La nouvelle protocole de confidentialité introduit par la blockchain NEAR : une parfaite fusion entre performance et confidentialité

Une blockchain de première couche axée sur la performance et l'évolutivité a récemment annoncé une mise à niveau majeure. Cette blockchain va introduire des technologies avancées de calcul et de stockage aveugles, intégrant ainsi la haute performance de cette blockchain avec des outils de confidentialité de pointe. Par la suite, plus de 750 projets de cet écosystème pourront utiliser la technologie de calcul aveugle.

Cette blockchain est réputée pour ses performances exceptionnelles, ses principales caractéristiques incluent :

• Solution de sharding unique : améliore le débit des transactions et réduit la latence, adaptée aux applications haute performance.
• Runtime basé sur WebAssembly : prend en charge des contrats intelligents dans plusieurs langages de programmation, attirant des développeurs de divers horizons.
• Système de compte convivial : Utilisation de noms de compte intuitifs pour améliorer l'expérience utilisateur.

Ces caractéristiques ont attiré de nombreux développeurs, entrepreneurs et créateurs, qui ont ensemble construit un écosystème prospère.

La nouvelle fonctionnalité de confidentialité combinée à l'efficacité du traitement des transactions de cette chaîne publique offre les avantages suivants :

• Données de confidentialité modulaires : permet l'exécution de stockage et de calcul de données dans un réseau privé, tout en assurant des règlements transparents sur une blockchain publique.
• Gestion complète des données privées : offre un stockage et des capacités de calcul privés pour tous types de données.
• Support AI privé : correspond à l'accent mis par cette blockchain sur l'IA autonome et détenue par les utilisateurs.

Cette intégration ouvre de nouvelles voies pour les applications de protection de la vie privée au sein de cet écosystème, en particulier en ce qui concerne les solutions d'IA :

• Inférence privée : réalisation d'une inférence sécurisée sur le modèle d'IA.
• Proxy privé : fournir une protection de la vie privée pour les agents IA.
• Apprentissage fédéré : renforce la confidentialité de l'entraînement des ensembles de données décentralisés.
• Données synthétiques privées : protéger la confidentialité des données pendant le processus d'entraînement du réseau antagoniste génératif (GAN).
• Recherche privée améliorée générative (RAG) : fournir des méthodes de protection de la vie privée innovantes pour la recherche d'informations.

En plus de l'IA, cette intégration a également ouvert de nouvelles possibilités dans d'autres domaines :

• Solutions de confidentialité inter-chaînes : ouvrir la voie aux applications inter-chaînes et aux transferts d'actifs protégés par la vie privée.
• Plateforme communautaire axée sur la vie privée : alliant les avantages de la décentralisation et la protection de la vie privée.
• DeFi sécurisé : mise en œuvre de livres de commandes privés, d'évaluations de prêts confidentiels, etc.
• Outils de développement pour protéger la vie privée : offre une solution d'intégration de fonctionnalités de confidentialité faciles à utiliser.

En combinant une infrastructure haute performance avec des fonctionnalités avancées de confidentialité, cette intégration crée un environnement permettant aux développeurs de construire des applications puissantes et respectueuses de la vie privée pour répondre aux besoins du monde réel. Cela contribuera à créer une nouvelle économie numérique ouverte, permettant aux utilisateurs de vraiment contrôler leurs actifs et leurs données.