1. Введение

1.1 Фон и Цель

С постоянным развитием технологии блокчейн криптовалютный рынок проявил бурное развитие, привлекая широкое внимание глобальных инвесторов. С появлением раннего биткойна, который открыл эру децентрализованной цифровой валюты, до разнообразных криптовалют, таких как Эфириум, криптовалютный рынок продолжает расширяться, с каждый раз более богатыми сценариями применения. Однако криптовалютный рынок характеризуется высокой волатильностью, полон инноваций и изменений, с появлением новых проектов и идей.

Как новичок в сфере криптовалют, Nillion стремится выделиться на этом конкурентном рынке своей уникальной технологией и идеями. Он обязуется решить некоторые давние проблемы на текущем рынке криптовалют, такие как защита конфиденциальности, безопасность данных и масштабируемость, чтобы предоставить пользователям более безопасные, эффективные и приватные криптовалютные услуги. Его инновационная технология "слепых вычислений", объединяющая различные передовые технологии шифрования, нацелена на достижение эффективной обработки данных в зашифрованном состоянии, что имеет значительное практическое значение в сегодняшней все более обеспокоенной конфиденциальностью среде.

2. Обзор проекта Nillion

2.1 Основное введение

Nillion была основана в 2022 году и является инновационным проектом, посвященным решению проблем защиты конфиденциальности и безопасности данных в сфере криптовалют. Она стремится построить децентрализованную сеть, состоящую из нескольких компьютеров, предоставляя пользователям беспрецедентные решения по защите конфиденциальности с помощью уникальной технологии "слепого вычисления".

«Слепое вычисление» - это основная технология Nillion, которая является интегрированным результатом нескольких передовых технологий шифрования, включая многопартийные вычисления (MPC), гомоморфное шифрование и другие технологии, улучшающие конфиденциальность (PET). Эта технология позволяет серверу (узлу) выполнять вычислительные задачи над зашифрованными данными, не раскрывая содержимое данных, тем самым достигая цели защиты конфиденциальности.

По сравнению с другими криптографическими технологиями, 'слепые вычисления' имеют уникальные преимущества. Например, доказательства нулевого знания (ZKP) требуют огромных затрат на генерацию доказательств, подходят для хранения + вычислений вне цепи, только для проверки на цепи; окружение доверенного выполнения (TEE) зависит от производителей аппаратного обеспечения для выполнения вычислений в изолированных средах; полностью гомоморфное шифрование (FHE) может выполнять вычисления непосредственно над зашифрованными данными, но в настоящее время поддерживает только конкретные операции. 'Слепые вычисления' - это более общая вычислительная структура, которая может объединять технологии шифрования, такие как ZKP, TEE, FHE и т. д., Исследуя интегрированное инженерное решение для защиты конфиденциальности.

В сети Nillion участвующие компьютеры называются узлами. У этих узлов есть мощные возможности для передачи, хранения и обработки данных, и им не нужно 'видеть' сами данные при выполнении задач. Узлы слепо выполняют программы, игнорируя входные данные или результаты вывода. Возьмем пример узлов, представляющих пользовательские подписанные транзакции. Каждый узел получает транзакцию и ключ, называемый 'shared', который не содержит фактической информации. Запуская протоколы шифрования, узлы могут коллективно подписывать транзакции, не нуждаясь в восстановлении ключей или доступе к личному ключу пользователя, демонстрируя безопасность и конфиденциальность технологии 'слепых вычислений'.

2.2 Команда и финансовая ситуация

Основной состав команды Nillion является роскошным, с участниками из различных сфер, охватывающих множество областей, таких как блокчейн, финансы и право, что положило прочный фундамент для успеха проекта. Главный стратегический офицер Эндрю Масанто является соучредителем Hedera Hashgraph и обладает богатым опытом и глубоким техническим фоном в области блокчейна, предоставляя ценные отраслевые ресурсы и стратегические идеи для Nillion. Главный бизнес-офицер Слава Рубин является основателем американского сайта краудфандинга Indiegogo и обладает выдающимися навыками ведения бизнеса и развития рынка для эффективного продвижения роста и партнерств Nillion на рынке. Генеральный юрист Линдси Данас Коэн, бывший заместитель генерального юриста в Coinbase, обладает обширным опытом в области юридического соблюдения криптовалют, обеспечивая стабильное развитие Nillion по соблюдению правил.

