1. Вступ

1.1 Контекст і мета

Завдяки постійному розвитку технології блокчейн ринок криптовалют продемонстрував енергійний розвиток, привернувши широку увагу з боку світових інвесторів. Від народження раннього біткойна, який відкрив еру децентралізованої цифрової валюти, до нинішніх різноманітних криптовалют, таких як Ethereum, ринок криптовалют продовжує розширюватися в масштабах, з все більш багатими сценаріями застосування. Однак ринок криптовалют дуже нестабільний і сповнений інновацій та змін, постійно з'являються нові проекти та ідеї.

Як новачок у галузі криптовалюти, Nillion прагне виділитися на цьому конкурентному ринку своєю унікальною технологією та ідеями. Вона прагне вирішити деякі давні проблеми на поточному ринку криптовалют, такі як захист конфіденційності, безпека даних і масштабованість, щоб надати користувачам більш безпечні, ефективні та конфіденційні послуги з криптовалютами. Її інноваційна технологія «сліпого обчислення», яка поєднує різноманітні передові технології шифрування, спрямована на досягнення ефективної обробки даних в зашифрованому стані, що має значуще практичне значення в сьогоднішньому все більш конфіденційному середовищі.

2. Огляд проекту Nillion

2.1 Основне введення

Nillion був заснований у 2022 році і є інноваційним проєктом, присвяченим вирішенню проблем конфіденційності та безпеки даних у галузі криптовалют. Ціль проєкту - побудувати децентралізовану мережу, що складається з кількох комп'ютерів, надаючи користувачам неперевершені рішення забезпечення конфіденційності за допомогою унікальної технології 'сліпого обчислення'.

«Сліпе обчислення» - це основна технологія Nillion, яка є інтегрованим результатом кількох передових технологій шифрування, включаючи багатостороннє обчислення (MPC), гомоморфне шифрування та інші технології, що підвищують конфіденційність (PET). Ця технологія дозволяє серверу (вузлу) виконувати обчислювальні завдання на зашифрованих фрагментах даних, не розголошуючи їх зміст, тим самим досягаючи мети захисту конфіденційності.

Порівняно з іншими криптографічними технологіями, «сліпе обчислення» має унікальні переваги. Наприклад, докази знань (ZKP) потребують великих витрат на генерацію доказів, що підходить для зберігання + обчислень поза ланцюжком, тільки для сценаріїв перевірки на ланцюжку; оточення довіри до виконання (TEE) ґрунтується на виробниках апаратного забезпечення для виконання обчислень в ізольованих середовищах; повністю гомоморфне шифрування (FHE) може виконувати обчислення безпосередньо на зашифрованих даних, але наразі підтримує лише конкретні операції. «Сліпе обчислення» є більш загальною обчислювальною рамкою, яка може агрегувати технології шифрування, такі як ZKP, TEE, FHE, тощо, досліджуючи інтегроване інженерне рішення для захисту конфіденційності.

У мережі Nillion участь беруть комп'ютери, які називаються вузлами. Ці вузли мають потужні можливості для передачі, зберігання та обробки даних, і вони не потребують 'бачити' самі дані під час виконання завдань. Вузли сліпо виконують програми, ігноруючи вхідні дані або вихідні результати. На прикладі вузлів, що представляють підписані користувачем транзакції, кожен вузол отримує транзакцію та ключ, який називається 'shared', що не містить жодної фактичної інформації. Запускаючи протоколи шифрування, вузли можуть колективно підписувати транзакції, не потребуючи відновлення ключів або доступу до приватного ключа користувача, що демонструє безпеку та конфіденційність технології 'сліпого обчислення'.

2.2 Команда та фінансова ситуація

Склад команди засновників Nillion розкішний, з членами з різним досвідом, що охоплюють різні галузі, такі як блокчейн, фінанси та право, що закладає міцну основу для успіху проекту. Головний стратегічний директор Ендрю Масанто є співзасновником Hedera Hashgraph і приносить багатий досвід і глибоку технічну підготовку в галузі блокчейну, надаючи Nillion цінні галузеві ресурси та стратегічні ідеї. Головний комерційний директор Слава Рубін є засновником американського краудфандингового веб-сайту Indiegogo, який володіє видатними бізнес-операціями та можливостями розвитку ринку для ефективного зростання Nillion та партнерства на ринку. Генеральний юрисконсульт Ліндсі Данас Коен, колишній заступник генерального юрисконсульта Coinbase, має великий досвід у дотриманні законодавства про криптовалюту, що забезпечує стабільний розвиток Nillion на відповідному шляху.

