NEARはプライバシー計算技術を導入し、性能とプライバシーの両方を重視

最近、プライバシープロトコル開発チームは、速度とスケーラビリティに重点を置いたLayer 1パブリックチェーンにブラインドコンピューティングとブラインドストレージを導入することを発表しました。この統合により、高性能インフラストラクチャと高度なプライバシーツールが組み合わされ、エコシステム内の750以上のプロジェクトがブラインドコンピューティング技術を活用できるようになります。

このLayer 1ネットワークは性能で知られており、主な特徴は次のとおりです：

• 独自のシャーディングソリューション：取引のスループットを向上させ、遅延を削減し、高性能アプリケーションに適しています。
• WebAssemblyに基づくランタイム：RustおよびAssemblyScriptをサポートするスマートコントラクトにより、さまざまなバックグラウンドを持つ開発者を引き付けます。
• 読みやすいアカウントシステム：直感的なアカウント名を使用し、ユーザーエクスペリエンスとアクセシビリティを改善します。

これらの特性は、多くの開発者、起業家、クリエイターを引き付け、繁栄するエコシステムを共に構築しました。

盲計算能力と効率的な取引処理を組み合わせることで、実現されました：

• モジュール化データプライバシー：プライバシー機能とブロックチェーンがスムーズに統合され、プライバシーネットワーク内でモジュール化されたデータストレージと計算操作を実行しながら、ブロックチェーン上で透明な決済を行うことを可能にします。
• プライベートデータ管理：すべてのタイプのデータにプライベートストレージと計算を提供し、ブロックチェーンの機能を拡張します。
• プライベートAI：ブロックチェーンは、自主的でユーザー所有のAIへの関心とプライベートストレージ及び計算能力を相互補完し、分散型AIの新たな設計空間を切り開いています。

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この統合は、特にAIソリューションの面で、プライバシー保護アプリケーションの新しい道を切り開いています。

• 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センシティブ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する機密情報を守ります。
• プライベート合成データ：GANトレーニング中の基礎データのプライバシーを保護します。
• プライベート検索強化生成（RAG）：情報検索のための新しいプライバシー保護手法を有効にします。

さらに、この統合は、クロスチェーンプライバシーソリューション、プライバシー重視のコミュニティプラットフォーム、安全なDeFi、そしてプライバシーを保護する開発者ツールを提供する可能性を持っています。

高性能の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で、開発者が現実世界のニーズを満たす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。これにより、人々が自分の資産とデータをよりよく管理できる新しいオープンデジタル経済が構築されるでしょう。