1. บทนำ

1.1 พื้นหลังและวัตถุประสงค์

กับการพัฒนาที่ต่อเนื่องของเทคโนโลยีบล็อกเชน ตลาดสกุลเงินดิจิทัลได้แสดงการพัฒนาที่แรงกล้า ดึงดูดความสนใจอย่างแพร่หลายจากนักลงทุนทั่วโลก ตั้งแต่เกิดของบิทคอยน์ต้นแบบ ซึ่งเปิดตัวยุคของสกุลเงินดิจิทัลแบบกระจาย จนถึงสกุลเงินดิจิทัลที่หลากหลายในปัจจุบัน เช่น เอทีเธอร์เรียม ตลาดสกุลเงินดิจิทัลยังคงขยายตัวในขอบเขตที่มีมากขึ้น พร้อมกับฉากการใช้งานที่มีความหลากหลายมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ตลาดสกุลเงินดิจิทัลมีความผันผวนสูงและเต็มไปด้วยนวัตกรรมและการเปลี่ยนแปลง โดยมีโครงการและความคิดใหม่ๆ ที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง

เป็นผู้เข้าร่วมในวงการสกุลเงินดิจิทัลใหม่ นิลลิอนมีความตั้งใจที่จะเด่นออกมาในตลาดที่แข่งขันด้วยเทคโนโลยีและความคิดที่เป็นเอกลักษณ์ มันมุ่งเน้นที่จะแก้ไขปัญหาบางประการที่มีมานานในตลาดสกุลเงินดิจิทัลปัจจุบัน เช่น การป้องกันความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัยของข้อมูล และความขยายขวาง เพื่อให้ผู้ใช้ได้รับบริการสกุลเงินดิจิทัลที่ปลอดภัย มีประสิทธิภาพ และคุ้มค่าสำหรับความเป็นส่วนตัว เทคโนโลยี 'blind computation' นวัตกรรมของมัน ซึ่งรวมเอาหลายเทคโนโลยีการเข้ารหัสขั้นสูง เพื่อทำให้การประมวลผลข้อมูลในสถานะที่เข้ารหัสเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งมีความสำคัญอย่างมากในสภาพแวดล้อมที่มีความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวมากขึ้นในปัจจุบัน

2. ภาพรวมของโครงการ Nillion

2.1 การแนะนำพื้นฐาน

Nillion ก่อตั้งขึ้นในปี 2022 และเป็นโครงการนวัตกรรมที่มุ่งเน้นการป้องกันความเป็นส่วนตัวและปัญหาด้านความปลอดภัยของข้อมูลในด้านสกุลเงินดิจิตอล มันมุ่งเน้นที่จะสร้างเครือข่ายที่แบ่งออกเป็นหลายเครื่องคอมพิวเตอร์ โดยให้ผู้ใช้ได้รับความป้องกันความเป็นส่วนตัวที่ไม่เคยมีมาก่อน ผ่านเทคโนโลยี 'blind computing' ที่เป็นเอกลักษณ์

'การคำนวณที่เป็นความลับ' เป็นเทคโนโลยีหลักของ Nillion ซึ่งเป็นผลลัพธ์การรวมกันของเทคโนโลยีการเข้ารหัสขั้นสูงหลายรูปแบบ รวมถึง Multi-Party Computation (MPC) Homomorphic Encryption และเทคโนโลยีเพิ่มความเป็นส่วนตัวอื่นๆ (PET) เทคโนโลยีนี้ช่วยให้เซิร์ฟเวอร์ (โหนด) สามารถทำงานคำนวณบนชิ้นส่วนของข้อมูลที่เข้ารหัสไว้ โดยไม่เปิดเผยเนื้อหาของข้อมูล ซึ่งทำให้บรรลุวัตถุประสงค์ในการป้องกันความเป็นส่วนตัว

เมื่อเทียบกับเทคโนโลยีการเข้ารหัสอื่น ๆ 'การคํานวณแบบตาบอด' มีข้อดีที่ไม่เหมือนใคร ตัวอย่างเช่นการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ (ZKP) ต้องการค่าใช้จ่ายจํานวนมากในการสร้างหลักฐานเหมาะสําหรับการจัดเก็บนอกเครือข่าย + การคํานวณการตรวจสอบแบบ on-chain เฉพาะสถานการณ์เท่านั้น สภาพแวดล้อมการดําเนินการที่เชื่อถือได้ (TEE) อาศัยผู้ผลิตฮาร์ดแวร์เพื่อทําการคํานวณในสภาพแวดล้อมที่แยกได้ การเข้ารหัสแบบ homomorphic อย่างสมบูรณ์ (FHE) สามารถทําการคํานวณโดยตรงกับข้อมูลที่เข้ารหัส แต่ปัจจุบันรองรับเฉพาะการดําเนินการเฉพาะเท่านั้น 'การคํานวณแบบตาบอด' เป็นกรอบการประมวลผลทั่วไปที่อาจ aggreGate.io เทคโนโลยีการเข้ารหัสเช่น ZKP, TEE, FHE ฯลฯ สํารวจโซลูชันวิศวกรรมแบบบูรณาการสําหรับการปกป้องความเป็นส่วนตัว

