El 13 de septiembre, el protocolo de privacidad Nillion anunció en la plataforma X que la computación y el almacenamiento ciegos se introducirán en la cadena pública L1 NEAR, que se centra en la velocidad y la escalabilidad. Esta integración combina el rendimiento de NEAR con las herramientas de privacidad avanzadas de Nillion, lo que hace que la informática ciega esté disponible para más de 750 proyectos en el ecosistema NEAR.
Integración de NEAR y Nillion, la intersección de privacidad y rendimiento
Como red blockchain L1 establecida, NEAR siempre ha sido conocida por su rendimiento. Sus tres paquetes de características principales son:
Nightshade Sharding: la solución de fragmentación única de NEAR aumenta el rendimiento de las transacciones y reduce la latencia, lo que la hace ideal para aplicaciones de alto rendimiento.
Tiempo de ejecución de WebAssembly: la máquina virtual basada en Wasm de NEAR admite contratos inteligentes en Rust y AssemblyScript, lo que atrae a desarrolladores de diversos orígenes.
Cuentas legibles: NEAR mejora la experiencia del usuario y la accesibilidad con nombres de cuentas intuitivos.
Estas características atraen a desarrolladores, emprendedores y creativos, quienes juntos construyen un ecosistema próspero de más de 750 aplicaciones.
Esto se logra combinando las capacidades informáticas ciegas de Nillion con el eficiente procesamiento de transacciones de NEAR:
Privacidad de datos modular: las funciones de privacidad de Nillion se integran perfectamente con NEAR, lo que permite que el almacenamiento de datos y las operaciones informáticas se realicen de forma modular en la red de Nillion mientras se produce una liquidación transparente en la cadena de bloques NEAR. Esta modularidad proporciona a los desarrolladores flexibilidad a la hora de diseñar la arquitectura de su aplicación.
Gestión de datos privados: Nillion amplía las capacidades de NEAR al proporcionar almacenamiento y computación privados para todo tipo de datos. Esto amplía significativamente el espacio de diseño para aplicaciones que preservan la privacidad en el ecosistema NEAR, lo que permite a los desarrolladores crear soluciones que antes eran inalcanzables debido a las restricciones de privacidad y atraer a usuarios preocupados por la privacidad.
IA privada: el enfoque de Near en la IA autónoma y propiedad del usuario complementa las capacidades informáticas y de almacenamiento privado de Nillion, abriendo un nuevo y vasto espacio de diseño para la IA descentralizada.
Ampliando el espacio de construcción del proyecto criptográfico
Esta integración abre nuevas vías para aplicaciones que preservan la privacidad dentro del ecosistema NEAR, con un enfoque particular en soluciones de IA:
IA privada:
Inferencia privada: Nillion permite la inferencia segura en modelos de IA, brindando protección para los modelos propietarios de aprendizaje automático (ML) y a los usuarios que les brindan información confidencial, centrándose inicialmente en modelos privados como la regresión, la predicción de series temporales o la clasificación.
Agentes privados: con el aumento de agentes de IA que actúan de manera (semi)autónoma, la necesidad de soluciones de privacidad se vuelve crítica. La compatibilidad con la clasificación de intenciones permite a los usuarios utilizar agentes sin revelar información sobre su consulta original o las acciones tomadas por el agente en función de dicha consulta.
Aprendizaje federado: aunque el aprendizaje federado se centra principalmente en modelos de entrenamiento en conjuntos de datos descentralizados sin centralizar los datos, Nillion puede mejorar la privacidad al proteger el proceso de agregación, asegurando que la información confidencial derivada durante el entrenamiento (como los gradientes) permanezca confidencial.
Datos sintéticos privados: Nillion puede ser una solución para proteger la privacidad de los datos subyacentes durante el entrenamiento de GAN. La aplicación de MPC al entrenamiento de GAN garantiza que los datos utilizados durante el entrenamiento nunca queden expuestos a otros participantes.
Generación aumentada de recuperación privada (RAG): Nillion permite un enfoque novedoso que preserva la privacidad para la recuperación de información, facilitando el almacenamiento cuántico seguro y la evaluación de búsqueda semántica de vectores en reposo sin descifrado.
Solución de privacidad entre cadenas:
Dado el énfasis de NEAR en la interoperabilidad, esta integración podría allanar el camino para aplicaciones entre cadenas y transferencias de activos que preserven la privacidad.
Plataforma comunitaria que prioriza la privacidad:
Las comunidades descentralizadas pueden beneficiarse del contenido y los gráficos sociales almacenados de forma privada en Nillion y procesados para recomendar contenido personalizado y dirigido, combinando los beneficios de la descentralización con la privacidad. La plataforma también facilita la votación ciega, la presentación de propuestas privadas y la gestión segura de fondos.
DeFi seguro:
El cálculo ciego de Nillion permite carteras de pedidos privadas, evaluaciones de préstamos confidenciales y fondos de liquidez ocultos, lo que mejora la seguridad y privacidad del creciente ecosistema DeFi de NEAR.
Herramientas para desarrolladores que protegen la privacidad:
Nillion's Blind Computing puede mejorar el entorno amigable para los desarrolladores de NEAR al proporcionar API y herramientas centradas en la privacidad, lo que permite a los desarrolladores incorporar fácilmente funciones de privacidad avanzadas en sus aplicaciones sin sacrificar la facilidad de uso y la escalabilidad de NEAR.
El futuro de la informática ciega en NEAR
Al combinar la infraestructura de alto rendimiento de NEAR con las capacidades avanzadas de privacidad de Nillion, estamos creando un entorno donde los desarrolladores pueden crear aplicaciones potentes que preservan la privacidad y que satisfacen las necesidades del mundo real. Esto ayudará a crear una nueva economía digital abierta que dé a las personas el control de sus activos y datos.
