მთავარი დეტალები
Nillion არის დეცენტრალიზებული ქსელი, რომელიც ორიენტირებულია მონაცემთა უსაფრთხოდ შენახვასა და დამუშავებაზე. ის იძლევა კონფიდენციალური მონაცემების გაშიფვრის გარეშე დამუშავების შესაძლებლობას.
Nillion-ის არქიტექტურა შედგება მონაცემთა დამუშავების ქსელისგან (Petnet), კოორდინაციის ქსელისგან (nilChain) და დაკავშირების ქსელისგან, თითოეული მათგანი გვთავაზობს მონაცემთა უსაფრთხოდ და ეფექტურად მართვის შესაძლებლობებს.
მონაცემთა კონფიდენციალურობის დაცვის მიზნით, Nillion იყენებს კრიპტოგრაფიის მეთოდებს, როგორიცაა Multi-Party Computation (MPC) და Homomorphic Encryption (HE).
შესავალი
Nillion წარმოადგენს დეცენტრალიზებულ ქსელს, რომლის დანიშნულებაა სენსიტიური მონაცემების უსაფრთხო დამუშავება და შენახვა. ის გვთავაზობს კონფიდენციალურობის დაცვის ინფრასტრუქტურას, სადაც დაშიფრული მონაცემების დამუშავება ხდება მათი გაშიფვრის გარეშე, რისთვისაც გამოიყენება მაღალი დონის კრიპტოგრაფიული მეთოდები.
რა არის Nillion?
Nillion არის განაწილებული კომპიუტერული პლატფორმა, რომელიც იძლევა მონაცემების უსაფრთხოდ და კონფიდენციალურობის დაცვით დამუშავების შესაძლებლობას. ტრადიციული ბლოკჩეინ-ქსელებისგან განსხვავებით, რომლებიც ფოკუსირებულია დეცენტრალიზებულ ქსელში ტრანზაქციების ვერიფიკაციაზე, Nillion სპეციალიზდება ეგრეთწოდებულ ბრმა გამოთვლებზე—დაშიფრული მონაცემების დამუშავებაზე მათი გაშიფვრის გარეშე. ეს გვაძლევს ისეთი სფეროების კონფიდენციალურობის და უსაფრთხოების გაუმჯობესების შესაძლებლობას, სადაც საჭიროა მონაცემთა კონფიდენციალურობის უზრუნველყოფა, როგორიცაა ხელოვნური ინტელექტი (AI), ფინანსები, ჯანდაცვა და საიდენტიფიკაციო მონაცემების დეცენტრალიზებული მართვა.
როგორ მუშაობს Nillion?
Nillion ქსელი შედგება სამი ძირითადი კომპონენტისგან: Petnet, nilChain, და ბრმა მოდულები. Petnet დეველოპერებს სთავაზობს კონფიდენციალურობის გაუმჯობესების ტექნოლოგიებზე (PET-ებზე) წვდომის და დაშიფრული მონაცემების უსაფრთხოდ შენახვის და დამუშავების შესაძლებლობას. nilChain-ის დანიშნულებაა გადახდების და წამახალისებელი ჯილდოების დამუშავების ხელშეწყობა ქსელის მუშაობის პროცესში აქტიური მონაწილეობის და რესურსების განაწილების უზრუნველყოფის მიზნით.
1. მონაცემთა დამუშავების ქსელი (Petnet)
ის წარმოადგენს Nillion ქსელის ძირითად კომპონენტს. Petnet ქსელი შედგება დეცენტრალიზებული ნოდებისგან, რომლებიც ერთობლივად მუშაობენ დაშიფრული მონაცემების დამუშავების მიზნით. რადგან ეს მიდგომა დაფუძნებულია „ბრმა გამოთვლებზე“, ცალკეულ ნოდს არ აქვს სრული წვდომა საწყის მონაცემებზე, რაც მნიშვნელოვნად ამცირებს მონაცემებზე არასანქცირებული წვდომის ალბათობას.
2. კოორდინაციის ქსელი (nilChain)
კოორდინაციის ქსელი, რომელსაც ეწოდება nilChain, შექმნილია Cosmos SDK-ს გამოყენებით და წარმოადგენს ქსელის რესურსების მართვის საფუძველს. მისი მეშვეობით იმართება სტეიკინგის მექანიზმები, გადახდები და მმართველობის პროცესი. რადგან nilChain ქსელი ფოკუსირებულია კოორდინაციაზე, მას არ აქვს სმარტ კონტრაქტების გაშვების მხარდაჭერა.