ในเครือข่าย Nillion คอมพิวเตอร์ที่เข้าร่วมจะเรียกว่าโหนด โหนดเหล่านี้มีความสามารถที่มีประสิทธิภาพในการส่งจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลและไม่จําเป็นต้อง 'ดู' ข้อมูลเองเมื่อทํางาน โหนดสุ่มสี่สุ่มห้ารันโปรแกรมโดยไม่สนใจข้อมูลอินพุตหรือผลลัพธ์เอาต์พุต ยกตัวอย่างโหนดที่แสดงถึงธุรกรรมที่ลงนามโดยผู้ใช้ แต่ละโหนดจะได้รับธุรกรรมและคีย์ที่เรียกว่า 'แชร์' ซึ่งไม่มีข้อมูลจริงใดๆ ด้วยการเรียกใช้โปรโตคอลการเข้ารหัสโหนดสามารถลงนามในธุรกรรมร่วมกันได้โดยไม่จําเป็นต้องสร้างคีย์ใหม่หรือเข้าถึงคีย์ส่วนตัวของผู้ใช้ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความปลอดภัยและการปกป้องความเป็นส่วนตัวของเทคโนโลยี 'การคํานวณแบบตาบอด'

2.2 ทีมและสถานการณ์การจัดหาเงินทุน

กลุ่มทีมผู้ก่อตั้งของ Nillion นั้นหรูหราโดยมีสมาชิกจากภูมิหลังที่หลากหลายครอบคลุมหลายสาขาเช่นบล็อกเชนการเงินและกฎหมายวางรากฐานที่มั่นคงสําหรับความสําเร็จของโครงการ ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายกลยุทธ์ Andrew Masanto เป็นผู้ร่วมก่อตั้ง Hedera Hashgraph และนําประสบการณ์อันยาวนานและภูมิหลังทางเทคนิคที่ลึกซึ้งในด้านบล็อกเชน โดยให้ทรัพยากรอุตสาหกรรมที่มีค่าและข้อมูลเชิงลึกเชิงกลยุทธ์แก่ Nillion ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายธุรกิจ Slava Rubin เป็นผู้ก่อตั้งเว็บไซต์คราวด์ฟันดิงของอเมริกา Indiegogo ซึ่งมีการดําเนินธุรกิจที่โดดเด่นและความสามารถในการพัฒนาตลาดเพื่อขับเคลื่อนการเติบโตและความร่วมมือของ Nillion ในตลาดอย่างมีประสิทธิภาพ ที่ปรึกษาทั่วไป Lindsay Danas Cohen อดีตรองที่ปรึกษาทั่วไปของ Coinbase มีประสบการณ์มากมายในการปฏิบัติตามกฎหมายสกุลเงินดิจิทัล ทําให้มั่นใจได้ว่า Nillion จะพัฒนาอย่างต่อเนื่องบนเส้นทางที่เป็นไปตามข้อกําหนด

ในแง่ของการจัดหาเงินทุน Nillion ยังได้รับผลลัพธ์ที่น่าทึ่ง ในเดือนธันวาคม 2022 Nillion ปิดรอบการระดมทุนมูลค่า 20 ล้านดอลลาร์ที่นําโดย Distributed Global โดยมีส่วนร่วมจาก AU21, Big Brain Holdings, Chapter One, GSR, HashKey, OP Crypto และ SALT Fund ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการยอมรับและความเชื่อมั่นของตลาดในโครงการ Nillion ในปี 2024 Nillion จะเสร็จสิ้นการระดมทุนมูลค่า 25 ล้านดอลลาร์อีกครั้งซึ่งนําโดย Hack VC ซึ่งช่วยเสริมความแข็งแกร่งทางการเงินของ Nillion และให้การสนับสนุนที่แข็งแกร่งสําหรับการวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีการขยายตลาดและการสร้างระบบนิเวศ เงินเหล่านี้จะถูกใช้เพื่อส่งเสริมการวิจัยและพัฒนาและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี "การประมวลผลแบบตาบอด" ขยายอิทธิพลในด้านบล็อกเชนและ AI และเร่งการตระหนักถึงวิสัยทัศน์และเป้าหมาย

