الدمج المثالي بين الخصوصية والأداء: إدخال بروتوكول نيلون للخصوصية في سلسلة NEAR العامة
في الآونة الأخيرة، أعلنت بروتوكول خصوصية معين عن إدخال تقنيات الحساب المجهول والتخزين المجهول في سلسلة الكتل العامة L1 NEAR التي تركز على السرعة وقابلية التوسع. ستجمع هذه التكاملات المبتكرة بين الأداء العالي لـ NEAR وأدوات الخصوصية المتقدمة، مما يوفر الفرصة لأكثر من 750 مشروعًا في نظام NEAR البيئي لاستخدام الحساب المجهول.
الشراكة القوية بين NEAR و Nillion
كنظام بلوكتشين L1 ناضج، تميز NEAR دائمًا بأدائه الممتاز. تشمل ميزاته الثلاثة الأساسية:
تقنية تقسيم Nightshade: هذه الحل الفريد من NEAR لتحسين تقسيم الشبكة، يعزز بشكل كبير من قدرة معالجة المعاملات ويقلل من التأخير، وهو مثالي لمشاهد التطبيقات ذات الأداء العالي.
بيئة تشغيل WebAssembly: تدعم آلة NEAR الافتراضية المستندة إلى Wasm العقود الذكية المكتوبة بلغة Rust وAssemblyScript، مما جذب المطورين من خلفيات تقنية مختلفة للمشاركة.
نظام حسابات سهل الاستخدام: اعتمد NEAR طريقة تسمية حسابات بديهية وسهلة الفهم، مما عزز بشكل كبير تجربة المستخدم والوصول إليه.
تجذب هذه المزايا الفريدة عددًا كبيرًا من المطورين ورجال الأعمال والمبتكرين، مما ساهم في بناء نظام بيئي مزدهر يضم أكثر من 750 تطبيقًا.
تم دمج القدرة على الحساب الضبابي مع معالجة المعاملات الفعالة لـ NEAR لتحقيق الإنجازات التالية:
خصوصية البيانات المعيارية: يتم دمج ميزات الخصوصية بسلاسة مع NEAR، مما يسمح بتنفيذ تخزين البيانات وعمليات الحساب بشكل معياري في شبكة مخصصة، مع إجراء تسويات شفافة على سلسلة الكتل NEAR. يوفر هذا التصميم المعياري للمطورين مرونة أكبر.
إدارة البيانات الخاصة: من خلال توفير خدمات تخزين وحساب خاصة لمختلف أنواع البيانات، تم توسيع حدود وظائف NEAR بشكل كبير. هذا يوسع بشكل كبير من مساحة تصميم تطبيقات حماية الخصوصية ضمن نظام NEAR البيئي، مما يمكّن المطورين من بناء حلول كانت مستحيلة سابقًا بسبب قيود الخصوصية، بينما يجذب المزيد من المستخدمين المهتمين بالخصوصية.
AI الخاصة: إن اهتمام NEAR بالذكاء الاصطناعي المستقل والموجه من قبل المستخدم يتناغم مع القدرة على التخزين والحوسبة الخاصة، مما يفتح آفاقًا جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
فتحت هذه التقنية المدمجة اتجاهات جديدة للتطوير في تطبيقات حماية الخصوصية داخل نظام NEAR البيئي، خاصة في حلول الذكاء الاصطناعي:
AI الخاص
استدلال خاص: يدعم الاستدلال الآمن على نماذج الذكاء الاصطناعي، ويقدم الحماية للنماذج التعلم الآلي الخاصة والمستخدمين الذين يقدمون مدخلات حساسة، مع التركيز في البداية على النماذج الخاصة مثل الانحدار، وتوقعات السلاسل الزمنية أو التصنيف.
