1. 導入

1.1 背景と目的

ブロックチェーン技術の継続的な発展に伴い、暗号通貨市場は活発な発展を示し、世界の投資家から広範な注目を集めています。初期のビットコインの誕生から始まり、分散型デジタル通貨の時代を切り開いたビットコインから、イーサリアムなどの多様な暗号通貨まで、暗号通貨市場は規模を拡大し続け、ますます豊富なアプリケーションシナリオが存在します。ただし、暗号通貨市場は非常に変動が激しく、革新と変化に満ちており、新しいプロジェクトやアイデアが絶えず登場しています。

暗号通貨分野の新参者として、Nillionは独自の技術とアイデアで競争力のある市場で目立とうとしています。プライバシー保護、データセキュリティ、拡張性など、現在の暗号通貨市場におけるいくつかの懸念に取り組むことを約束し、ユーザーにより安全で効率的でプライバシー保護された暗号通貨サービスを提供することを目指しています。革新的な「ブラインド計算」技術は、さまざまな高度な暗号化技術を組み合わせ、データを暗号化された状態で効率的に処理することを目指しており、今日のプライバシー意識が高まる環境で非常に実用的な意義があります。

2. Nillionプロジェクトの概要

2.1基本的な紹介

Nillionは2022年に設立され、仮想通貨分野におけるプライバシー保護とデータセキュリティの問題に取り組む革新的なプロジェクトです。複数のコンピュータで構成される分散型ネットワークを構築し、独自の「ブラインドコンピューティング」技術を通じてユーザーに前例のないプライバシー保護ソリューションを提供することを目指しています。

『ブラインド計算』はNillionの核心技術であり、Multi-Party Computation（MPC）、ホモモーフィック暗号化、その他のプライバシー強化技術（PET）を含む複数の高度な暗号化技術の統合結果です。この技術により、サーバー（ノード）は暗号化されたデータ断片上で計算タスクを実行し、データ内容を開示せずにプライバシー保護の目標を達成できます。

他の暗号技術と比較して、「ブラインド計算」には独自の利点があります。たとえば、ゼロ知識証明（ZKP）は証明を生成するために莫大なコストがかかり、オフチェーンのストレージ+計算、オンチェーンの検証のみのシナリオに適しています。信頼される実行環境（TEE）は、ハードウェアメーカーによる隔離された環境での計算を頼りにしています。完全準同型暗号（FHE）は暗号化されたデータ上で直接計算を行うことができますが、現在は特定の操作のみをサポートしています。『ブラインド計算』は、ZKP、TEE、FHEなどの暗号技術を集約したより一般的なコンピューティングフレームワークであり、プライバシー保護のための統合されたエンジニアリングソリューションを探求しています。

Nillionネットワークでは、参加するコンピュータはノードと呼ばれます。これらのノードは、データを転送、保存、処理する強力な機能を持っており、タスクを実行する際にデータ自体を「見る」必要はありません。ノードは、入力データや出力結果を無視してプログラムを盲目的に実行します。ユーザーが署名した取引を表すノードの例を取ると、各ノードは取引と「共有」と呼ばれるキーを受け取りますが、実際の情報は含まれていません。暗号プロトコルを実行することで、ノードはユーザーの秘密キーにアクセスしたり、キーを再構築する必要がなく、共同で取引に署名することができます。これは、「盲目の計算」技術のセキュリティとプライバシー保護を示しています。