3. หลักการและนวัตกรรมทางเทคโนโลยีของนิลเลียน

การวิเคราะห์เทคโนโลยี 'Blind Computing' รุ่น 3.1

3.1.1 นิยามทางเทคนิคและสรรพส่วน

"การคํานวณแบบตาบอด" เป็นจุดเด่นทางเทคโนโลยีหลักของ Nillion crypto ซึ่งเป็นผลลัพธ์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่รวมเทคโนโลยีการเข้ารหัสขั้นสูงต่างๆ เช่น การคํานวณแบบหลายฝ่าย (MPC) และการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิก การคํานวณแบบหลายฝ่ายเป็นเทคโนโลยีการเข้ารหัสที่ช่วยให้ผู้เข้าร่วมหลายคนสามารถคํานวณฟังก์ชันเป้าหมายร่วมกันได้โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลที่เกี่ยวข้องซึ่งกันและกัน ตัวอย่างเช่นในสถานการณ์ของสถิติร่วมหลายฝ่ายของข้อมูลการบริโภคของผู้ใช้ผู้เข้าร่วมแต่ละคนมีบันทึกการบริโภคของผู้ใช้ของตนเอง ด้วยเทคโนโลยีการคํานวณแบบหลายฝ่ายพวกเขาสามารถร่วมกันคํานวณปริมาณการใช้ทั้งหมดการบริโภคเฉลี่ยและข้อมูลทางสถิติอื่น ๆ โดยไม่ต้องเปิดเผยบันทึกการบริโภคของผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องต่อบุคคลอื่น การเข้ารหัสแบบ Homomorphic เป็นรูปแบบพิเศษของการเข้ารหัสที่ช่วยให้การดําเนินการคํานวณเฉพาะสามารถดําเนินการบนข้อความเข้ารหัสโดยผลลัพธ์จะสอดคล้องกับผลลัพธ์ของการดําเนินการคํานวณเดียวกันบนข้อความธรรมดาแล้วเข้ารหัส ซึ่งหมายความว่าข้อมูลสามารถประมวลผลในสถานะที่เข้ารหัสโดยไม่จําเป็นต้องถอดรหัสช่วยเพิ่มความปลอดภัยของข้อมูลอย่างมาก

'การคํานวณแบบตาบอด' ผสมผสานข้อดีของเทคโนโลยีเหล่านี้อย่างชาญฉลาดเพื่อสร้างระบบคอมพิวเตอร์ที่รักษาความเป็นส่วนตัวที่ไม่เหมือนใคร ช่วยให้เซิร์ฟเวอร์ (โหนด) สามารถทํางานคํานวณบนชิ้นส่วนข้อมูลที่เข้ารหัสเพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหาข้อมูลจะไม่รั่วไหลตลอดกระบวนการจึงบรรลุความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของการประมวลผลข้อมูล การรวมนี้ไม่ใช่สแต็คเทคโนโลยีที่เรียบง่าย แต่ผ่านอัลกอริธึมและโปรโตคอลที่ออกแบบมาอย่างพิถีพิถันเทคโนโลยีต่างๆจะทํางานร่วมกันและเสริมซึ่งกันและกันร่วมกันสนับสนุนการใช้งาน 'การคํานวณแบบตาบอด' ตัวอย่างเช่นในขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเทคโนโลยีการเข้ารหัสแบบ homomorphic จะใช้ในการเข้ารหัสข้อมูลเพื่อความปลอดภัยของข้อมูลในระหว่างการส่งและจัดเก็บข้อมูล ในขั้นตอนการคํานวณเทคโนโลยีการคํานวณแบบหลายฝ่ายถูกนํามาใช้เพื่อให้เกิดการประมวลผลร่วมกันระหว่างหลายโหนดในขณะที่ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแต่ละโหนดไม่สามารถเข้าถึงเนื้อหาข้อมูลของโหนดอื่นได้

กระบวนการและกลไก 3.1.2

ในเครือข่าย Nillion เวิร์กโฟลว์ของ 'การคํานวณแบบตาบอด' แสดงให้เห็นถึงความซับซ้อนและความแม่นยําในระดับสูง เมื่อเครือข่ายได้รับคําขอประมวลผลการส่งข้อมูลเครือข่ายจะต้องผ่านการประมวลผลล่วงหน้าการรวบรวมภาษาเฉพาะในภาษา Nada ก่อน ภาษา Nada เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสําหรับ 'การคํานวณแบบตาบอด' ซึ่งสามารถแยกข้อมูลต้นฉบับออกเป็นหลายส่วนและเข้ารหัสแต่ละส่วนทําให้ข้อมูลถูกเข้ารหัสตลอดกระบวนการส่งและประมวลผลที่ตามมา ขั้นตอนนี้คล้ายกับการแยกไฟล์ที่เป็นความลับออกเป็นหลายส่วนและเข้ารหัสแต่ละส่วนแยกกันดังนั้นแม้ว่าส่วนหนึ่งจะรั่วไหลออกมา แต่ก็จะไม่เปิดเผยเนื้อหาของไฟล์ทั้งหมด