С точки зрения финансирования, Nillion также добился замечательных результатов. В декабре 2022 года Nillion закрыла раунд финансирования в размере 20 миллионов долларов США под руководством Distributed Global с участием AU21, Big Brain Holdings, Chapter One, GSR, HashKey, OP Crypto и SALT Fund, продемонстрировав признание и доверие рынка к проекту Nillion. В 2024 году Nillion снова завершит раунд финансирования в размере 25 миллионов долларов под руководством Hack VC, что еще больше укрепит финансовую мощь Nillion и обеспечит сильную поддержку ее технологических исследований и разработок, расширения рынка и создания экосистемы. Эти средства будут использованы для продвижения НИОКР и применения технологии «слепых вычислений», расширения ее влияния в области блокчейна и искусственного интеллекта, а также ускорения реализации своего видения и целей.

3. Принципы и инновации технологии Nillion

3.1 Анализ технологии 'Слепого вычисления'

3.1.1 Техническое определение и состав

«Слепые вычисления» — это основная технологическая изюминка криптовалюты Nillion, которая представляет собой инновационный результат, объединяющий различные передовые технологии шифрования, такие как многосторонние вычисления (MPC) и гомоморфное шифрование. Многосторонние вычисления — это криптографическая технология, которая позволяет нескольким участникам совместно вычислять целевую функцию, не раскрывая друг другу свои данные. Например, в сценарии многосторонней совместной статистики данных о потреблении пользователей каждый участник хранит свои собственные записи о потреблении пользователей. С помощью технологии многосторонних вычислений они могут совместно рассчитывать общие объемы потребления, среднее потребление и другие статистические данные, не раскрывая свои соответствующие данные о потреблении пользователей другим сторонам. Гомоморфное шифрование — это особая форма шифрования, которая позволяет выполнять определенные вычислительные операции с зашифрованным текстом, при этом результаты согласуются с результатами выполнения тех же вычислительных операций с открытым текстом и последующим его шифрованием. Это означает, что данные могут обрабатываться в зашифрованном состоянии без необходимости расшифровки, что значительно повышает безопасность данных.

«Слепое вычисление» умно объединяет преимущества этих технологий для создания уникальной системы вычислений с защитой конфиденциальности. Оно позволяет серверу (узлу) выполнять вычислительные задачи над зашифрованными фрагментами данных, обеспечивая сохранение конфиденциальности содержимого данных на протяжении всего процесса, тем самым достигая конфиденциальности и безопасности обработки данных. Эта интеграция не является простым стеком технологий, а благодаря тщательно разработанным алгоритмам и протоколам различные технологии сотрудничают и дополняют друг друга, совместно поддерживая реализацию «слепого вычисления». Например, на этапе предварительной обработки данных используется технология гомоморфного шифрования для шифрования данных с целью обеспечения безопасности данных во время передачи и хранения; на этапе вычислений используется технология многопартийных вычислений для достижения совместного вычисления среди нескольких узлов, гарантируя при этом, что каждый узел не имеет доступа к содержимому данных других узлов.

3.1.2 Рабочий процесс и механизм

В сети Nillion рабочий процесс 'слепых вычислений' демонстрирует высокий уровень сложности и точности. Когда сеть получает запросы на обработку передачи данных, сначала происходит специфическая предварительная обработка на языке Nada. Язык Nada является языком программирования, специально разработанным для 'слепых вычислений', который может разделить исходные данные на несколько сегментов и зашифровать каждый сегмент, сохраняя данные зашифрованными на протяжении последующих процессов передачи и обработки. Этот шаг аналогичен разделению конфиденциального файла на несколько частей и шифрованию каждой части отдельно, поэтому даже если одна часть утекла, это не раскроет содержание всего файла.

