NEARブロックチェーンがプライバシー技術を導入：性能とプライバシーの融合

最近、あるプライバシー協定が、高速性とスケーラビリティで知られるL1層のパブリックブロックチェーンNEARに、ブラインド計算とブラインドストレージ機能を導入することを発表しました。この統合により、NEARの高性能と先進的なプライバシーツールが組み合わさり、NEARエコシステム内の750以上のプロジェクトがブラインド計算技術を利用できるようになります。

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NEARとプライバシー技術の結合

NEARは成熟したL1ブロックチェーンネットワークとして、その卓越した性能で知られています。その3つの主要な特性は次のとおりです：

• Nightshadeシャーディング：これはNEAR独自のシャーディングソリューションで、取引スループットを向上させ、遅延を減少させ、高性能アプリケーションに特に適しています。
• WebAssemblyランタイム：NEARのWasmベースの仮想マシンは、RustおよびAssemblyScriptによるスマートコントラクトをサポートし、さまざまなバックグラウンドを持つ開発者を引き付けています。
• 読みやすいアカウント：NEARは直感的なアカウント名を使用しており、ユーザーエクスペリエンスとアクセシビリティを向上させています。

これらの特性は、多くの開発者、企業家、クリエイターを惹きつけ、繁栄するエコシステムを共に構築しました。

盲計算能力とNEARの効率的な取引処理を組み合わせることで、以下の利点が実現されました：

• モジュール化データプライバシー：プライバシー機能がNEARとシームレスに統合され、プライバシーネットワーク内でデータストレージおよび計算操作をモジュール化して実行しながら、NEARブロックチェーン上で透明な決済を行うことができます。
• プライベートデータ管理：さまざまなデータにプライベートストレージと計算を提供することで、NEARの機能範囲を拡張しました。
• プライベートAI：NEARの自主性とユーザー所有のAIへの関心は、プライベートストレージと計算能力と相まって、分散型AIの新しい設計スペースを切り開いています。

拡張暗号プロジェクト構築スペース

この統合は、NEARエコシステム内のプライバシー保護アプリケーションに新しい道を切り開き、特にAIソリューションの面でのものです：

プライベートAI：

• プライベート推論：AIモデルの安全な推論を実現し、専有の機械学習モデルと敏感な入力を保護します。
• プライベートプロキシ：AIプロキシの台頭に伴い、プライバシーソリューションが極めて重要になっています。
• フェデレーテッドラーニング：集約プロセスを保護することでプライバシーを強化し、トレーニング中に派生した機密情報が秘密に保たれることを保証します。
• プライベート合成データ：GAN訓練中の基礎データのプライバシーを保護する。
• プライベート検索強化生成（RAG）：情報検索に新しいプライバシー保護手法を提供します。

その他の応用分野：

• クロスチェーンプライバシーソリューション：プライバシー保護のためのクロスチェーンアプリケーションと資産移転の道を切り開く。
• プライバシー優先のコミュニティプラットフォーム：分散型の利点とプライバシー保護を組み合わせています。
• 安全なDeFi：プライベートオーダーブック、機密融資評価、隠れ流動性プールを実現する。
• プライバシーを保護する開発者ツール：プライバシーに重点を置いたツールとAPIを提供。

NEARにおけるブラインド計算の未来展望

NEARの高性能インフラストラクチャと先進的なプライバシー機能を組み合わせることにより、開発者が強力でプライバシーを保護するアプリケーションを構築できる環境が創造されています。これは、新しいオープンなデジタル経済の創出に寄与し、ユーザーが自分の資産とデータをより良く管理できるようにします。

この統合が進むにつれて、NEARエコシステムにおいてより多くの革新的なプライバシー保護アプリケーションが登場し、ユーザーにとってより安全でプライベートなブロックチェーン体験を提供することが期待されます。これはNEARエコシステムのさらなる発展を促進するだけでなく、ブロックチェーン業界全体のプライバシー保護に新たな基準を設ける可能性もあります。