เซ็กเมนต์ข้อมูลที่ประมวลผลล่วงหน้าจะเข้าสู่เครื่องเสมือน AIVM สําหรับการจัดกําหนดการและการจัดสรร เครื่องเสมือน AIVM เป็นเหมือนตัวจัดการทรัพยากรอัจฉริยะซึ่งจะสุ่มกระจายส่วนข้อมูลไปยังโหนดแบบกระจายสําหรับการจัดเก็บและการคํานวณตามปัจจัยต่างๆเช่นโหลดและพลังการประมวลผลของแต่ละโหนด หลังจากได้รับเซ็กเมนต์ข้อมูลแต่ละโหนดจะประมวลผลในสภาพแวดล้อมของตัวเอง เนื่องจากข้อมูลถูกเข้ารหัสโหนดจึงไม่ทราบเนื้อหาเฉพาะของข้อมูลในระหว่างกระบวนการคํานวณและสามารถทํางานกับข้อมูลที่เข้ารหัสตามอัลกอริทึมที่กําหนดไว้ล่วงหน้าเท่านั้น มันเหมือนกับโหนดที่ประมวลผลแพ็คเกจที่ปิดสนิทโดยไม่รู้ว่ามีอะไรอยู่ข้างใน แต่สามารถดําเนินการเฉพาะบนบรรจุภัณฑ์ได้ตามต้องการ

เมื่อแต่ละโหนดเสร็จสิ้นการคํานวณ, มันจะส่งกลับผลการคํานวณ. ผลลัพธ์เหล่านี้จะได้รับการรวบรวมและการตรวจสอบแบบรวมศูนย์เพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้องและความสมบูรณ์ของการคํานวณ ในระหว่างกระบวนการนี้อาจใช้อัลกอริธึมและเทคโนโลยีการตรวจสอบบางอย่างเช่นการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของผลการคํานวณในขณะที่ไม่เปิดเผยเนื้อหาของข้อมูล ด้วยกระบวนการนี้เครือข่าย Nillion สามารถส่งข้อมูลการจัดเก็บและการคํานวณข้อมูลที่เข้ารหัสได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยที่โหนดไม่ทราบข้อมูลที่ "สมบูรณ์" ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความปลอดภัยและการปกป้องความเป็นส่วนตัวของเทคโนโลยี 'การคํานวณแบบตาบอด' อย่างเต็มที่

3.2 เมื่อเทียบกับเทคโนโลยีการเข้ารหัสอื่น ๆ

เมื่อเทียบกับการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ (ZKP) ZKP มุ่งเน้นไปที่การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลเป็นหลักโดยไม่เปิดเผยเนื้อหาเฉพาะใด ๆ ในสถานการณ์การถ่ายโอนของสกุลเงินที่ไม่ระบุชื่อเช่น Zcash เมื่อผู้ใช้ทําการโอนพวกเขาจําเป็นต้องสร้างหลักฐาน ZK เพื่อพิสูจน์สิทธิ์ในการถ่ายโอนและรับรองการไม่เปิดเผยตัวตนของพวกเขา อย่างไรก็ตามการสร้างหลักฐาน ZKP ต้องใช้ค่าใช้จ่ายจํานวนมากทําให้เหมาะสําหรับการจัดเก็บนอกเครือข่าย + การคํานวณและสถานการณ์การตรวจสอบแบบ on-chain เท่านั้นเช่น Rollup Layer2 ในทางกลับกัน 'การคํานวณแบบตาบอด' ไม่เพียง แต่มุ่งเน้นไปที่การตรวจสอบข้อมูล แต่ยังเน้นการเข้ารหัสและการคํานวณข้อมูลตลอดการประมวลผลทั้งหมดทําให้เป็นโซลูชันการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่ครอบคลุมมากขึ้นโดยไม่จําเป็นต้องสร้างค่าใช้จ่ายจํานวนมากในระหว่างกระบวนการคํานวณ

Trusted Execution Environment (TEE) เป็นวิธีการที่อาศัยผู้ผลิตฮาร์ดแวร์เพื่อทําการคํานวณในสภาพแวดล้อมที่แยกได้ มันทํางานคอมพิวเตอร์ในสภาพแวดล้อมที่ค่อนข้างปิดโดยใช้กลไกความปลอดภัยที่ฮาร์ดแวร์จัดเตรียมไว้ให้เพื่อความปลอดภัยของข้อมูล อย่างไรก็ตามการประยุกต์ใช้ TEE ถูก จํากัด โดยฮาร์ดแวร์เนื่องจากผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ที่แตกต่างกันอาจให้บริการโซลูชั่น TEE ที่แตกต่างกันและค่าใช้จ่ายและความเข้ากันได้ของฮาร์ดแวร์ก็เป็นปัจจัยที่ต้องพิจารณาเช่นกัน ในทางกลับกัน "การคํานวณแบบตาบอด" นั้นขึ้นอยู่กับการรวมเทคโนโลยีการเข้ารหัสระดับซอฟต์แวร์โดยไม่ขึ้นกับฮาร์ดแวร์เฉพาะและให้ลักษณะทั่วไปและความสามารถในการปรับขนาดที่ดีขึ้น