У фінансовому плані Nillion також досягнув помітних результатів. У грудні 2022 року Nillion закрила раунд фінансування на суму 20 мільйонів доларів під керівництвом Distributed Global з участю AU21, Big Brain Holdings, Chapter One, GSR, HashKey, OP Crypto та SALT Fund, що демонструє визнання ринку та довіру до проекту Nillion. У 2024 році Nillion знову завершить раунд фінансування на суму 25 мільйонів доларів під керівництвом Hack VC, що ще більше посилює фінансову міцність Nillion та надає міцну підтримку для дослідження та розробки технологій, розширення ринку та побудови екосистеми. Ці кошти будуть використані для просування досліджень та застосування технології "сліпого обчислення", розширення впливу у сфері блокчейну та штучного інтелекту та прискорення втілення своєї візії та цілей.

3. Принципи технологій та інновацій Nillion

3.1 Аналіз технології «сліпих обчислень»

3.1.1 Технічне визначення та склад

«Сліпі обчислення» є основною технологічною родзинкою криптовалюти Nillion, яка є інноваційним результатом, що інтегрує різні передові технології шифрування, такі як багатосторонні обчислення (MPC) і гомоморфне шифрування. Багатосторонні обчислення — це криптографічна технологія, яка дозволяє кільком учасникам спільно обчислювати цільову функцію без розкриття відповідних даних один одному. Наприклад, у сценарії багатосторонньої спільної статистики даних про споживання користувачами, кожен учасник має власні рекорди споживання користувачів. За допомогою технології багатосторонніх обчислень вони можуть спільно розраховувати загальні обсяги споживання, середнє споживання та інші статистичні дані, не розкриваючи свої відповідні записи споживання користувачами іншим сторонам. Гомоморфне шифрування — це особлива форма шифрування, яка дозволяє виконувати певні обчислювальні операції над зашифрованим текстом, при цьому результати узгоджуються з результатами виконання тих самих обчислювальних операцій над відкритим текстом і подальшим його шифруванням. Це означає, що дані можуть оброблятися в зашифрованому стані без необхідності розшифровки, що значно підвищує безпеку даних.

‘Сліпе обчислення’ вдало поєднує переваги цих технологій для побудови унікальної системи обчислень, що зберігають конфіденційність. Це дозволяє серверу (вузлу) виконувати обчислювальні завдання на зашифрованих фрагментах даних, забезпечуючи невикривлення вмісту даних протягом всього процесу, тим самим досягаючи конфіденційності та безпеки обробки даних. Ця інтеграція - це не просто технологічний стек, але завдяки уважно розробленим алгоритмам та протоколам різні технології співпрацюють і доповнюють одна одну, спільно підтримуючи реалізацію ‘сліпого обчислення’. Наприклад, на етапі попередньої обробки даних використовується технологія гомоморфного шифрування для зашифрування даних з метою забезпечення безпеки даних під час передачі та зберігання; на етапі обчислення використовується технологія багатостороннього обчислення для досягнення спільного обчислення між кількома вузлами, забезпечуючи при цьому, що кожен вузол не може отримати доступ до вмісту даних інших вузлів.

3.1.2 Робочий процес та механізм

У мережі Nillion робочий процес 'сліпого обчислення' демонструє високий рівень складності та точності. Коли мережа отримує запити на обробку передачі даних, спочатку відбувається конкретна попередня обробка компіляції у мові Nada. Мова Nada є мовою програмування, спеціально розробленою для 'сліпого обчислення', яка може розділити початкові дані на кілька сегментів та зашифрувати кожен сегмент, утримуючи дані зашифрованими на протязі наступних процесів передачі та обробки. Цей крок схожий на розбиття конфіденційного файлу на кілька частин та шифрування кожної частини окремо, тому навіть якщо одна частина стає відома, це не розголосить вміст цілого файлу.

