NEAR Kamu Zinciri Gizlilik Teknolojisini Getiriyor: Performans ve Gizliliğin Mükemmel Birleşimi

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

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

• Nightshade parçalama: NEAR'ın benzersiz parçalama çözümü, işlem hacmini artırır ve gecikmeyi azaltır, bu da yüksek performanslı uygulamalar için idealdir.
• WebAssembly çalışma zamanı: Rust ve AssemblyScript tabanlı akıllı sözleşmeleri destekleyen Wasm sanal makinesi, farklı geçmişlere sahip geliştiricileri kendine çekti.
• Okunabilir Hesap: NEAR, kullanıcı deneyimini ve erişilebilirliği iyileştiren sezgisel hesap adları kullanır.

Bu özellikler, çok sayıda geliştiriciyi, girişimciyi ve yaratıcılığı kendine çekerek, birlikte gelişen bir ekosistem oluşturdu.

Bu entegrasyon şunları gerçekleştirdi:

• Modüler Veri Gizliliği: Gizlilik özellikleri NEAR ile sorunsuz entegrasyon sağlar ve gizlilik ağı içinde veri depolama ve hesaplama işlemlerinin modüler bir şekilde gerçekleştirilmesine olanak tanırken, NEAR blok zincirinde şeffaf bir şekilde hesaplamalar yapılır.
• Özel veri yönetimi: Tüm veri türleri için özel depolama ve hesaplama sağlayarak NEAR'ın işlevselliğini genişletir.
• Özel AI: NEAR'ın otonom, kullanıcıya ait AI'ya olan ilgisi, özel depolama ve hesaplama yetenekleri ile birleşerek merkeziyetsiz AI için geniş bir yeni tasarım alanı açmaktadır.

Bu entegrasyon, NEAR ekosistemindeki gizlilik koruma uygulamaları için yeni yollar açmaktadır, özellikle AI çözümleri açısından:

• Özel çıkarım: AI modellerinin güvenli çıkarımını gerçekleştirebilir, özel makine öğrenimi modelleri ve bunlara hassas girdi sağlayan kullanıcılar için koruma sağlar.
• Özel aracılar: AI aracılarının yükselişiyle birlikte, gizlilik çözümleri son derece önemli hale geldi.
• Federal öğrenme: Gizliliği artırmak için korunan toplama süreci aracılığıyla, eğitim sırasında türetilen hassas bilgilerin gizli kalmasını sağlamak.
• Özel sentez verileri: GAN eğitim sürecinde temel veri gizliliğini korumak için bir çözüm olabilir.
• Özel Arama Geliştirilmiş Üretim (RAG): Bilgi arama için yeni bir gizlilik koruma yöntemi etkinleştirebilir.

Bunun yanı sıra, bu entegrasyon, çapraz zincir 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, insanların varlıklarını ve verilerini daha iyi kontrol etmelerini sağlayacak yeni bir açık dijital ekonomi oluşturulmasına yardımcı olacaktır.