การเข้ารหัสแบบ homomorphic อย่างสมบูรณ์ (FHE) สามารถทําการคํานวณโดยตรงกับข้อมูลที่เข้ารหัส แต่ปัจจุบันรองรับเฉพาะการดําเนินการเฉพาะเท่านั้น ในบางสถานการณ์การดําเนินการทางคณิตศาสตร์อย่างง่าย FHE สามารถให้ประโยชน์อย่างเต็มที่ในการใช้การประมวลผลข้อมูลที่เข้ารหัส "Blind computing" เป็นกรอบการประมวลผลทั่วไปซึ่งมีศักยภาพในการ aggreGate.io และใช้เทคโนโลยีการเข้ารหัสเช่น ZKP, TEE, FHE เป็นต้นเพื่อสํารวจรูปแบบการปฏิบัติทางวิศวกรรมแบบบูรณาการสําหรับการปกป้องความเป็นส่วนตัว ไม่เพียง แต่สามารถรองรับการประมวลผลหลายประเภทเท่านั้น แต่ยังสามารถรวมข้อดีของเทคโนโลยีการเข้ารหัสที่แตกต่างกันเพื่อปรับให้เข้ากับสถานการณ์การใช้งานที่หลากหลายขึ้น

3.3 คะแนนนวัตกรรมทางเทคโนโลยีและข้อดี

นวัสนาของ 'การคำนวณทาบทาม' อยู่ที่ความสามารถในการรวมกลุ่มไอโอทีโอได้มากมาย โดยที่มันทำให้เกิดการทำงานของเทคโนโลยีเข้าร่วมกันได้ โดยเบรกขั้นที่เทคโนโลยีเข้าร่วมกันได้ ทางการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการคำนวณหลายปาร์ตี้, การเข้ารหัสโฮโมอร์ฟิก, การพิสูจน์ศูนย์ศูนย์, ฯลฯ ซึ่งเป็นการสร้างหนึ่งเป็นระบบที่เข้ากันได้ นวัสนาที่ผสมผสานนี้จะให้คำตอบที่มีพลังงานมากขึ้นสำหรับการคุ้มครองความเป็นส่วนตัว ตอบสนองความต้องการที่เข้มงวดสำหรับความเป็นส่วนตัวข้อมูลและความปลอดภัยในสถานการณ์ต่างๆ

การปรับปรุงโหนดแบบกระจายยังเป็นนวัตกรรมที่สําคัญของ 'การประมวลผลแบบตาบอด' ช่วยให้โหนดเดียวมีความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลแบบแบ่งส่วน + การคํานวณพร้อมกันรวมกับเครือข่ายการกํากับดูแลแบบเปิดที่ตรวจสอบได้ทําให้โหนดทํางานได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องรู้ข้อมูล 'สมบูรณ์' การออกแบบนี้ช่วยแก้ปัญหาค่าใช้จ่ายในการส่งข้อมูลที่สูงและการรั่วไหลของความเป็นส่วนตัวในรูปแบบการประมวลผลข้อมูลแบบเดิมได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในรุ่นดั้งเดิมการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลจําเป็นต้องมีการเข้ารหัสการส่งและการถอดรหัสข้อมูลหลายครั้งระหว่างโหนดต่างๆซึ่งไม่เพียง แต่มีค่าใช้จ่ายสูง แต่ยังเสี่ยงต่อการเปิดเผยข้อมูลอีกด้วย 'การประมวลผลแบบตาบอด' ผ่านการออกแบบโหนดแบบกระจายกระจายงานประมวลผลข้อมูลไปยังโหนดต่างๆลดจํานวนการส่งข้อมูลและความเสี่ยงซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความปลอดภัยของการประมวลผลข้อมูล

ในเชิงคุ้มครองความเป็นส่วนตัว 'การคำนวณทาบทาม' มีข้อดีที่สำคัญ สามารถให้ความมั่นใจได้ว่าข้อมูลยังคงอยู่ในรูปของการเข้ารหัสตลอดกระบวนการประมวลผลทั้งหมด และแม้โหนดที่เกี่ยวข้องในการคำนวณจะไม่สามารถเห็นข้อมูลเอง ซึ่งทำให้ความเป็นส่วนตัวจากจุดสิ้นสุดถึงจุดสิ้นได้จริงๆ ซึ่งมีความสำคัญอย่างมากสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่เป็นข้อมูลที่เป็นอย่างไรดังกล่าวเช่น ข้อมูลทางการเงิน ข้อมูลทางการแพทย์ ฯลฯ