وكيل خاص: مع ارتفاع اتجاه استخدام وكالات الذكاء الاصطناعي للعمل بشكل شبه مستقل أو مستقل تمامًا، أصبحت الحاجة إلى حلول الخصوصية أكثر أهمية. يمكن أن يضمن الدعم لتصنيف النوايا عدم تسرب المعلومات المتعلقة بالاستعلامات الأصلية أو الإجراءات التي يتخذها الوكيل بناءً على الاستعلام أثناء استخدام الوكيل.
التعلم الفيدرالي: على الرغم من أن التعلم الفيدرالي يركز بشكل أساسي على تدريب النماذج على مجموعات بيانات غير مركزية دون الحاجة إلى بيانات مركزية، إلا أن التقنيات الجديدة للخصوصية يمكن أن تعزز حماية الخصوصية من خلال حماية عملية التجميع، مما يضمن أن المعلومات الحساسة التي يتم إنتاجها خلال عملية التدريب (مثل التدرجات) تظل سرية.
بيانات التركيب الخاصة: يمكن أن تصبح التقنية الجديدة حلاً لحماية خصوصية البيانات الأساسية خلال عملية تدريب GAN. يمكن أن يضمن تطبيق MPC على تدريب GAN عدم كشف البيانات المستخدمة خلال العملية التدريبية للمشاركين الآخرين.
تعزيز البحث الخاص (RAG): هذه التقنية تبتكر طريقة جديدة لحماية الخصوصية في استرجاع المعلومات، تدعم تخزين آمن كمي للمتجهات في حالة السكون وتقييم البحث الدلالي، دون الحاجة إلى فك التشفير.
حل الخصوصية عبر السلاسل
بالنظر إلى أهمية NEAR للتشغيل البيني، فإن هذا التكامل من المتوقع أن يمهد الطريق لتطبيقات سلسلة الكتل المتقاطعة المحمية للخصوصية ونقل الأصول.
منصة مجتمعية تركز على الخصوصية
يمكن للمجتمع اللامركزي الاستفادة من المحتوى المخزن بشكل خاص والرسوم البيانية الاجتماعية، ومعالجته لتوصية بمحتوى مخصص مستهدف، مما يدمج مزايا اللامركزية مع حماية الخصوصية. يمكن أن تدعم هذه المنصة أيضًا التصويت بشكل مجهول، وتقديم الاقتراحات بشكل خاص، وإدارة الأموال بشكل آمن.
DeFi الآمن
تتيح تقنية الحساب العمياء إنشاء دفاتر طلبات خاصة، وتقييمات قروض سرية، وبرك سيولة مخفية، مما يعزز بشكل كبير من أمان وخصوصية نظام DeFi البيئي المتزايد باستمرار لـ NEAR.
أدوات المطورين التي تركز على الخصوصية
يمكن لتقنية الحساب العمياء تعزيز بيئة تطوير NEAR الصديقة للمطورين من خلال تقديم أدوات و واجهات برمجة التطبيقات التي تركز على الخصوصية، مما يمكّن المطورين من دمج ميزات الخصوصية المتقدمة في تطبيقاتهم بسهولة مع الحفاظ على سهولة استخدام NEAR وقابلية التوسع.
آفاق: مستقبل الحسابات العمياء على NEAR
من خلال دمج البنية التحتية عالية الأداء لـ NEAR مع ميزات الخصوصية المتقدمة، يتم خلق بيئة مثالية تتيح للمطورين بناء تطبيقات قوية تحمي الخصوصية لتلبية احتياجات العالم الحقيقي. سيساعد هذا في رعاية اقتصاد رقمي مفتوح جديد، حيث يتمكن المستخدمون من التحكم حقًا في أصولهم وبياناتهم.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 20
أعجبني
20
4
مشاركة
تعليق
0/400
RumbleValidator
· منذ 8 س
750 مشروعًا فقط 55 منها يمكن أن تتحمل الارتفاع في الطلب
شاهد النسخة الأصليةرد0
ForkYouPayMe
· 07-25 21:13
near لم يمت بعد~
شاهد النسخة الأصليةرد0
SybilSlayer
· 07-25 21:05
موظف حسابات متقدم من تورينغ + حسابات عمياء رائع
شاهد النسخة الأصليةرد0
ChainSherlockGirl
· 07-25 20:53
احتساب الأعمى من وجهة نظر المتفرجين الأوائل، تمسكوا جيدًا أيها الجميع
NEAR يقدم تقنية الحسابات المجهولة لزيادة الخصوصية في نظام Web3
الدمج المثالي بين الخصوصية والأداء: إدخال بروتوكول نيلون للخصوصية في سلسلة NEAR العامة
في الآونة الأخيرة، أعلنت بروتوكول خصوصية معين عن إدخال تقنيات الحساب المجهول والتخزين المجهول في سلسلة الكتل العامة L1 NEAR التي تركز على السرعة وقابلية التوسع. ستجمع هذه التكاملات المبتكرة بين الأداء العالي لـ NEAR وأدوات الخصوصية المتقدمة، مما يوفر الفرصة لأكثر من 750 مشروعًا في نظام NEAR البيئي لاستخدام الحساب المجهول.