Предварительно обработанные сегменты данных попадут в виртуальную машину AIVM для планирования и выделения ресурсов. Виртуальная машина AIVM похожа на интеллектуального менеджера ресурсов, который случайным образом распределяет сегменты данных по распределенным узлам для хранения и вычислений на основе таких факторов, как загрузка и вычислительная мощность каждого узла. После получения сегментов данных каждый узел обрабатывает их в своей среде. Поскольку данные зашифрованы, узлы не знают конкретного содержимого данных во время процесса вычислений и могут выполнять операции над зашифрованными данными в соответствии с заранее определенными алгоритмами. Это похоже на узел, обрабатывающий запечатанный пакет, не зная, что находится внутри, но способный выполнять определенные операции с пакетом по мере необходимости.

Когда каждый узел завершает вычисление, он вернет результаты вычислений. Эти результаты будут подвергнуты агрегированию и унифицированной верификации для обеспечения точности и целостности вычислений. В процессе могут использоваться некоторые алгоритмы и технологии верификации, такие как доказательства в нуле, для проверки правильности результатов вычислений, не раскрывая содержание данных. Через этот процесс сеть Nillion достигает эффективной зашифрованной передачи, хранения и обработки данных без узлов, зная «полные» данные, полностью демонстрируя безопасность и конфиденциальность технологии «слепого вычисления».

3.2 по сравнению с другими технологиями шифрования

По сравнению с доказательством нулевого знания (ZKP), ZKP в основном сосредоточен на проверке подлинности информации без раскрытия какого-либо конкретного содержания. В сценарии передачи анонимной валюты, такой как Zcash, когда пользователи осуществляют переводы, им необходимо создать ZK-доказательство, чтобы доказать свое право на передачу и обеспечить анонимность своей личности. Однако создание доказательства ZKP требует огромных затрат, что делает его более подходящим для сценариев хранения + вычислений вне цепи и только для проверки в цепи, таких как Rollup Layer2. С другой стороны, 'слепые вычисления' не только сосредоточены на проверке информации, но и акцентируют внимание на шифровании и вычислениях данных на протяжении всего процесса, что делает его более комплексным решением по защите конфиденциальности без необходимости генерации таких огромных расходов в процессе вычислений.

Доверенное исполнение среды (TEE) - это метод, который полагается на производителей аппаратуры для выполнения расчетов в изолированных средах. Он выполняет вычислительные задачи в относительно закрытой среде, используя механизмы безопасности, предоставленные аппаратным обеспечением, чтобы обеспечить безопасность данных. Однако применение TEE ограничено аппаратным обеспечением, поскольку различные производители аппаратуры могут предоставлять различные решения TEE, а стоимость и совместимость аппаратного обеспечения также являются факторами, которые следует учитывать. С другой стороны, «слепые вычисления» основаны на программном интегрировании технологии шифрования, независимо от конкретного аппаратного обеспечения, и обеспечивают лучшую общность и масштабируемость.

Полностью гомоморфное шифрование (FHE) может выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных, но в настоящее время поддерживает только конкретные операции. В некоторых простых сценариях математических операций FHE может полностью раскрыть свои преимущества для реализации вычислений с зашифрованными данными. «Слепое вычисление» представляет собой более общую вычислительную структуру, которая имеет потенциал объединять и применять технологии шифрования, такие как ZKP, TEE, FHE и т. д., для изучения интегрированной инженерной практики схемы защиты конфиденциальности. Она не только может поддерживать несколько типов вычислений, но и интегрировать преимущества различных технологий шифрования для адаптации к более широкому спектру сценариев применения.

3.3 Технологические инновационные точки и преимущества

Инновация "слепых вычислений" в первую очередь проявляется в их способности объединять различные криптографические технологии на Gate.io. Она ломает ситуацию, когда традиционные криптографические технологии работают независимо, интегрируя множество передовых криптографических технологий, таких как многосторонние вычисления, гомоморфное шифрование, доказательство нулевого знания и т. д., образуя синергетическое целое. Это интегрированное инновационное решение обеспечивает более мощное решение для защиты конфиденциальности, отвечая строгим требованиям к конфиденциальности и безопасности данных в различных сценариях.