Попередньо оброблені сегменти даних потраплять у віртуальну машину AIVM для планування та розподілу. Віртуальна машина AIVM схожа на інтелектуальний менеджер ресурсів, який випадковим чином розподілятиме сегменти даних між розподіленими вузлами для зберігання та обчислень на основі таких факторів, як навантаження та обчислювальна потужність кожного вузла. Отримавши сегменти даних, кожен вузол буде обробляти їх у своєму середовищі. Оскільки дані зашифровані, вузли не знають конкретного вмісту даних під час процесу обчислень і можуть працювати лише з зашифрованими даними за заздалегідь визначеними алгоритмами. Це схоже на вузол, який обробляє герметичний пакет, не знаючи, що всередині, але маючи можливість виконувати конкретні операції над пакетом за потреби.

Коли кожен вузол завершує обчислення, він поверне результати обчислень. Ці результати пройдуть агрегацію та єдину перевірку для забезпечення точності та цілісності обчислень. Під час цього процесу можуть використовуватися деякі алгоритми та технології перевірки, такі як докази нульового знання, для перевірки правильності результатів обчислень, не розголошуючи зміст даних. Через цей процес мережа Nillion досягає ефективної зашифрованої передачі, зберігання та обчислення даних без вузлів, які знають «повні» дані, повністю демонструючи безпеку та конфіденційність технології «сліпого обчислення».

3.2 порівняно з іншими технологіями шифрування

Порівняно з доказом нульового знання (ZKP), ZKP головним чином зосереджується на перевірці автентичності інформації без розголошення будь-якого конкретного вмісту. У сценарії переказу анонімної валюти, такої як Zcash, коли користувачі здійснюють перекази, вони повинні генерувати доказ ZK, щоб підтвердити своє право на переказ та забезпечити анонімність своєї особи. Однак генерація доказу ZKP потребує величезних витрат, що робить його більш підходящим для зберігання + обчислення поза ланцюжком та сценаріїв тільки для верифікації на ланцюжку, таких як Rollup Layer2. З іншого боку, «сліпі обчислення» не тільки зосереджується на перевірці інформації, але й наголошує на шифруванні та обчисленні даних протягом всього процесу, роблячи його більш комплексним рішенням забезпечення конфіденційності без потреби у таких великих витратах під час процесу обчислення.

Trusted Execution Environment (TEE) — це метод, який покладається на виробників обладнання для виконання обчислень в ізольованих середовищах. Він виконує обчислювальні завдання у відносно закритому середовищі, використовуючи механізми безпеки, що надаються апаратним забезпеченням для забезпечення безпеки даних. Однак застосування TEE обмежене апаратним забезпеченням, оскільки різні виробники обладнання можуть надавати різні рішення TEE, і вартість і сумісність апаратного забезпечення також є факторами, які слід враховувати. З іншого боку, «сліпі обчислення» базуються на інтеграції технології шифрування на програмному рівні, незалежної від конкретного обладнання, і пропонують кращу загальну та масштабованість.

Повністю гомоморфне шифрування (FHE) може виконувати обчислення безпосередньо над зашифрованими даними, але наразі підтримує лише певні операції. У деяких простих математичних сценаріях операцій FHE може повною мірою використати свої переваги для реалізації обчислень зашифрованих даних. «Сліпі обчислення» — це більш загальна обчислювальна структура, яка має потенціал для aggreGate.io та застосування технологій шифрування, таких як ZKP, TEE, FHE тощо, для вивчення інтегрованої схеми інженерної практики для захисту конфіденційності. Він не тільки може підтримувати кілька типів обчислень, але й інтегрувати переваги різних технологій шифрування для адаптації до ширшого спектру сценаріїв застосування.

3.3 Технологічні інноваційні пункти та переваги

Інновація «сліпого обчислення» перш за все відображається в здатності агрегувати різноманітні криптографічні технології Gate.io. Вона руйнує ситуацію, коли традиційні криптографічні технології працюють незалежно одна від одної, інтегруючи кілька передових криптографічних технологій, таких як багатостороннє обчислення, гомоморфне шифрування, докази з нульовим рівнем довіри тощо, утворюючи синергетичне ціле. Ця інтегрована інновація забезпечує більш потужне рішення для захисту конфіденційності, відповідаючи жорстким вимогам щодо конфіденційності та безпеки даних в різних сценаріях.