الشراكة القوية بين NEAR و Nillion
كنظام بلوكتشين L1 ناضج، تميز NEAR دائمًا بأدائه الممتاز. تشمل ميزاته الثلاثة الأساسية:
تقنية تقسيم Nightshade: هذه الحل الفريد من NEAR لتحسين تقسيم الشبكة، يعزز بشكل كبير من قدرة معالجة المعاملات ويقلل من التأخير، وهو مثالي لمشاهد التطبيقات ذات الأداء العالي.
بيئة تشغيل WebAssembly: تدعم آلة NEAR الافتراضية المستندة إلى Wasm العقود الذكية المكتوبة بلغة Rust وAssemblyScript، مما جذب المطورين من خلفيات تقنية مختلفة للمشاركة.
نظام حسابات سهل الاستخدام: اعتمد NEAR طريقة تسمية حسابات بديهية وسهلة الفهم، مما عزز بشكل كبير تجربة المستخدم والوصول إليه.
تجذب هذه المزايا الفريدة عددًا كبيرًا من المطورين ورجال الأعمال والمبتكرين، مما ساهم في بناء نظام بيئي مزدهر يضم أكثر من 750 تطبيقًا.
تم دمج القدرة على الحساب الضبابي مع معالجة المعاملات الفعالة لـ NEAR لتحقيق الإنجازات التالية:
خصوصية البيانات المعيارية: يتم دمج ميزات الخصوصية بسلاسة مع NEAR، مما يسمح بتنفيذ تخزين البيانات وعمليات الحساب بشكل معياري في شبكة مخصصة، مع إجراء تسويات شفافة على سلسلة الكتل NEAR. يوفر هذا التصميم المعياري للمطورين مرونة أكبر.
إدارة البيانات الخاصة: من خلال توفير خدمات تخزين وحساب خاصة لمختلف أنواع البيانات، تم توسيع حدود وظائف NEAR بشكل كبير. هذا يوسع بشكل كبير من مساحة تصميم تطبيقات حماية الخصوصية ضمن نظام NEAR البيئي، مما يمكّن المطورين من بناء حلول كانت مستحيلة سابقًا بسبب قيود الخصوصية، بينما يجذب المزيد من المستخدمين المهتمين بالخصوصية.
AI الخاصة: إن اهتمام NEAR بالذكاء الاصطناعي المستقل والموجه من قبل المستخدم يتناغم مع القدرة على التخزين والحوسبة الخاصة، مما يفتح آفاقًا جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
! تقدم NEAR Public Chain Privacy Nillion: تقاطع الخصوصية والأداء
توسيع مساحة بناء مشاريع التشفير
فتحت هذه التقنية المدمجة اتجاهات جديدة للتطوير في تطبيقات حماية الخصوصية داخل نظام NEAR البيئي، خاصة في حلول الذكاء الاصطناعي:
AI الخاص
استدلال خاص: يدعم الاستدلال الآمن على نماذج الذكاء الاصطناعي، ويقدم الحماية للنماذج التعلم الآلي الخاصة والمستخدمين الذين يقدمون مدخلات حساسة، مع التركيز في البداية على النماذج الخاصة مثل الانحدار، وتوقعات السلاسل الزمنية أو التصنيف.