Улучшение распределенных узлов также является важным нововведением в 'слепом вычислении'. Это позволяет одному узлу иметь возможности сегментированного хранения + вычислений одновременно, объединенных с проверяемой открытой сетью управления, позволяющей узлам эффективно функционировать, не зная 'полных' данных. Этот дизайн эффективно решает проблемы высоких затрат на передачу данных и утечки конфиденциальной информации в традиционных моделях обработки данных. В традиционных моделях для защиты конфиденциальности данных требуется множественное шифрование, передача и дешифровка данных между различными узлами, что является не только затратным, но и представляет риск утечки данных. 'Слепое вычисление', через дизайн распределенных узлов, распределяет задачи обработки данных на различные узлы, сокращая количество передачи данных и риски, тем самым повышая эффективность и безопасность обработки данных.

С точки зрения защиты конфиденциальности 'слепое вычисление' имеет значительные преимущества. Оно может гарантировать, что данные остаются зашифрованными на протяжении всего процесса обработки, и даже узлы, участвующие в вычислениях, не могут видеть сами данные, действительно обеспечивая защиту конфиденциальности от начала до конца. Это имеет большое значение для обработки чувствительных данных, таких как финансовые данные, медицинские данные и т. д.

С точки зрения затрат на обработку данных, «слепые вычисления» оптимизируют процесс обработки данных, снижают передачу данных и множественные операции шифрования и дешифрования, а также уменьшают потребление вычислительных ресурсов и временные затраты. В облачной вычислительной среде пользователи могут загружать зашифрованные данные в сеть Nillion для обработки, не беспокоясь о безопасности данных в процессе вычислений, а также снижая затраты на передачу и обработку данных.

В терминах областей применения универсальность «слепого вычисления» обеспечивает его широкое применение в различных областях. Помимо сектора криптовалют, у него значительный потенциал в таких областях, как искусственный интеллект, здравоохранение и финансы. В области искусственного интеллекта «слепое вычисление» может защищать конфиденциальные данные пользователей при обеспечении безопасной поддержки данных для обучения моделей. В здравоохранении оно обеспечивает конфиденциальность и безопасность медицинских записей пациентов в процессе их обмена и анализа. В финансах оно гарантирует безопасность и конфиденциальность данных финансовых транзакций, предотвращая утечки данных и мошенничество.

4. Сценарии применения Nillion и кооперативная экосистема

4.1 Основные области применения

4.1.1 Защита конфиденциальности Web3

В мире Web3 общественная прозрачность данных повышает доверие к блокчейну, но также жертвует конфиденциальностью пользователей. Информация о транзакциях и данные на блокчейне общедоступны в реальном времени, и любой пользователь с доступом в интернет и соответствующими инструментами может получить доступ к чувствительной информации, хранящейся на общедоступном блокчейне. Это огромное препятствие для пользователей, которые чувствительны к конфиденциальности. Например, в приложениях децентрализованных финансов (DeFi) записи пользователей о транзакциях и информация об активах общедоступны, что может привести к утечкам конфиденциальной информации и даже к рискам безопасности.

Технология 'Слепые вычисления' Nillion вводит возможности приватных вычислений в Web3, эффективно решая эту проблему. Она позволяет пользователям обрабатывать чувствительные данные on-chain, не раскрывая их, обеспечивая сохранение данных в зашифрованном виде на протяжении всего процесса обработки, и даже узлы, участвующие в вычислениях, не могут видеть сами данные. Во время выполнения смарт-контрактов 'Слепые вычисления' могут шифровать данные в контракте, делая выполнение контракта более безопасным и сохраняющим конфиденциальность. Таким образом, 'Слепые вычисления' расширяют пространство проектирования приложений блокчейна, делая защиту конфиденциальности и децентрализацию возможными одновременно, больше не являются взаимоисключающими. Это предоставляет новое решение для пользователей с повышенными требованиями к конфиденциальности для входа в мир Web3 и открывает более широкое пространство для развития приложений Web3.