Удосконалення розподілених вузлів також є основною інновацією «сліпих обчислень». Це дозволяє одному вузлу мати можливості сегментованого зберігання + обчислень одночасно в поєднанні з перевіреною відкритою мережею управління, що дозволяє вузлам ефективно функціонувати без знання «повних» даних. Така конструкція ефективно вирішує проблеми високих витрат на передачу даних і витоку конфіденційності в традиційних моделях обробки даних. У традиційних моделях захист конфіденційності даних вимагає багаторазового шифрування, передачі та дешифрування даних між різними вузлами, що не тільки дорого, але й створює ризик розкриття даних. «Сліпі обчислення», завдяки конструкції розподілених вузлів, розподіляють завдання з обробки даних по різних вузлах, зменшуючи кількість передач даних і ризики, тим самим підвищуючи ефективність і безпеку обробки даних.

З погляду захисту конфіденційності, «сліпе обчислення» має значні переваги. Це може забезпечити, що дані залишаються зашифрованими протягом всього процесу обробки, навіть вузли, які беруть участь у обчисленні, не можуть бачити самі дані, що дійсно забезпечує захист конфіденційності від кінця до кінця. Це має велике значення для обробки чутливих даних, таких як фінансові дані, медичні дані, тощо.

З погляду витрат на обробку даних «сліпий розрахунок» оптимізує процес обробки даних, зменшує передачу даних та кілька операцій шифрування та розшифрування, а також зменшує витрати обчислювальних ресурсів та часу. У сценарії хмарних обчислень користувачі можуть завантажувати зашифровані дані в мережу Nillion для обробки, не переймаючись про безпеку даних у процесі обчислень, при цьому зменшуючи витрати на передачу та обробку даних.

Щодо областей застосування, універсальність «сліпого обчислення» дозволяє його широке застосування в різних галузях. Окрім сектора криптовалют, він має значний потенціал в таких областях, як штучний інтелект, охорона здоров'я та фінанси. У галузі штучного інтелекту «сліпе обчислення» може захищати конфіденційні дані користувачів, забезпечуючи безпечну підтримку даних для навчання моделей. У сфері охорони здоров'я воно забезпечує конфіденційність та безпеку медичних записів пацієнтів під час процесів обміну та аналізу. У фінансах воно гарантує безпеку та конфіденційність даних фінансових транзакцій, запобігаючи витоку даних та шахрайству.

4. Сценарії застосування Nillion та кооперативний екосистема

4.1 Основні області застосування

4.1.1 Захист конфіденційності веб-3

У світі Web3 громадська прозорість даних підвищує довіру до блокчейну, але також жертвує приватністю користувачів. Інформація про транзакції та дані на блокчейні доступні публічно в реальному часі, і будь-хто з доступом до Інтернету та відповідними інструментами може отримати доступ до чутливої інформації, збереженої на громадському блокчейні. Це велика перешкода для користувачів, які чутливі до приватності. Наприклад, у децентралізованих фінансових (DeFi) додатках записи про транзакції користувачів та інформація про активи є публічно доступними, що може призвести до порушень конфіденційності та навіть до ризиків безпеки.

Технологія 'Бліндові обчислення' від Nillion вводить можливості приватного обчислення у Web3, ефективно вирішуючи цю проблему. Вона дозволяє користувачам обробляти чутливі дані on-chain, не розголошуючи їх, забезпечуючи, що дані залишаються зашифрованими протягом всього процесування, і навіть вузли, що беруть участь у обчисленні, не можуть бачити самі дані. Під час виконання смарт-контрактів 'Бліндові обчислення' може зашифрувати дані в контракті, забезпечуючи більш безпечне виконання контракту та зберігаючи приватність. Таким чином, 'Бліндові обчислення' розширює дизайн простору блокчейн-застосувань, забезпечуючи одночасно можливість захисту приватності та децентралізацію, які вже не є взаємовиключними. Це надає нове рішення користувачам з більш високими вимогами до конфіденційності для входу в світ Web3 та відкриває ширший простір для розвитку веб-застосувань Web3.