ในเชิงค่าใช้จ่ายในการประมวลผลข้อมูล การคำนวณอย่างละเอียดช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการประมวลผลข้อมูล ลดการส่งข้อมูลและการเข้ารหัสถอดรหัสที่ซับซ้อน ลดการใช้ทรัพยากรคำนวณและค่าใช้จ่ายต่อเวลา ในสถานการณ์การคำนวณเมฆ ผู้ใช้สามารถอัปโหลดข้อมูลที่เข้ารหัสไปยังเครือข่าย Nillion สำหรับการประมวลผลโดยไม่ต้องกังวลเรื่องความปลอดภัยของข้อมูลในกระบวนการคำนวณ พร้อมลดค่าใช้จ่ายในการส่งข้อมูลและการประมวลผล

ในแง่ของพื้นที่การใช้งานความเก่งกาจของ "การประมวลผลแบบตาบอด" ช่วยให้สามารถประยุกต์ใช้ได้อย่างกว้างขวางในด้านต่างๆ นอกเหนือจากภาคสกุลเงินดิจิทัลแล้วยังมีศักยภาพที่สําคัญในด้านต่างๆเช่นปัญญาประดิษฐ์การดูแลสุขภาพและการเงิน ในด้านปัญญาประดิษฐ์ "การประมวลผลแบบตาบอด" สามารถปกป้องข้อมูลความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ในขณะที่ให้การสนับสนุนข้อมูลที่ปลอดภัยสําหรับการฝึกอบรมแบบจําลอง ในการดูแลสุขภาพจะช่วยให้มั่นใจได้ถึงความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของเวชระเบียนของผู้ป่วยในระหว่างกระบวนการแบ่งปันและวิเคราะห์ ในด้านการเงินรับประกันความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลธุรกรรมทางการเงินป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลและการฉ้อโกง

4. สถานการณ์การประยุกต์ใช้และระบบนิวเลียนร่วมมือ

4.1 พื้นที่การใช้งานหลัก

การป้องกันความเป็นส่วนตัวของ Web3 4.1.1

ในโลกของ Web3 ความโปร่งใสของข้อมูลสาธารณะช่วยเพิ่มความไว้วางใจของบล็อกเชน แต่ยังเสียสละความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ข้อมูลธุรกรรมและข้อมูลบนบล็อกเชนจะเปิดเผยต่อสาธารณะแบบเรียลไทม์ และทุกคนที่มีการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตและเครื่องมือที่เกี่ยวข้องสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่จัดเก็บไว้ในบล็อกเชนสาธารณะได้ นี่เป็นอุปสรรคใหญ่สําหรับผู้ใช้ที่มีความอ่อนไหวต่อความเป็นส่วนตัว ตัวอย่างเช่นในแอปพลิเคชันการเงินแบบกระจายอํานาจ (DeFi) บันทึกการทําธุรกรรมของผู้ใช้และข้อมูลสินทรัพย์จะปรากฏต่อสาธารณะซึ่งอาจนําไปสู่การละเมิดความเป็นส่วนตัวและแม้แต่ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย

เทคโนโลยี 'Blind Computation' ของ Nillion แนะนําความสามารถในการประมวลผลส่วนตัวให้กับ Web3 ซึ่งช่วยแก้ปัญหานี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อนแบบ on-chain โดยไม่เปิดเผยเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลยังคงเข้ารหัสตลอดการประมวลผลและแม้แต่โหนดที่เกี่ยวข้องในการคํานวณก็ไม่สามารถเห็นข้อมูลได้ ในระหว่างการดําเนินการสัญญาอัจฉริยะ 'Blind Computation' สามารถเข้ารหัสข้อมูลในสัญญาทําให้การดําเนินการสัญญามีความปลอดภัยและรักษาความเป็นส่วนตัวมากขึ้น ด้วยวิธีนี้ 'Blind Computation' จะขยายพื้นที่การออกแบบของแอปพลิเคชันบล็อกเชน ทําให้การปกป้องความเป็นส่วนตัวและการกระจายอํานาจเป็นไปได้พร้อมกัน นี่เป็นโซลูชันใหม่สําหรับผู้ใช้ที่มีข้อกําหนดด้านความเป็นส่วนตัวที่สูงขึ้นเพื่อเข้าสู่โลก Web3 และเปิดพื้นที่กว้างขึ้นสําหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน Web3

4.1.2 ฟิลด์ AI

ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในขณะที่ให้ความสะดวกสบายสําหรับการทํางานและชีวิตของผู้คน แต่ก็นํามาซึ่งความเสี่ยงของการรั่วไหลของความเป็นส่วนตัว ปัญญาประดิษฐ์ต้องการข้อมูลจํานวนมากในกระบวนการฝึกอบรมและการให้เหตุผล ซึ่งมักจะมีข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของผู้ใช้ เช่น ข้อมูลธุรกรรม รหัสผ่าน ข้อมูลประจําตัว และความลับทางการค้า เมื่อข้อมูลเหล่านี้ถูกเปิดเผยใน บริษัท ขนาดใหญ่แบบรวมศูนย์มันจะนํามาซึ่งอันตรายทางสังคมอย่างมาก ในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการจดจําใบหน้าหากข้อมูลรั่วไหลอาจนําไปสู่การขโมยข้อมูลประจําตัวของผู้ใช้ ในการวินิจฉัยทางการแพทย์อัจฉริยะหากเวชระเบียนของผู้ป่วยรั่วไหลอาจเป็นภัยคุกคามร้ายแรงต่อความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของผู้ป่วย