وكيل خاص: مع ارتفاع اتجاه استخدام وكالات الذكاء الاصطناعي للعمل بشكل شبه مستقل أو مستقل تمامًا، أصبحت الحاجة إلى حلول الخصوصية أكثر أهمية. يمكن أن يضمن الدعم لتصنيف النوايا عدم تسرب المعلومات المتعلقة بالاستعلامات الأصلية أو الإجراءات التي يتخذها الوكيل بناءً على الاستعلام أثناء استخدام الوكيل.
التعلم الفيدرالي: على الرغم من أن التعلم الفيدرالي يركز بشكل أساسي على تدريب النماذج على مجموعات بيانات غير مركزية دون الحاجة إلى بيانات مركزية، إلا أن التقنيات الجديدة للخصوصية يمكن أن تعزز حماية الخصوصية من خلال حماية عملية التجميع، مما يضمن أن المعلومات الحساسة التي يتم إنتاجها خلال عملية التدريب (مثل التدرجات) تظل سرية.
بيانات التركيب الخاصة: يمكن أن تصبح التقنية الجديدة حلاً لحماية خصوصية البيانات الأساسية خلال عملية تدريب GAN. يمكن أن يضمن تطبيق MPC على تدريب GAN عدم كشف البيانات المستخدمة خلال العملية التدريبية للمشاركين الآخرين.
تعزيز البحث الخاص (RAG): هذه التقنية تبتكر طريقة جديدة لحماية الخصوصية في استرجاع المعلومات، تدعم تخزين آمن كمي للمتجهات في حالة السكون وتقييم البحث الدلالي، دون الحاجة إلى فك التشفير.
حل الخصوصية عبر السلاسل
بالنظر إلى أهمية NEAR للتشغيل البيني، فإن هذا التكامل من المتوقع أن يمهد الطريق لتطبيقات سلسلة الكتل المتقاطعة المحمية للخصوصية ونقل الأصول.
منصة مجتمعية تركز على الخصوصية
يمكن للمجتمع اللامركزي الاستفادة من المحتوى المخزن بشكل خاص والرسوم البيانية الاجتماعية، ومعالجته لتوصية بمحتوى مخصص مستهدف، مما يدمج مزايا اللامركزية مع حماية الخصوصية. يمكن أن تدعم هذه المنصة أيضًا التصويت بشكل مجهول، وتقديم الاقتراحات بشكل خاص، وإدارة الأموال بشكل آمن.
DeFi الآمن
تتيح تقنية الحساب العمياء إنشاء دفاتر طلبات خاصة، وتقييمات قروض سرية، وبرك سيولة مخفية، مما يعزز بشكل كبير من أمان وخصوصية نظام DeFi البيئي المتزايد باستمرار لـ NEAR.
أدوات المطورين التي تركز على الخصوصية
يمكن لتقنية الحساب العمياء تعزيز بيئة تطوير NEAR الصديقة للمطورين من خلال تقديم أدوات و واجهات برمجة التطبيقات التي تركز على الخصوصية، مما يمكّن المطورين من دمج ميزات الخصوصية المتقدمة في تطبيقاتهم بسهولة مع الحفاظ على سهولة استخدام NEAR وقابلية التوسع.
آفاق: مستقبل الحسابات العمياء على NEAR
من خلال دمج البنية التحتية عالية الأداء لـ NEAR مع ميزات الخصوصية المتقدمة، يتم خلق بيئة مثالية تتيح للمطورين بناء تطبيقات قوية تحمي الخصوصية لتلبية احتياجات العالم الحقيقي. سيساعد هذا في رعاية اقتصاد رقمي مفتوح جديد، حيث يتمكن المستخدمون من التحكم حقًا في أصولهم وبياناتهم.