4.1.2 AI Галузь

Зі швидким розвитком технології штучного інтелекту, хоча вона забезпечує зручність для роботи та життя людей, вона також несе ризик витоку конфіденційності. Штучний інтелект вимагає великої кількості даних у процесі навчання та міркувань, які часто містять конфіденційну інформацію користувачів, таку як інформація про транзакції, паролі, особи та комерційні таємниці. Як тільки ці дані будуть розкриті в централізованій великій компанії, це принесе величезні соціальні ризики. При застосуванні технології розпізнавання облич, витік даних може призвести до крадіжки особистих даних користувачів; У інтелектуальній медичній діагностиці, якщо витік медичних записів пацієнта може становити серйозну загрозу конфіденційності та безпеці пацієнта.

Технологія «сліпих обчислень» Nillion забезпечує ефективне рішення для захисту конфіденційності в галузі штучного інтелекту. За допомогою «сліпих обчислень» моделі штучного інтелекту можна безпечно навчати та аргументувати без розкриття вихідних даних. На етапі попередньої обробки даних дані шифруються за допомогою таких технологій, як гомоморфне шифрування, а потім зашифровані дані вводяться в модель штучного інтелекту для навчання. Під час навчального процесу вузли виконують обчислення на зашифрованих даних без необхідності розшифровувати дані, тим самим захищаючи конфіденційність даних. На етапі міркувань технологія «сліпих обчислень» також може бути використана для забезпечення конфіденційності вхідних даних і вихідних результатів. Це робить технологію штучного інтелекту більш безпечною та надійною під час обробки конфіденційних даних, забезпечуючи більш міцну основу для захисту конфіденційності під час розробки штучного інтелекту.

4.1.3 Фінансова та медична промисловість

Фінансова та медична галузі - це дві галузі, які мають надзвичайно високі вимоги до конфіденційності та безпеки даних. У фінансовій галузі записи про транзакції клієнтів, інформація про рахунки, кредитні дані тощо, є чутливою інформацією. Якщо вони стануть відомі, це може призвести до фінансових втрат та кредитних ризиків для клієнтів. У медичній галузі медичні записи пацієнтів, результати діагностики, генетичні дані тощо мають стосунок до особистої конфіденційності. Витік цієї інформації може мати серйозний вплив на життя та здоров'я пацієнтів.

Технологія безпечних багатосторонніх обчислень забезпечує новий спосіб безпечної обробки конфіденційних даних для цих двох галузей. У фінансовому секторі банки та інші фінансові установи можуть використовувати безпечну технологію багатосторонніх обчислень для проведення оцінки ризиків, схвалення кредитів та інших бізнес-операцій без розкриття конфіденційності клієнтів. Під час процесу схвалення кредиту банки можуть надсилати зашифровані дані клієнтів кільком вузлам для обчислення. Вузли аналізують зашифровані дані на основі заздалегідь визначених алгоритмів для оцінки кредитного ризику клієнта без необхідності знати конкретну інформацію про клієнта. У медичній сфері медичні установи можуть обмінюватися та аналізувати медичні дані за допомогою безпечної технології багатосторонніх обчислень, захищаючи при цьому конфіденційність пацієнтів. Різні медичні установи можуть обмінюватися зашифрованими медичними даними для спільних досліджень і діагностики, не турбуючись про ризик витоку даних. Це не тільки сприяє підвищенню якості та ефективності медичних послуг, а й сприяє розвитку медичних досліджень, надаючи якісніші медичні послуги для пацієнтів.

4.2 Кооперативні проекти та екологічна конструкція

Nillion активно втілюється в екологічну конструкцію, співпрацює з багатьма відомими проєктами для сприяння застосування та розвитку технології 'сліпого обчислення'. У сфері блокчейну Nillion співпрацював з відомими зашифрованими проєктами, такими як NEAR, Aptos та Arbitrum. 13 вересня 2024 року функція конфіденційності Nillion була інтегрована з NEAR, що дозволило понад 750 проєктам у екосистемі NEAR отримати доступ до 'сліпого обчислення'. Ця співпраця дозволяє технології захисту конфіденційності Nillion бути інтегрованою в більшу кількість блокчейн-застосунків, забезпечуючи більш потужні можливості захисту конфіденційності для цих застосунків, а також розширюючи базу користувачів та ринковий вплив Nillion.