4.1.2 Поле искусственного интеллекта

С быстрым развитием технологии искусственного интеллекта, хотя она обеспечивает удобство для работы и жизни людей, она также несет риск утечки конфиденциальной информации. Для функционирования и обоснования искусственного интеллекта требуется большое количество данных, которые часто содержат чувствительную информацию пользователей, такую как информацию о транзакциях, пароли, идентификацию и коммерческие секреты. После того как эти данные будут выставлены в крупной централизованной компании, это принесет огромные социальные риски. При применении технологии распознавания лиц, если данные станут доступны, это может привести к краже идентичности пользователя; в интеллектуальной медицинской диагностике, если медицинские записи пациента станут доступны, это может представлять серьезную угрозу приватности и безопасности пациента.

Технология 'слепых вычислений' Nillion предоставляет эффективное решение для защиты конфиденциальности в области искусственного интеллекта. Через 'слепые вычисления' модели искусственного интеллекта могут быть безопасно обучены и рассмотрены без раскрытия исходных данных. На этапе предварительной обработки данных данные шифруются с использованием технологий, таких как гомоморфное шифрование, а затем зашифрованные данные подаются на вход модели искусственного интеллекта для обучения. Во время процесса обучения узлы выполняют вычисления над зашифрованными данными без необходимости расшифровки данных, тем самым защищая конфиденциальность данных. На этапе рассуждений технологию 'слепых вычислений' также можно использовать для обеспечения конфиденциальности входных данных и результатов вывода. Это делает технологию искусственного интеллекта более безопасной и надежной при работе с чувствительными данными, обеспечивая более надежную основу для защиты конфиденциальности в развитии искусственного интеллекта.

4.1.3 Финансовая и медицинская индустрия

Финансовая и медицинская отрасли - это две отрасли, которые имеют очень высокие требования к конфиденциальности и безопасности данных. В финансовой отрасли записи о клиентских транзакциях, информация об учетных записях, кредитные данные и т. д. являются конфиденциальной информацией. При утечке это может привести к финансовым убыткам и кредитным рискам для клиентов. В медицинской отрасли медицинские записи пациентов, результаты диагностики, генетические данные и т. д. затрагивают личную конфиденциальность. Утечка этой информации может иметь серьезные последствия для жизни и здоровья пациентов.

Технология безопасных многосторонних вычислений предоставляет новый способ безопасной обработки конфиденциальных данных для этих двух отраслей. В финансовом секторе банки и другие финансовые учреждения могут использовать безопасную технологию многосторонних вычислений для оценки рисков, утверждения кредитов и выполнения других бизнес-операций, не раскрывая конфиденциальность клиентов. В процессе утверждения кредита банки могут отправлять зашифрованные данные о клиентах на несколько узлов для вычислений. Узлы анализируют зашифрованные данные на основе заранее определенных алгоритмов для оценки кредитного риска клиента без необходимости знать конкретную информацию о клиенте. В медицинской сфере медицинские учреждения могут обмениваться медицинскими данными и анализировать их с помощью безопасной технологии многосторонних вычислений, защищая при этом конфиденциальность пациентов. Различные медицинские учреждения могут обмениваться зашифрованными медицинскими данными для совместных исследований и диагностики, не беспокоясь о риске утечки данных. Это не только способствует повышению качества и эффективности медицинских услуг, но и способствует развитию медицинских исследований, предоставляя более качественные медицинские услуги пациентам.

4.2 Кооперативные проекты и экологическое строительство

Ниллион активно разрабатывает экологическое строительство, сотрудничает с многими известными проектами для продвижения применения и развития технологии 'слепого вычисления'. В области блокчейна Ниллион сотрудничал с известными зашифрованными проектами, такими как NEAR, Aptos и Arbitrum. 13 сентября 2024 года приватная функция Ниллион была интегрирована с NEAR, позволяя более чем 750 проектам в экосистеме NEAR получить доступ к 'слепому вычислению'. Это сотрудничество позволяет технологии защиты конфиденциальности Ниллион быть интегрированной в больше приложений блокчейна, обеспечивая более надежную защиту конфиденциальности для этих приложений, расширяя при этом пользовательскую базу и рыночное влияние Ниллион.