3. ბრმა მოდულები
ბრმა მოდულები წარმოადგენს დეველოპერებისთვის შექმნილ კრიპტოგრაფიულ ინსტრუმენტებს, რომლებიც იძლევა უსაფრთხო გამოთვლების განხორციელების საშუალებას საწყის მონაცემებზე წვდომის გარეშე. ამ მოდულებში ინტეგრირებულია კონფიდენციალურობის გაუმჯობესების ტექნოლოგიები (PET-ები), როგორიცაა:
Multi-party computation (MPC): გამოთვლების პროცესი გადანაწილებულია რამდენიმე მონაწილეს შორის, რისი წყალობითაც არც ერთ მონაწილეს არ აქვს წვდომა მონაცემთა სრულ ნაკრებზე.
Homomorphic encryption (HE): იძლევა დაშიფრული მონაცემების დამუშავების და დაშიფრული შედეგების გენერირების შესაძლებლობას შუალედურ საფეხურებზე მათი გაშიფვრის საჭიროების გარეშე.
არსებობს სამი ტიპის ბრმა მოდული: nilDB, nilAI და nilVM.
nilDB ეს არის მონაცემთა ბაზის სპეციალიზებული ტექნოლოგია, რომელიც დეველოპერებს და მომხმარებლებს აძლევს სენსიტიური მონაცემების გამოყენების შესაძლებლობას მათი კონფიდენციალურობის შენარჩუნებით. მისი მუშაობის პრინციპი ეფუძნება შესანახი მონაცემების რამდენიმე ნოდს შორის გადანაწილებას, რა დროსაც თითოეულ ნოდს წვდომა აქვს მხოლოდ დაშიფრული მონაცემების ნაწილზე.
nilAI არის ბრმა მოდული, რომელიც მხარდაჭერილია ხელოვნური ინტელექტით (AI). ხელოვნური ინტელექტის სერვისებისა და ინსტრუმენტებისთვის ის იყენებს დიდ ენობრივ მოდელებს (LLM-ებს), რაც უზრუნველყოფს მონაცემთა საიმედო დაცვას.
nilVM არის მოდული, რომელიც განკუთვნილია დეველოპერებისთვის და მისი დანიშნულებაა კონფიდენციალურობაზე ორიენტირებული აპლიკაციების შექმნა Python-ზე დაფუძნებული DSL ენის გამოყენებით. მას შეუძლია გაამარტივოს ბლოკჩეინთან ურთიერთქმედება, რისთვისაც მომხმარებლებს და დეველოპერებს აძლევს რამდენიმე ბლოკჩეინის მართვის და პირადი გასაღებების უსაფრთხოდ შენახვის საშუალებას MPC-ზე დაფუძნებული ხელმოწერების მეშვეობით.
Nillion-ის გამოყენება
კონფიდენციალურობაზე ორიენტირებული დიზაინის წყალობით Nillion-ის გამოყენება უამრავი დანიშნულებითაა შესაძლებელი. ის შეიძლება გამოყენებულ იქნეს მონაცემთა შენახვისთვის, მონაცემთა ანალიტიკისთვის, ხელოვნური ინტელექტის და მანქანური სწავლების სისტემებისთვის და ციფრული ხელმოწერებისთვის.
1. მონაცემთა უსაფრთხოდ შენახვა
Nillion ორგანიზაციებს სთავაზობს სენსიტიური მონაცემების დაშიფრულ ფორმატში შენახვის, ასევე მათზე უსაფრთხო წვდომის და დამუშავების შესაძლებლობას. მისი გამოყენება შესაძლებელია სხვადასხვა სფეროში, როგორიცაა ფინანსები, ჯანდაცვა ან სახელმწიფო დაწესებულებები, რომელთა საქმიანობა მოიცავს კონფიდენციალური ინფორმაციის მართვას.
2. მონაცემთა ანალიტიკა დაშიფრული ინფორმაციისთვის
Nillion-ის პლატფორმას აქვს ფუნქცია, სახელწოდებით SecretDataAnalytics, რომელიც იძლევა გამოთვლების განხორციელების საშუალებას დაშიფრული მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით. ეს იმას ნიშნავს, რომ ორგანიზაციებს შეეძლებათ სენსიტიური ინფორმაციის გაანალიზება საწყისი მონაცემების გამჟღავნების გარეშე.
3. დეცენტრალიზებული ხელოვნური ინტელექტი და მანქანური სწავლება
Nillion გვთავაზობს ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციების მხარდაჭერას კონფიდენციალური ტრენინგების და ურთიერთქმედების უზრუნველყოფით. ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს შეუძლიათ გააანალიზონ დაშიფრული მონაცემების ნაკრები მონაცემთა კონფიდენციალურობის კანონების დარღვევის გარეშე, რისი წყალობითაც შესაძლებელი ხდება ამ ქსელის გამოყენება სამედიცინო კვლევებში, თაღლითობის გამოვლენის და მომხმარებელთა ანალიტიკის სფეროში.