2.2 チームと資金調達状況

Nillionの創設チームのラインナップは豪華で、ブロックチェーン、金融、法律など多様なバックグラウンドを持つメンバーがおり、プロジェクトの成功のための堅固な基盤を築いています。最高戦略責任者のアンドリュー・マサントは、Hedera Hashgraphの共同創業者であり、ブロックチェーン分野で豊富な経験と深い技術的背景を持ち、Nillionに貴重な業界リソースと戦略的な洞察を提供しています。最高ビジネス責任者のスラバ・ルビンは、アメリカのクラウドファンディングサイトIndiegogoの創設者であり、優れたビジネス運営と市場開拓能力を持ち、効果的にNillionの成長と市場でのパートナーシップを推進しています。ジェネラルカウンセルのリンジー・ダナス・コーエンは、Coinbaseの元副ゼネラルカウンセルであり、暗号通貨の法的コンプライアンスにおける豊富な経験を持ち、Nillionの適合性のある道での着実な発展を保証しています。

Nillionは資金調達に関しても顕著な成果を上げています。2022年12月、NillionはDistributed Global主導による2000万ドルの資金調達ラウンドを完了し、AU21、Big Brain Holdings、Chapter One、GSR、HashKey、OP Crypto、SALT Fundが参加しました。これは市場がNillionプロジェクトに対する認識と信頼を示しています。2024年には、Hack VC主導による2,500万ドルの資金調達ラウンドを再び完了し、Nillionの財勢を一層強化し、技術研究開発、市場拡大、エコシステム構築に強力なサポートを提供します。これらの資金は「ブラインドコンピューティング」技術のR＆Dおよび適用の促進、ブロックチェーンとAI分野での影響力の拡大、ビジョンと目標の実現の加速に利用されます。

3. ニリオンテクノロジーの原則とイノベーション

『ブラインドコンピューティング』技術の分析3.1

3.1.1 技術的な定義と構成

「ブラインド計算」とは、Nillion cryptoの中核的な技術的ハイライトであり、マルチパーティ計算（MPC）や同型暗号などのさまざまな先進的な暗号技術を統合した革新的な成果です。マルチパーティ計算は、複数の参加者がそれぞれのデータをお互いに公開せずに対象関数を共同で計算することを可能にする暗号技術です。たとえば、ユーザー消費データのマルチパーティジョイント統計のシナリオでは、各参加者がそれぞれのユーザー消費記録を保持しています。マルチパーティ計算技術を通じて、彼らは自分自身のユーザー消費記録を他の当事者に公開することなく、合計消費額、平均消費額などを共同で計算することができます。同型暗号は、特定の計算操作を暗号文上で実行し、その結果が平文上で同じ計算操作を実行してから暗号化する結果と一致するようにする特殊な暗号化形式です。これにより、データを復号化する必要なく暗号化された状態で処理することができ、データのセキュリティを大幅に向上させることができます。

‘ブラインド計算’は、これらの技術の利点を巧みに組み合わせ、独自のプライバシー保護コンピューティングシステムを構築します。サーバー（ノード）が暗号化されたデータ断片で計算タスクを実行し、その過程全体でデータ内容が漏洩しないようにし、データ処理のプライバシーとセキュリティを実現します。この統合は単なる技術スタックではなく、注意深く設計されたアルゴリズムとプロトコルによって、さまざまな技術が協力し合い、お互いを補完しながら‘ブラインド計算’の実装を支援しています。たとえば、データの前処理段階では、同型暗号技術を使用してデータを暗号化し、送信および保管中にデータのセキュリティを確保します。計算段階では、多者計算技術を使用して複数のノード間での共同計算を実現し、各ノードが他のノードのデータ内容にアクセスできないようにします。

3.1.2 ワークフローとメカニズム

Nillionネットワークでは、「ブラインド計算」のワークフローが高度な複雑さと精度を示しています。ネットワークがデータ転送処理要求を受信すると、まずNada言語で特定の言語コンパイル前処理を行います。Nada言語は、『ブラインド計算』専用に設計されたプログラミング言語であり、元のデータを複数のセグメントに分割し、各セグメントを暗号化して、その後の転送および処理プロセス全体でデータを暗号化したままにします。このステップは、機密ファイルを複数の部分に分割し、各部分を別々に暗号化するのに似ており、1つの部分が漏洩しても、全体のファイルの内容が露出することはありません。