В области искусственного интеллекта Nillion ассоциируется с Ritual, Rainfall, Skillful AI, Nuklai и Virtuals,io.netПроекты, такие как Capx, Dwinity, Brainstems и т. д., заключили партнерские отношения. Эти сотрудничества направлены на изучение применения технологии "слепого вычисления" в обучении моделей ИИ, выводе и защите конфиденциальности данных. Благодаря сотрудничеству с этими проектами по искусственному интеллекту, Nillion может интегрировать свои технологические преимущества с потребностями развития ИИ, обеспечивая более безопасное, защищенное конфиденциальностью решение для отрасли ИИ и способствуя здоровому развитию технологий искусственного интеллекта.

В медицинской сфере Nillion также накопила несколько партнеров, таких как Agerate, Naitur и MonadicDNA. Благодаря сотрудничеству с этими медицинскими проектами, Nillion стремится решить проблемы защиты конфиденциальности и безопасного обмена медицинскими данными, обеспечивая более надежную техническую поддержку для обработки и анализа данных в медицинской отрасли, а также способствуя цифровому преобразованию и инновационному развитию медицинской отрасли.

Эти совместные проекты имеют большое значение для экологического строительства и бизнес-расширения Nillion. Сотрудничая с проектами в различных областях, Nillion может применить свою технологию 'слепых вычислений' в более широком спектре сценариев, подтверждая осуществимость и эффективность технологии, непрерывно оптимизируя и улучшая ее. Сотрудничество также помогает Nillion привлекать больше разработчиков и пользователей, формируя благоприятный цикл экосистемы, совместно продвигая развитие и применение технологии защиты конфиденциальности и достигая ситуации выигрыша-выигрыша.

5. Экономика токена Nillion

5.1 Распределение токенов

$NIL - это утилитарный токен Nillion Network с общим предложением в 1 миллиард, распределенный следующим образом:

5.2 Использование токенов

• Обеспечение координационного уровня: Стейкинг токенов NIL может получить право голоса, используемое для защиты сети и определения эффективного набора валидаторов через механизм доказательства доли DeleGate.iod.

• Управление сетевыми ресурсами: пользователи платят токены NIL за использование слоя координации или делают слепые вычислительные запросы, тем самым способствуя эффективному управлению ресурсами.

• Экономика кластера Petnet: Поставщики инфраструктуры присоединяются к кластеру для облегчения слепого вычисления. Они зарабатывают награды токенов NIL, предоставляя безопасное хранение и ресурсы сети.

• Управление сетью: держатели NIL могут размещать свои токены для голосования по предложениям в сети на уровне координации или deleGate.io свое право голоса другим.

6. Рыночная производительность и тенденции развития Nillion

6.1 Рыночные данные и анализ индексов

На данный момент, хотя Nillion еще не проводила TGE (Token Generation Event), она достигла ряда значительных результатов в технической верификации и экологическом строительстве, которые можно количественно проанализировать через некоторые ключевые данные и показатели для оценки ее тенденций развития.

Что касается участия узла, количество валидаторов Nillion показывает стремительный тренд роста. На 24 сентября количество валидаторов Nillion достигло 75 841, что отражает высокий уровень внимания рынка и участия в проекте Nillion. Участие многочисленных валидаторов в сети Nillion не только помогает поддерживать стабильность и безопасность сети, но и способствует децентрализованному развитию сети. Большое количество валидаторов означает, что вычислительная и хранилищеспособность сети была эффективно расширена, что позволяет обрабатывать больше данных и задач, обеспечивая прочное основание для расширения сценариев применения Nillion.

В терминах мощности обработки данных общее количество вызовов к секретам и объем защищенных данных являются двумя важными показателями. На определенный момент общее количество вызовов к секретам составляет 37,33 миллиона раз, а общий объем защищенных данных составляет 513 ГБ. Общее количество вызовов к секретам отражает активность и потребность в приложениях сети Nillion в области вычислений по защите конфиденциальности. Большое количество вызовов указывает на то, что технология 'слепых вычислений' Nillion была широко испытана и применяется в практических приложениях, и имеется высокий рыночный спрос на ее возможности по защите конфиденциальности. Объем защищенных данных непосредственно отражает практическую ценность применения сети Nillion. 513 ГБ защищенных данных указывают на то, что Nillion сыграла важную роль в области защиты конфиденциальности данных, предоставляя пользователям безопасное и надежное хранилище данных и услуги их обработки.