У галузі штучного інтелекту Nillion пов'язаний з Ритуалом, Дощем, Кваліфікованим штучним інтелектом, Нуклай та Віртуальними,io.netПроекти, такі як Capx, Dwinity, Brainstems та інші, уклали партнерські угоди. Ці співпраці спрямовані на вивчення застосування технології 'сліпого обчислення' в навчанні моделей штучного інтелекту, інференції та захисту конфіденційності даних. Через співпрацю з цими проектами зі штучного інтелекту, Nillion може інтегрувати свої технологічні переваги з потребами розвитку штучного інтелекту, надаючи більш безпечне, захищене від переслідувань рішення для галузі штучного інтелекту та сприяючи здоровому розвитку технологій штучного інтелекту.

У медичній сфері Nillion також накопичив безліч партнерів, таких як Agerate, Naitur і MonadicDNA. Завдяки співпраці з цими медичними проектами Nillion прагне вирішувати питання захисту конфіденційності та безпечного обміну медичними даними, надавати більш надійну технічну підтримку для обробки та аналізу даних у медичній галузі, а також сприяти цифровій трансформації та інноваційному розвитку медичної галузі.

Ці спільні проекти мають велике значення для екологічної конструкції та розширення бізнесу Nillion. Співпрацюючи з проектами в різних галузях, Nillion може застосовувати свою технологію «сліпого обчислення» до ширшого спектру сценаріїв, підтверджуючи можливість та ефективність технології, постійно оптимізуючи та вдосконалюючи її. Співпраця також допомагає Nillion залучати більше розробників та користувачів, формуючи віртуальний цикл екосистеми, спільно сприяючи розвитку та застосуванню технології захисту конфіденційності та досягаючи взаємовигідної ситуації.

5. Економіка Токенів Nillion

5.1 Розподіл токенів

$NIL є утилітарним токеном мережі Nillion з загальним обсягом випуску 1 мільярд, розподіленим наступним чином:

5.2 Використання токенів

• Забезпечте координаційний шар: Утримання токенів NIL може отримати виборчі права, використовувати для захисту мережі та визначення ефективного набору валідаторів через механізм Proof of Stake DeleGate.iod.

• Керуйте ресурсами мережі: Користувачі оплачують токени NIL за використання координаційного рівня або роблять сліпі обчислювальні запити, тим самим сприяючи ефективному управлінню ресурсами.

• Економіка кластера Petnet: постачальники інфраструктури приєднуються до кластера для полегшення сліпого обчислення. Вони заробляють нагороди токенів NIL, надаючи безпечне зберігання та ресурси мережі.

• Управління мережею: власники NIL можуть ставити свої токени, щоб голосувати за пропозиції на ланцюжку узгодження, або делегувати свою виборчу силу іншим.

6. Ринкова діяльність та тенденції розвитку Nillion

6.1 Ринкові дані та аналіз індексів

На даний момент, хоча компанія Nillion ще не проводила TGE (подію з генерації токенів), вона досягла цілої низки значущих результатів у технічній верифікації та екологічній конструкції, які можна кількісно проаналізувати за допомогою деяких ключових даних та показників для оцінки її тенденції розвитку.

Щодо участі вузлів, кількість валідаторів Nillion демонструє швидкий темп зростання. На 24 вересня кількість валідаторів Nillion сягнула 75 841, що свідчить про високий рівень уваги ринку та участі в проєкті Nillion. Участь численних валідаторів в мережі Nillion не тільки допомагає забезпечити стабільність та безпеку мережі, але й сприяє децентралізованому розвитку мережі. Велика кількість валідаторів означає, що обчислювальна та зберігальна потужність мережі була ефективно розширена, що дозволяє обробляти більше даних та завдань, забезпечуючи міцну основу для розширення сценаріїв застосування Nillion.

З точки зору можливості обробки даних, загальна кількість викликів секретам і обсяг захищених даних є двома важливими показниками. Станом на конкретний час загальна кількість викликів секретів становить 37,33 мільйона разів, а загальний обсяг захищених даних становить 513 ГБ. Загальна кількість викликів секретам відображає активність і вимогу застосування Nillion Network в обчисленнях захисту конфіденційності. Велика кількість проблем вказує на те, що технологія «сліпих обчислень» Nillion була широко випробувана та застосована в практичних застосуваннях, з високим ринковим попитом на її можливості захисту конфіденційності. Обсяг захищених даних безпосередньо відображає практичну цінність застосування мережі Nillion. 513 ГБ захищених даних вказують на те, що Nillion відіграв важливу роль у сфері захисту конфіденційності даних, надаючи користувачам безпечні та надійні послуги зі зберігання та обробки даних.