前処理されたデータセグメントは、AIVM仮想マシンにスケジューリングおよび割り当てのために入力されます。 AIVM仮想マシンは、各ノードの負荷と計算能力などの要因に基づいて、データセグメントを分散ノードにランダムに配布し、ストレージおよび計算にします。 データセグメントを受け取った後、各ノードは独自の環境でそれらを処理します。 データが暗号化されているため、ノードは計算プロセス中にデータの具体的な内容を知りません。 予め定義されたアルゴリズムに従って暗号化されたデータ上で特定の操作を実行することしかできません。 これは、ノードが封を処理しているようで、中身を知らずに、必要に応じてパッケージに特定の操作を行うことができるイメージです。

各ノードが計算を完了すると、計算結果が返されます。これらの結果は集計および統一検証を経て、計算の正確性と完全性を確保します。このプロセス中に、ゼロ知識証明などの検証アルゴリズムやテクノロジーが使用される場合があり、データの内容を明らかにせずに計算結果の正確性を検証します。このプロセスを通じて、Nillionネットワークは、ノードが「完全な」データを知ることなく、データの効果的な暗号化伝送、保存、および計算を実現し、盲目的な計算技術のセキュリティとプライバシー保護を完全に実証しています。

他の暗号技術と比較して3.2

セルフキープルーフ（ZKP）と比較すると、ZKPは主に特定の内容を公開せずに情報の真正性を検証することに焦点を当てています。Zcashのような匿名通貨の送金シナリオでは、ユーザーが送金を行う際に、ZKプルーフを生成して送金の権利を証明し、自分の身元の匿名性を確保する必要があります。ただし、ZKPプルーフを生成するには膨大な費用がかかるため、オフチェーンストレージ+計算およびオンチェーン検証専用のシナリオ（例：Rollup Layer2）に向いています。一方で、 'ブラインド計算'は情報の検証に焦点を当てるだけでなく、処理全体を通じてデータの暗号化と計算を重視し、計算プロセス中に膨大な費用をかける必要がないより包括的なプライバシー保護ソリューションとなります。

Trusted Execution Environment (TEE)は、ハードウェアメーカーによる計算を分離された環境で行う方法であり、ハードウェアが提供するセキュリティメカニズムを使用して比較的閉じた環境で計算タスクを実行します。ただし、TEEの適用はハードウェアによって制限され、異なるハードウェアメーカーが異なるTEEソリューションを提供する可能性があり、ハードウェアのコストや互換性も考慮すべき要因です。一方、「ブラインド計算」は、暗号技術のソフトウェアレベル統合に基づいており、特定のハードウェアに依存せず、より一般性と拡張性を提供します。

完全同型暗号（FHE）は、暗号化されたデータ上で直接計算を実行できますが、現在は特定の操作のみをサポートしています。いくつかの単純な数学的演算シナリオでは、FHEは暗号化されたデータの計算を実装するためにその利点を十分に発揮することができます。“ブラインドコンピューティング”はより一般的なコンピューティングフレームワークであり、ZKP、TEE、FHEなどの暗号化技術を統合し適用する潜在能力を持っており、プライバシー保護のための統合されたエンジニアリング実践スキームを探求することができます。複数のタイプの計算をサポートするだけでなく、さまざまな暗号化技術の利点を統合して、より広範囲のアプリケーションシナリオに適応することができます。

3.3 技術革新ポイントと利点

『ブラインド計算』の革新は、まず第一に、さまざまな暗号技術を統合する能力に反映されています。これにより、従来の暗号技術が独立して動作する状況が打破され、多重当事者計算、同形暗号化、ゼロ知識証明など、複数の先進的な暗号技術が統合され、協力して一体化されます。この統合された革新は、プライバシー保護のためにより強力な解決策を提供し、さまざまなシナリオでデータプライバシーとセキュリティに対する厳格な要件を満たします。