เทคโนโลยี 'blind computation' ของ Nillion มอบโซลูชันการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่มีประสิทธิภาพสําหรับสาขา AI ด้วย 'การคํานวณแบบตาบอด' โมเดล AI สามารถได้รับการฝึกฝนและให้เหตุผลอย่างปลอดภัยโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลต้นฉบับ ในระหว่างขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าข้อมูลจะถูกเข้ารหัสโดยใช้เทคโนโลยีเช่นการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกจากนั้นข้อมูลที่เข้ารหัสจะถูกป้อนลงในแบบจําลอง AI สําหรับการฝึกอบรม ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรมโหนดจะทําการคํานวณข้อมูลที่เข้ารหัสโดยไม่จําเป็นต้องถอดรหัสข้อมูลซึ่งจะช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ในขั้นตอนการให้เหตุผลเทคโนโลยี 'การคํานวณแบบตาบอด' ยังสามารถใช้เพื่อรับรองความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอินพุตและผลลัพธ์เอาต์พุต สิ่งนี้ทําให้เทคโนโลยี AI มีความปลอดภัยและเชื่อถือได้มากขึ้นเมื่อจัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนซึ่งเป็นรากฐานที่มั่นคงยิ่งขึ้นสําหรับการปกป้องความเป็นส่วนตัวในการพัฒนา AI

4.1.3 อุตสาหกรรมการเงินและการแพทย์

อุตสาหกรรมการเงินและด้านสุขภาพเป็นอุตสาหกรรมที่มีความต้องการสูงมากสำหรับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความปลอดภัย ในอุตสาหกรรมการเงิน บัญชีการทำธุรกรรมของลูกค้า ข้อมูลบัญชี ข้อมูลเครดิต เป็นข้อมูลที่อ่อนไหวทั้งหมด หากหลุดออกราวเป็นไปได้ที่จะทำให้ลูกค้าเสียเงินและเสี่ยงโอนย้ายเครดิต ในอุตสาหกรรมด้านสุขภาพ บันทึกการรักษาของผู้ป่วย ผลตรวจการวินิจฉัย ข้อมูลทางพันธุกรรม เป็นข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัว การหลุดขอ้มูลเหล่านี้อาจมีผลกระทบร้ายแรงต่อชีวิตและสุขภาพของผู้ป่วย

เทคโนโลยีการคํานวณแบบหลายฝ่ายที่ปลอดภัยเป็นวิธีใหม่ในการประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อนสําหรับอุตสาหกรรมทั้งสองนี้อย่างปลอดภัย ในภาคการเงินธนาคารและสถาบันการเงินอื่น ๆ สามารถใช้เทคโนโลยีการคํานวณแบบหลายฝ่ายที่ปลอดภัยเพื่อทําการประเมินความเสี่ยงการอนุมัติสินเชื่อและการดําเนินธุรกิจอื่น ๆ โดยไม่เปิดเผยความเป็นส่วนตัวของลูกค้า ในระหว่างกระบวนการอนุมัติสินเชื่อธนาคารสามารถส่งข้อมูลลูกค้าที่เข้ารหัสไปยังหลายโหนดเพื่อคํานวณ โหนดวิเคราะห์ข้อมูลที่เข้ารหัสตามอัลกอริทึมที่กําหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตของลูกค้าโดยไม่จําเป็นต้องทราบข้อมูลลูกค้าที่เฉพาะเจาะจง ในสาขาการแพทย์สถาบันทางการแพทย์สามารถแบ่งปันและวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์โดยใช้เทคโนโลยีการคํานวณหลายฝ่ายที่ปลอดภัยในขณะที่ปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย สถาบันทางการแพทย์ที่แตกต่างกันสามารถแบ่งปันข้อมูลทางการแพทย์ที่เข้ารหัสเพื่อการวิจัยและการวินิจฉัยร่วมกันโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับความเสี่ยงของการรั่วไหลของข้อมูล สิ่งนี้ไม่เพียง แต่ช่วยปรับปรุงคุณภาพและประสิทธิภาพของบริการทางการแพทย์ แต่ยังส่งเสริมการพัฒนาการวิจัยทางการแพทย์ให้บริการทางการแพทย์ที่ดีขึ้นสําหรับผู้ป่วย