Между этими данными существует тесная связь. Увеличение количества валидаторов позволяет обрабатывать больше данных, тем самым увеличивая общее количество вызовов к секретам и объем защищенных данных. Увеличение общего числа вызовов к секретам и объема защищенных данных дополнительно подтверждает практичность и надежность сети Nillion, привлекая больше валидаторов к участию и формируя благоприятный цикл. Согласно тенденциям развития, с непрерывным развитием экосистемы Nillion ожидается увеличение числа валидаторов, и возможности обработки данных будут дополнительно усилены. Также увеличится общее количество вызовов к секретам и объем защищенных данных, что заложит более прочный фундамент для развития Nillion на рынке.

Прогноз будущих тенденций развития 6.2

С постоянным развитием технологий и изменяющимися рыночными требованиями ожидается, что Nillion достигнет прорывов и развития в нескольких аспектах. В части расширения применения технологий технология 'слепых вычислений' Nillion имеет обширный потенциал применения. Помимо текущего участия в защите конфиденциальности веб-3, области искусственного интеллекта и финансово-медицинских отраслей, ожидается, что она будет применяться в более широких областях в будущем. В области интернета вещей с широким распространением устройств интернета вещей обмен данных и защита конфиденциальности между устройствами стали важными вопросами. Технология 'слепых вычислений' Nillion может обеспечить, что устройства интернета вещей сохраняют зашифрованные данные во время передачи и обработки данных, защищая конфиденциальность и безопасность пользователей. В области финансирования цепочки поставок технология 'слепых вычислений' может обеспечить защиту конфиденциальности данных цепочки поставок, обеспечивая при этом эффективное сотрудничество сторон и проведение транзакций без раскрытия чувствительной информации.

С точки зрения расширения доли рынка, Nillion установил хорошую экологическую базу в нескольких областях благодаря сотрудничеству с многими проектами. В будущем, с постоянным совершенствованием своей технологии и постоянным расширением сценариев применения, ожидается, что Nillion привлечет больше пользователей и партнеров, дальше расширив свою долю рынка. В блокчейн-сфере сотрудничество с проектами, такими как NEAR, Aptos и Arbitrum, позволяет интегрировать технологию защиты конфиденциальности Nillion в более многочисленные блокчейн-приложения, обеспечивая этим приложениям более сильные возможности защиты конфиденциальности, тем самым привлекая больше пользователей к использованию этих приложений и косвенно расширяя пользовательскую базу Nillion. В области искусственного интеллекта сотрудничество с проектами, такими как Ritual и Rainfall, помогает Nillion применить свою технологию к обучению и выводу моделей искусственного интеллекта, удовлетворяя потребности индустрии искусственного интеллекта в защите конфиденциальности данных, тем самым закрепляя свои позиции на рынке искусственного интеллекта.

В части установления стандартов отрасли, как инноватор в области защиты конфиденциальности, Nillion может участвовать или даже возглавлять разработку отраслевых стандартов в будущем. С ростом спроса на защиту конфиденциальности потребность отрасли в унифицированных стандартах защиты конфиденциальности становится все более настоятельной. Благодаря своим передовым технологиям и богатому практическому опыту, ожидается, что Nillion сыграет важную роль в формировании отраслевых стандартов, способствуя стандартизации и здоровому развитию всей отрасли защиты конфиденциальности. Устанавливая отраслевые стандарты, Nillion может не только укрепить свое положение и влияние в отрасли, но и обеспечить крепкую поддержку для продвижения своих технологий и продуктов, дополнительно укрепляя свое конкурентное преимущество на рынке.

Заключение

Nillion демонстрирует значительные преимущества в области защиты конфиденциальности и безопасности данных благодаря своей инновационной технологии 'слепых вычислений'. Эта технология обеспечивает эффективную обработку данных в зашифрованном состоянии путем агрегирования вычислений множества сторон, гомоморфного шифрования и других передовых технологий шифрования, предоставляя пользователям беспрецедентные решения по защите конфиденциальности.