分散ノードの強化は、「ブラインドコンピューティング」の主要な革新でもあります。これにより、単一のノードがセグメント化されたストレージ+計算の機能を同時に持つことができ、検証可能なオープンガバナンスネットワークと組み合わせることで、ノードが「完全な」データを知らなくても効果的に機能することができます。この設計により、従来のデータ処理モデルにおける高いデータ送信コストとプライバシーリークの問題を効果的に解決します。従来のモデルでは、データプライバシーを保護するために、異なるノード間でデータの複数の暗号化、送信、および復号化が必要であり、これはコストがかかるだけでなく、データの露出のリスクも伴います。「ブラインドコンピューティング」は、分散ノードの設計を通じてデータ処理タスクを様々なノードに分散させることで、データ送信およびリスクの数を減らし、それによりデータ処理の効率とセキュリティを向上させます。

プライバシー保護の観点から、「ブラインド計算」には大きな利点があります。これにより、データが処理全体を通じて暗号化されたままになり、計算に関与するノードでさえデータ自体を見ることができません。これは、金融データ、医療データなどの機密データを処理する際に非常に重要です。

データ処理コストに関して、「ブラインド計算」はデータ処理プロセスを最適化し、データの送信や複数の暗号化および復号化操作を減らし、計算リソースと時間コストの消費を削減します。クラウドコンピューティングシナリオでは、ユーザーは暗号化されたデータをニリオンネットワークにアップロードして処理でき、計算プロセスでデータのセキュリティを気にする必要がなく、さらにデータの送信と処理コストを削減できます。

アプリケーション領域に関して、"ブラインドコンピューティング"の汎用性により、さまざまな分野で広く活用されています。暗号通貨の分野に加えて、人工知能、医療、金融などの分野で重要な潜在能力を持っています。人工知能の分野では、「ブラインドコンピューティング」はユーザーのプライバシーデータを保護しながらモデルトレーニングのための安全なデータサポートを提供できます。医療分野では、患者の医療記録の共有や分析プロセス中にプライバシーとセキュリティを確保します。金融分野では、金融取引データのセキュリティとプライバシーを保証し、データの漏洩や詐欺を防止します。

4. Nillionアプリケーションシナリオと協力エコシステム

4.1主要な適用分野

4.1.1 Web3プライバシー保護

Web3の世界では、データの公開透明性がブロックチェーンの信頼を高める一方で、ユーザーのプライバシーを犠牲にしています。ブロックチェーン上の取引情報やデータはリアルタイムで公開され、インターネットアクセスと関連ツールを持つ誰もが公開されているブロックチェーンに保存された機密情報にアクセスできます。これはプライバシーに敏感なユーザーにとって非常に大きな障害です。例えば、分散型ファイナンス（DeFi）アプリケーションでは、ユーザーの取引履歴や資産情報が一般に公開されており、プライバシー侵害やセキュリティリスクさえ引き起こす可能性があります。

Nillionの「Blind Computation」技術は、Web3にプライベートコンピューティング機能を導入し、この問題を効果的に解決します。これにより、ユーザーはデータを公開せずにオンチェーンでデータを処理できるようになり、データは処理中も暗号化されたままになり、計算に関与するノードさえもデータ自体を見ることができません。スマートコントラクトの実行中、『Blind Computation』は契約のデータを暗号化し、契約の実行をより安全かつプライバシーを保護するものにします。このようにして、『Blind Computation』はブロックチェーンアプリケーションの設計空間を拡大し、プライバシー保護と分散化を同時に可能にし、これらがもはや相互に排他的ではなくなります。これにより、より高いプライバシー要件を持つユーザーがWeb3の世界に参入するための新しい解決策が提供され、Web3アプリケーションの開発により広い空間が開かれます。

