.

! تقدم NEAR Public Chain Privacy Nillion: تقاطع الخصوصية والأداء