Між цими даними існує тісний зв'язок. Збільшення кількості валідаторів дозволяє обробляти більше даних, тим самим збільшуючи загальну кількість викликів до секретів та обсяг захищених даних. Збільшення загальної кількості викликів до секретів та обсягу захищених даних додатково підтверджує практичність та надійність мережі Nillion, привертаючи більше валідаторів до участі і формування віртуозного циклу. За розвитковим трендом, з постійним просуванням будівництва екосистеми Nillion очікується подальший ріст кількості валідаторів і підвищення можливостей обробки даних. Загальна кількість викликів до секретів та обсяг захищених даних також збільшиться, закладаючи більш міцний фундамент для розвитку Nillion на ринку.

Прогноз майбутніх тенденцій розвитку 6.2

З постійним розвитком технологій і мінливими вимогами ринку очікується, що Nillion досягне проривів і розробок у багатьох аспектах. З точки зору розширення застосування технологій, технологія «сліпих обчислень» Nillion має великий потенціал застосування. На додаток до поточної участі в захисті конфіденційності Web3, галузі штучного інтелекту, а також у фінансовій та медичній галузях, очікується, що в майбутньому він також буде застосовуватися в більшій кількості сфер. У сфері Інтернету речей, з широкою популярністю пристроїв IoT, взаємодія даних та захист конфіденційності між пристроями стали важливими питаннями. Технологія «сліпих обчислень» Nillion може гарантувати, що пристрої IoT зберігають зашифровані дані під час передачі та обробки даних, захищаючи конфіденційність і безпеку користувачів. У сфері фінансування ланцюжка поставок технологія «сліпих обчислень» може забезпечити захист конфіденційності даних ланцюга поставок, забезпечуючи при цьому ефективну співпрацю та транзакції без розкриття конфіденційної інформації.

З точки зору розширення частки ринку Nillion встановив міцні екологічні основи в кількох галузях через співпрацю з багатьма проектами. У майбутньому, з постійним вдосконаленням своєї технології та постійним розширенням сценаріїв застосування, очікується, що Nillion залучить більше користувачів та партнерів, подальше розширюючи свою частку на ринку. У галузі блокчейну співпраця з проектами, такими як NEAR, Aptos та Arbitrum, дозволяє інтегрувати технологію захисту конфіденційності Nillion у більше блокчейн-застосування, забезпечуючи цим застосуванням більші можливості захисту конфіденційності, що залучає більше користувачів до використання цих застосувань та опосередковано розширює базу користувачів Nillion. У сфері штучного інтелекту співпраця з проектами, такими як Ritual та Rainfall, допомагає Nillion застосовувати свою технологію до навчання та інференції моделей штучного інтелекту, задовольняючи вимоги галузі штучного інтелекту до захисту конфіденційності даних, тим самим закріплюючись на ринку штучного інтелекту.

З точки зору встановлення галузевих стандартів, як новатор у галузі захисту конфіденційності, Nillion може взяти участь або навіть очолити формулювання галузевих стандартів у майбутньому. У зв'язку зі зростаючим попитом на захист конфіденційності потреба галузі в єдиних стандартах захисту конфіденційності стає все більш актуальною. Очікується, що завдяки передовим технологіям і багатому практичному досвіду Nillion відіграватиме важливу роль у формулюванні галузевих стандартів, сприяючи стандартизації та здоровому розвитку всієї індустрії захисту конфіденційності. Встановлюючи галузеві стандарти, Nillion може не тільки посилити свої позиції та вплив у галузі, але й надати потужну підтримку для просування своїх технологій і продуктів, ще більше зміцнюючи свою конкурентну перевагу на ринку.

Висновок

Nillion демонструє значні переваги в сфері захисту конфіденційності та безпеки даних завдяки своєї інноваційної технології «сліпого обчислення». Ця технологія забезпечує ефективну обробку даних у зашифрованому стані шляхом агрегування обчислень багатопартійних обчислень, гомоморфного шифрування та інших передових технологій шифрування, надаючи користувачам небачені рішення з захисту конфіденційності.