4.1.2 AIフィールド

人工知能技術の急速な発展により、人々の仕事や生活を便利にする一方で、プライバシーの漏洩リスクももたらしています。人工知能は訓練や推論プロセスで大量のデータを必要とし、これにはしばしばユーザーの機密情報が含まれています。取引情報、パスワード、身元、取引秘密などです。これらのデータが大手企業で露出されると、社会に大きな危険をもたらすことになります。顔認識技術の適用では、データが漏洩すると、ユーザーの身元が盗まれる可能性があります。また、インテリジェントな医療診断では、患者の医療記録が漏洩すると、患者のプライバシーやセキュリティに深刻な脅威をもたらす可能性があります。

Nillionの「ブラインド計算」技術は、AI分野における効果的なプライバシー保護ソリューションを提供しています。「ブラインド計算」を通じて、AIモデルはオリジナルデータを公開せずに安全にトレーニングおよび推論されることが可能です。データの前処理段階では、ホモモーフィック暗号化などの技術を使用してデータを暗号化し、その暗号化されたデータをAIモデルに入力してトレーニングを行います。トレーニングプロセス中、ノードはデータを復号する必要なく暗号化されたデータ上で計算を実行し、データのプライバシーを保護します。推論段階では、「ブラインド計算」技術を使用して入力データと出力結果のプライバシーを確保することもできます。これにより、AI技術は機密データの取り扱い時により安全で信頼性の高いものとなり、AI開発におけるプライバシー保護のより堅固な基盤を提供します。

4.1.3 金融および医療産業

金融業界と医療業界は、データのプライバシーとセキュリティに非常に高い要求を持つ2つの業界です。金融業界では、顧客の取引記録、口座情報、信用データなどがすべて機密情報となります。一旦漏洩すると、顧客の財務損失や信用リスクにつながる可能性があります。一方、医療業界では、患者の医療記録、診断結果、遺伝データなどが個人のプライバシーに関わる情報です。この情報が漏洩すると、患者の生活や健康に深刻な影響を与える可能性があります。

セキュアなマルチパーティ計算テクノロジーは、これら 2 つの業界の機密データを安全に処理する新しい方法を提供します。金融セクターでは、銀行やその他の金融機関は、安全なマルチパーティ計算テクノロジーを使用して、顧客のプライバシーを危険にさらすことなく、リスク評価、与信承認、およびその他の業務を実行できます。与信承認プロセス中に、銀行は暗号化された顧客データを複数のノードに送信して計算することができます。ノードは、事前定義されたアルゴリズムに基づいて暗号化されたデータを分析し、特定の顧客情報を知らなくても顧客の信用リスクを評価します。医療分野では、医療機関は患者のプライバシーを保護しながら、安全なマルチパーティ計算技術を使用して医療データを共有および分析できます。データ漏洩のリスクを心配することなく、異なる医療機関で暗号化された医療データを共有し、共同研究や診断を行うことができます。これは、医療サービスの質と効率を向上させるだけでなく、医学研究の発展を促進し、患者により良い医療サービスを提供するのに役立ちます。

4.2 協力プロジェクトと生態構築

Nillionは積極的に生態系の構築に取り組み、多くの有名なプロジェクトと協力して「ブラインドコンピューティング」技術の適用と開発を推進しています。ブロックチェーン分野では、NillionはNEAR、Aptos、Arbitrumなどの有名な暗号化プロジェクトと協力してきました。2024年9月13日、Nillionのプライバシー機能がNEARと統合され、NEAR生態系内の750以上のプロジェクトが「ブラインドコンピューティング」にアクセスできるようになりました。この協力により、Nillionのプライバシー保護技術がさらに多くのブロックチェーンアプリケーションに統合され、これらのアプリケーションにより強力なプライバシー保護能力を提供し、Nillionのユーザーベースと市場影響力を拡大することができます。

