NEAR Kamu Zinciri Gizlilik Teknolojisini Benimsiyor: Performans ve Gizliliğin Bütünleşmesi

Son günlerde, bir gizlilik protokolü, NEAR blok zincirine kör hesaplama ve kör depolama teknolojilerini tanıttı. Bu entegrasyon, NEAR'ın yüksek performansını gelişmiş gizlilik araçlarıyla bir araya getirerek, NEAR ekosistemindeki 750'den fazla projenin kör hesaplama teknolojisini kullanabilmesini sağlıyor.

NEAR, olgun bir L1 blok zincir ağı olarak mükemmel performansı ile tanınmaktadır. Üç ana özelliği şunlardır:

• Nightshade parçalama teknolojisi: İşlem verimliliğini artırır ve gecikmeyi azaltır, yüksek performanslı uygulamalar için uygundur.
• WebAssembly çalışma zamanı: Rust ve AssemblyScript destekli akıllı sözleşmeler, çeşitli geliştirici topluluklarını kendine çekti.
• Okunabilir hesap: Kullanıcı deneyimini ve erişilebilirliği iyileştirmek için sezgisel hesap adları kullanın.

Bu özellikler, birçok geliştirici, girişimci ve yaratıcının bir araya gelerek gelişen bir ekosistem inşa etmesini sağladı.

Kör hesaplama yeteneklerinin NEAR'ın verimli işlem işleme ile birleştirilmesi sayesinde aşağıdaki avantajlar sağlanmıştır:

• Modüler Veri Gizliliği: Gizlilik işlevi, NEAR ile sorunsuz bir şekilde entegre edilerek, veri depolama ve hesaplama işlemlerinin gizlilik ağı içinde modüler olarak gerçekleştirilmesine olanak tanırken, NEAR blok zincirinde şeffaf bir şekilde hesaplama sağlar.
• Özel veri yönetimi: Tüm veri türleri için özel depolama ve hesaplama sağlayarak NEAR'ın işlevselliğini genişletir.
• Özel AI: NEAR'in özerk, kullanıcı sahipliğindeki AI'ye olan ilgisi, özel depolama ve hesaplama yetenekleriyle birleşerek merkeziyetsiz AI için yeni bir tasarım alanı açmaktadır.

Bu entegrasyon, NEAR ekosistemindeki gizlilik koruma uygulamaları için yeni yollar açıyor, özellikle AI çözümleri alanında:

• Özel Çıkarım: AI modellerine güvenli çıkarım sağlamak, özel makine öğrenimi modellerini ve kullanıcıların hassas verilerini korumak.
• Özel Proxy: AI proxy'lerinin yükselişi ile birlikte, gizlilik çözümleri son derece önemli hale geldi.
• Federal öğrenme: Gizliliği artırmak için toplama sürecini koruyarak, eğitim sırasında türetilen hassas bilgilerin gizli kalmasını sağlamak.
• Özel sentetik veriler: GAN eğitim sürecinde temel verilerin gizliliğini korur.
• Özel Arama Artırma Üretimi (RAG): Bilgi arama için yeni bir gizlilik koruma yöntemi sağlar.

Bunun yanı sıra, bu entegrasyon, çok zincirli gizlilik çözümleri, gizlilik odaklı topluluk platformları, güvenli DeFi ve gizliliği koruyan geliştirici araçları gibi alanlarda yeni olanaklar sunmaktadır.

NEAR'ın yüksek performanslı altyapısını gelişmiş gizlilik özellikleriyle birleştirerek, geliştiricilerin güçlü ve gizliliği koruyan uygulamalar oluşturmasına olanak tanıyan bir ortam yaratılmaktadır. Bu, kullanıcıların varlıkları ve verileri üzerinde daha iyi kontrol sahibi olmalarını sağlayarak yeni bir açık dijital ekonomi oluşturulmasına yardımcı olacaktır.