NEAR cadena pública introduce un nuevo protocolo de privacidad: la perfecta fusión de rendimiento y privacidad

Una cadena de bloques de primera capa centrada en el rendimiento y la escalabilidad ha anunciado recientemente una importante actualización. Esta cadena de bloques introducirá tecnologías avanzadas de cálculo ciego y almacenamiento ciego, integrando el alto rendimiento de la cadena de bloques con herramientas de privacidad de vanguardia. A partir de ahora, más de 750 proyectos en este ecosistema podrán utilizar la tecnología de cálculo ciego.

Esta cadena de bloques pública ha sido conocida por su excelente rendimiento, y sus características principales incluyen:

• Solución de fragmentación única: mejora el rendimiento de las transacciones y reduce la latencia, adecuada para aplicaciones de alto rendimiento.
• Runtime basado en WebAssembly: admite contratos inteligentes en múltiples lenguajes de programación, atrayendo a desarrolladores de diferentes orígenes.
• Sistema de cuentas amigable para el usuario: utiliza nombres de cuenta intuitivos para mejorar la experiencia del usuario.

Estas características han atraído a numerosos desarrolladores, empresarios y creativos, que juntos han construido un ecosistema próspero.

La nueva función de privacidad combinada con el procesamiento eficiente de transacciones de esta cadena de bloques permite lograr las siguientes ventajas:

• Privacidad de datos modular: permite realizar almacenamiento y cálculo de datos en una red privada, mientras se lleva a cabo una liquidación transparente en una cadena pública.
• Gestión integral de datos privados: proporciona almacenamiento y capacidad de cálculo privados para todo tipo de datos.
• Soporte de IA privada: se alinea con el enfoque de esta cadena pública en la IA autónoma y de propiedad del usuario.

Esta integración ha abierto nuevas vías para aplicaciones de protección de la privacidad dentro de este ecosistema, especialmente en lo que respecta a soluciones de IA:

• Inferencia privada: implementar inferencia segura para modelos de IA.
• Agente privado: proporciona protección de privacidad para agentes de IA.
• Aprendizaje federado: mejora la privacidad del entrenamiento de conjuntos de datos descentralizados.
• Datos sintéticos privados: proteger la privacidad de los datos durante el proceso de entrenamiento de la red generativa adversarial (GAN).
• Búsqueda privada mejorada generativa (RAG): proporciona un enfoque innovador de protección de la privacidad para la recuperación de información.

Además de la IA, esta integración también ha traído nuevas posibilidades a otros campos:

• Solución de privacidad entre cadenas: allana el camino para aplicaciones y transferencias de activos entre cadenas que protegen la privacidad.
• Plataforma comunitaria priorizando la privacidad: combinando las ventajas de la descentralización con la protección de la privacidad.
• DeFi seguro: implementación de libro de órdenes privado, evaluación de préstamos confidenciales y otras funciones.
• Herramienta de desarrollo que protege la privacidad: ofrece soluciones de integración de funciones de privacidad fáciles de usar.

Al combinar infraestructura de alto rendimiento con funciones avanzadas de privacidad, esta integración está creando un entorno que permite a los desarrolladores construir aplicaciones poderosas y que protegen la privacidad para satisfacer las necesidades del mundo real. Esto ayudará a crear una nueva economía digital abierta que permita a los usuarios tener un verdadero control sobre sus activos y datos.