4. კრიპტოგრაფიული ხელმოწერები და დაცული ტრანზაქციები
Nillion-ის ხელმოწერების ფუნქცია იყენებს MPC ტექნოლოგიას, რისი მეშვეობითაც შესაძლებელია დაცული ციფრული ხელმოწერების გამოყენება ცენტრალური მართვის რგოლის საჭიროების გარეშე. ეს ფუნქცია განსაკუთრებით სასარგებლოა ფინანსური დაწესებულებებისთვის და დეცენტრალიზებული ავტონომიური ორგანიზაციებისთვის (DAO-ებისთვის), რომელთაც ესაჭიროებათ კონფიდენციალური ტრანზაქციების ვერიფიკაცია.
5. Retrieval-augmented generation (RAG) ხელოვნური ინტელექტისთვის
Retrieval-augmented generation (RAG) წარმოადგენს ხელოვნური ინტელექტის სტრუქტურას, რომელიც აუმჯობესებს LLM მონაცემების სიზუსტეს და შესაბამისობას. პასუხის გენერირებამდე, ის გარე წყაროებიდან აგროვებს მონაცემებს და ახდენს მათ ინტეგრაციას. PET-ებში RAG-ის ინტეგრაციის წყალობით, Nillion-ს შეუძლია ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ აპლიკაციებს მისცეს ტექსტური კონტენტის გენერირების შესაძლებლობა მონაცემთა კონფიდენციალურობის დაცვით.
Nillion (NIL) Binance Launchpool-ზე
2025 წლის 20 მარტს, Binance-მა განაცხადა, რომ Nillion (NIL) იქნებოდა Binance Launchpool-ზე გაშვებული 65-ე პროექტი. მომხმარებლები, რომლებიც ფარმინგის პერიოდში დაბლოკავდნენ საკუთარ BNB, FDUSD და USDC ტოკენებს, შეძლებდნენ NIL ჯილდოების მიღებას. პროგრამის ფარგლებში გაცემულ იქნა 35 მილიონი NIL.
ფარმინგის პერიოდის დასრულების შემდეგ მოხდა NIL ტოკენის ლისტინგი Binance-ზე და მიენიჭა Seed თეგი, მისი გადაცვლა შესაძლებელია USDT, BNB, FDUSD, USDC და TRY ტოკენებზე.
შეჯამება
Nillion გვთავაზობს საინტერესო მიდგომას, რაც მოიცავს უსაფრთხო გამოთვლებს და მონაცემთა შენახვას მაღალი დონის კრიპტოგრაფიული მეთოდების გამოყენებით. ბრმა გამოთვლების სისტემის მეშვეობით, ქსელს შეუძლია შემოგვთავაზოს უამრავი შესაძლებლობა, რომელთა შორისაა კონფიდენციალური ხელოვნური ინტელექტი, დაშიფრულ მონაცემთა ანალიტიკა და საიდენტიფიკაციო მონაცემების დეცენტრალიზებული მართვა.
დამატებითი საკითხავი
პასუხისმგებლობაზე უარის განაცხადი: წინამდებარე სტატია წარმოდგენილია მხოლოდ საგანმანათლებლო მიზნით. ეს კონტენტი თქვენთვის მოწოდებულია „არსებული სახით“ და განკუთვნილია მხოლოდ ზოგადი საინფორმაციო და საგანმანათლებლო მიზნებისთვის, რაიმე სახის რეპრეზენტაციისა თუ გარანტიის გარეშე. იგი არ უნდა იქნეს აღქმული, როგორც ფინანსური, იურიდიული ან პროფესიული რჩევა და არ არის განკუთვნილი იმისთვის, რომ რეკომენდაცია გაუწიოს რაიმე სახის კონკრეტული პროდუქტის ან სერვისის შეძენას. რჩევის მისაღებად უნდა მიმართოთ შესაბამის პროფესიონალ მრჩეველს. რადგან წინამდებარე სტატია მოწოდებულია მესამე მხარის მიერ, გაითვალისწინეთ, რომ მასში წარმოდგენილი შეხედულებები ეკუთვნის მესამე მხარეს და არ წარმოადგენს Binance Academy-ს შეხედულებებს. დამატებითი ინფორმაციის მისაღებად, სრულად გაეცანით აქ წარმოდგენილ პასუხისმგებლობაზე უარის განაცხადს. ციფრული აქტივების ფასები შეიძლება იყოს არასტაბილური. თქვენი ინვესტიციის ღირებულებამ შეიძლება დაიკლოს ან მოიმატოს და შესაძლოა ვერ შეძლოთ ინვესტირებული თანხის დაბრუნება. თქვენ ერთპიროვნულად ხართ პასუხისმგებელი თქვენს საინვესტიციო გადაწყვეტილებებზე და Binance Academy არ არის პასუხისმგებელი თქვენ მიერ განცდილ არანაირ ზარალზე. ეს მასალა არ უნდა იქნეს აღქმული, როგორც რაიმე სახის ფინანსური, იურიდიული, ან პროფესიული რჩევა. დამატებითი ინფორმაციის მისაღებად, გაეცანით ჩვენს გამოყენების პირობებს და რისკის შესახებ გაფრთხილებას.