AIの分野では、NillionはRitual、Rainfall、Skillful AI、Nuklai、およびVirtualsと関連しています。io.netCapx、Dwinity、Brainstemsなどのプロジェクトは、提携を結んでいます。これらの協力関係は、「ブラインドコンピューティング」技術のAIモデルトレーニング、推論、およびデータプライバシー保護への応用を探求することを目的としています。これらのAIプロジェクトとの協力を通じて、Nillionは自社の技術的優位性をAIの開発ニーズと統合し、AI業界向けにより安全でプライバシー保護のソリューションを提供し、AI技術の健全な発展を促進することができます。

医療分野では、NillionはAgerate、Naitur、MonadicDNAなど複数のパートナーを獲得しています。これらの医療プロジェクトとの協力を通じて、Nillionは医療データのプライバシー保護と安全な共有の問題を解決し、医療産業におけるデータ処理と分析のための信頼性の高い技術サポートを提供し、医療産業のデジタル変革と革新的な発展を推進しています。

これらの共同プロジェクトは、Nillionの生態系構築とビジネス拡大にとって非常に重要です。異なる分野のプロジェクトと協力することで、Nillionは「ブラインド計算」技術をさまざまなシナリオに適用し、その技術の実現可能性と効果を検証し、継続的に最適化および改善します。協力はまた、Nillionがより多くの開発者やユーザーを引き寄せ、善循環生態系を形成し、プライバシー保護技術の開発と適用を共同で促進し、双方にとって有益な状況を実現します。

5. ニリオン トークンエコノミクス

5.1 トークン配分

$NILはNillion Networkのユーティリティトークンであり、総供給量は10億で、以下のように割り当てられています:

5.2 トークンの使用

• 協調レイヤーの確保: NILトークンをステーキングすることで投票権を取得し、DeleGate.iod Proof of Stakeメカニズムを介してネットワークを保護し、有効なバリデータセットを決定します。

• ネットワークリソースの管理：ユーザーは、協調レイヤーを使用したり、ブラインド計算リクエストを行ったりするために NIL トークンを支払います。これにより、効率的なリソース管理が促進されます。

• Petnet クラスターエコノミー: インフラストラクチャプロバイダーがクラスターに参加してブラインド計算を促進します。ネットワークに安全なストレージとリソースを提供することで、NIL トークン報酬を獲得します。

• ネットワークガバナンス：NIL保有者は、調整レイヤー内のオンチェーン提案に投票するためにトークンをステークしたり、他者に投票権を委任することができます。

6. ニリオン市場のパフォーマンスと開発トレンド

6.1 市場データと指数分析

現時点では、NillionはまだTGE（トークン生成イベント）を実施していませんが、技術検証や生態系の構築において一連の重要な成果を達成しており、いくつかの主要データと指標を通じて量的に分析することで、その開発トレンドを評価することができます。

ノードの参加に関して、Nillionのバリデータの数は急速な成長トレンドを示しています。9月24日現在、Nillionのバリデータの数は75,841に達し、Nillionプロジェクトへの市場の注目と参加の高いレベルを反映しています。Nillionネットワークに多数のバリデータが参加することは、ネットワークの安定性とセキュリティを維持するだけでなく、ネットワークの分散型開発を促進します。多数のバリデータがいることは、ネットワークの計算能力やストレージ容量が効果的に拡張されていることを意味し、より多くのデータやタスクを処理し、Nillionのアプリケーションシナリオの拡大に堅固な基盤を提供しています。

データ処理能力の観点から、秘密への挑戦の総数と保護されたデータの量は2つの重要な指標です。特定の時点での秘密への挑戦の総数は3733万回であり、保護されたデータの総量は513GBです。秘密への挑戦の総数は、Nillion Networkのプライバシー保護コンピューティングにおける活動とアプリケーションの需要を反映しています。多くの挑戦は、Nillionの「ブラインド計算」技術が実用的なアプリケーションで広く試され、プライバシー保護能力に対する市場の需要が高いことを示しています。保護されたデータの量は、Nillion Networkの実用的なアプリケーション価値を直接反映しています。513GBの保護されたデータは、Nillionがデータプライバシー保護の分野で重要な役割を果たし、ユーザーに安全で信頼性のあるデータストレージおよび処理サービスを提供していることを示しています。

