A nova introdução de protocolo de privacidade na blockchain NEAR: a fusão perfeita entre desempenho e privacidade

Uma camada pública de blockchain de primeira linha, focada em desempenho e escalabilidade, anunciou recentemente uma grande atualização. Esta blockchain irá introduzir tecnologias avançadas de computação cega e armazenamento cego, integrando o alto desempenho da blockchain com ferramentas de privacidade de ponta. A partir daí, mais de 750 projetos dentro desse ecossistema poderão utilizar a tecnologia de computação cega.

Esta blockchain pública é conhecida pelo seu desempenho excecional, com características principais que incluem:

• Solução de fragmentação única: aumenta a capacidade de transação e reduz a latência, adequada para aplicações de alto desempenho.
• Runtime baseado em WebAssembly: suporta contratos inteligentes em várias linguagens de programação, atraindo desenvolvedores de diferentes formações.
• Sistema de conta amigável ao usuário: uso de nomes de conta intuitivos para melhorar a experiência do usuário.

Essas características atraíram um grande número de desenvolvedores, empreendedores e criadores, que juntos construíram um ecossistema próspero.

A nova funcionalidade de privacidade, combinada com o processamento eficiente de transações da cadeia pública, proporciona as seguintes vantagens:

• Privacidade de dados modular: permite a execução de armazenamento e cálculo de dados em redes de privacidade, enquanto realiza liquidações transparentes em blockchains públicas.
• Gestão abrangente de dados privados: fornece armazenamento e capacidade de computação privados para vários tipos de dados.
• Suporte a AI privada: alinha-se com a preocupação desta blockchain em relação à AI autônoma e de propriedade do usuário.

Esta integração abriu novas vias para aplicações de proteção de privacidade dentro deste ecossistema, especialmente em soluções de IA:

• Inferência privada: implementar inferência segura para modelos de IA.
• Proxy privado: fornece proteção de privacidade para agentes de IA.
• Aprendizado Federal: Aumentar a privacidade do treinamento de conjuntos de dados descentralizados.
• Dados sintéticos privados: proteger a privacidade dos dados durante o processo de treinamento da rede adversarial generativa (GAN).
• Recuperação Privada Aumentada (RAG): Uma abordagem inovadora de proteção de privacidade para recuperação de informações.

Além da IA, essa integração trouxe novas possibilidades para outros campos:

• Solução de privacidade entre cadeias: pave o caminho para aplicações e transferências de ativos entre cadeias com proteção de privacidade.
• Plataforma comunitária com prioridade na privacidade: combinando as vantagens da descentralização com a proteção da privacidade.
• DeFi seguro: implementação de livro de ordens privado, avaliação de empréstimos confidencial, entre outras funcionalidades.
• Ferramentas de desenvolvimento para proteger a privacidade: oferece uma solução de integração de funcionalidades de privacidade de fácil utilização.

Ao combinar infraestrutura de alto desempenho com recursos avançados de privacidade, esta integração está criando um ambiente que permite aos desenvolvedores construir aplicações poderosas e que protegem a privacidade, atendendo às necessidades do mundo real. Isso ajudará a criar uma nova economia digital aberta, permitindo que os usuários realmente tenham controle sobre seus ativos e dados.