これらのデータ間には密接な関係があります。検証者の数の増加により、より多くのデータを処理することが可能となり、その結果、秘密への挑戦の総数と保護されたデータ量が増加します。秘密への挑戦の総数と保護されたデータ量の増加は、Nillionネットワークの実用性と信頼性をさらに証明し、より多くの検証者を引きつけ、好循環を形成します。開発のトレンドから見ると、Nillionエコシステム構築の持続的な進展に伴い、検証者の数は引き続き増加し、データ処理能力もさらに向上することが期待されます。秘密への挑戦の総数と保護されたデータ量も増加し、市場でのNillionの発展により堅固な基盤を築くことになります。

6.2未来の開発トレンド予測

技術の継続的な発展と市場の需要の変化に伴い、Nillionは多くの側面での突破と発展を達成することが期待されています。技術アプリケーションの拡大に関して、Nillionの「ブラインドコンピューティング」技術は広範囲の適用ポテンシャルを持っています。Web3プライバシー保護、AI分野、金融および医療産業への現在の関与に加えて、将来的にはさらなる領域に適用されることが期待されています。IoT分野では、IoTデバイスの広範な普及に伴い、デバイス間のデータ相互作用とプライバシー保護が重要な問題となっています。Nillionの「ブラインドコンピューティング」技術は、データの送受信および処理中にIoTデバイスが暗号化されたデータを維持することを保証し、ユーザーのプライバシーとセキュリティを保護します。サプライチェーンファイナンスの分野では、「ブラインドコンピューティング」技術により、サプライチェーンデータのプライバシー保護を達成し、同時に当事者が機密情報を公開することなく効果的に協力して取引できるようになります。

市場シェアを拡大する観点から、Nillionは多くのプロジェクトとの協力を通じて、複数の分野で良好なエコロジー基盤を築いてきました。将来的には、技術の継続的な成熟とアプリケーションシナリオの拡大により、Nillionはさらに多くのユーザーやパートナーを惹きつけ、市場シェアをさらに拡大することが期待されています。ブロックチェーン分野では、NEAR、Aptos、Arbitrumなどのプロジェクトとの協力により、Nillionのプライバシー保護技術がより多くのブロックチェーンアプリケーションに統合され、これらのアプリケーションにより強力なプライバシー保護機能が提供されることで、これらのアプリケーションを利用するユーザーを増やし、Nillionのユーザーベースを間接的に拡大します。AI分野では、RitualやRainfallなどのプロジェクトとの協力により、Nillionは自社の技術をAIモデルのトレーニングと推論に応用し、データプライバシー保護に対するAI業界の需要を満たすことで、AI市場で立ち位置を確立しています。

産業標準の設定に関して、プライバシー保護分野の革新者として、Nillionは将来的には産業標準の策定に参加したり、リードしたりするかもしれません。プライバシー保護への需要が増加する中、産業界の統一されたプライバシー保護基準への必要性はますます高まっています。Nillionは先進技術と豊富な実践経験を持つことから、産業標準の策定において重要な役割を果たし、プライバシー保護産業全体の標準化と健全な発展を推進することが期待されています。産業標準の設定により、Nillionは業界での地位と影響力を向上させるだけでなく、自社の技術と製品の提唱を強力にサポートし、市場競争力をさらに強化することができます。

結論

Nillionは革新的な「ブラインド計算」技術による暗号化された状態のデータの効率的な処理を実現し、多者間計算、同型暗号化、他の先進的な暗号化技術を集約することで、プライバシー保護ソリューションを提供し、ユーザーに前代未聞のプライバシー保護を提供しています。