โครงการร่วมมือและการก่อสร้างนิเวศวิทยา

Nillion มีการวางแผนอย่างคุ้มค่าในการสร้างนิเวศวิจัย ร่วมมือกับโครงการที่มีชื่อเสียงหลายราย เพื่อส่งเสริมการใช้งานและการพัฒนาเทคโนโลยี 'blind computing' ในด้านบล็อกเชน Nillion ได้ร่วมมือกับโครงการเข้ารหัสที่มีชื่อเสียงอย่าง NEAR, Aptos, และ Arbitrum เมื่อวันที่ 13 กันยายน 2024 คุณลักษณะความเป็นส่วนตัวของ Nillion ได้รับการรวมเข้ากับ NEAR ทำให้มีมากกว่า 750 โครงการในระบบ NEAR สามารถเข้าถึง 'blind computing' ความร่วมมือนี้ทำให้เทคโนโลยีการป้องกันความเป็นส่วนตัวของ Nillion ได้รับการรวมเข้ากับแอปพลิเคชันบล็อกเชนมากขึ้น ทำให้มีความสามารถในการป้องกันความเป็นส่วนตัวที่แข็งแกรงขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันเหล่านี้ พร้อมทั้งขยายฐานผู้ใช้และอิทธิพลในตลาดของ Nillion

ในสาขาด้าน AI, Nillion เชื่อมโยงกับ Ritual, Rainfall, Skillful AI, Nuklai, และ Virtuals,io.netโครงการเช่น Capx, Dwinity, Brainstems ฯลฯ ได้เริ่มความร่วมมือ การร่วมมือเหล่านี้มุ่งไปที่การสำรวจการใช้เทคโนโลยี 'การคำนวณที่ sle' ในการฝึกอบรมโมเดล AI และการคาดการณ์และการป้องกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ผ่านการร่วมมือกับโครงการ AI เหล่านี้ Nillion สามารถรวมเอาความเป็นเลิศทางเทคโนโลยีของตัวเองกับความต้องการในการพัฒนาของ AI โดยให้ sol น้อยที่สุดและส่งเสริมการพัฒนาที่ดีของเทคโนโลยี AI

ในด้านการแพทย์ Nillion ยังได้สะสมพันธมิตรหลายรายเช่น Agerate, Naitur และ MonadicDNA ด้วยความร่วมมือกับโครงการทางการแพทย์เหล่านี้ Nillion มุ่งมั่นที่จะแก้ปัญหาการปกป้องความเป็นส่วนตัวและการแบ่งปันข้อมูลทางการแพทย์อย่างปลอดภัยให้การสนับสนุนทางเทคนิคที่เชื่อถือได้มากขึ้นสําหรับการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลในอุตสาหกรรมการแพทย์และส่งเสริมการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและการพัฒนานวัตกรรมของอุตสาหกรรมการแพทย์

โครงการร่วมกันเหล่านี้มีความสำคัญอย่างมากต่อการก่อสร้างนิเลียนและการขยายธุรกิจ โดยการร่วมมือกับโครงการในสาขาต่าง ๆ นิเลียนสามารถประยุกต์ใช้เทคโนโลยี 'การคำนวณทางอ้อม' ของตนในช่วงกว้างขึ้นของสถานการณ์ การตรวจสอบความเป็นไปได้และประสิทธิภาพของเทคโนโลยี การปรับปรุงและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง การร่วมมือยังช่วยให้นิเลียนดึงดูดนักพัฒนาและผู้ใช้มากขึ้น เพื่อสร้างระบบนิเลียนที่มีวงจรที่ดี โดยร่วมกันส่งเสริมการพัฒนาและการใช้เทคโนโลยีการป้องกันความเป็นส่วนตัว และบรรลุสถานการณ์สุกงอก

5. เศรษฐศาสตร์โทเค็น Nillion

การจัดสรรโทเค็น 5.1

$NIL เป็นโทเค็นประโยชน์ของเครือข่าย Nillion ที่มีจำนวนรวม 1 พันล้าน ถูกจัดสรรดังนี้:

การใช้งานโทเค็น 5.2

• ตรวจสอบชั้นเชิงประสาท: การจำนนการ Staking NIL tokens สามารถได้รับสิทธิ์ในการลงคะประกาศเสียง ซึ่งใช้เพื่อปกป้องเครือข่ายและกำหนดชุมชนผู้ตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพผ่านกลไก Proof of Stake ของ DeleGate.iod

• จัดการทรัพยากรเครือข่าย: ผู้ใช้จ่าย NIL โทเค็นเพื่อใช้ชั้นปฏิบัติการหรือส่งคำขอการคำนวณแบบบางชนิดซึ่งส่งเสริมการจัดการทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ

เศรษฐกิจคลัสเตอร์ Petnet: ผู้ให้โครงสร้างเข้าร่วมคลัสเตอร์เพื่อให้การคำนวณอย่างสุดยอด พวกเขาได้รับรางวัลโทเค็น NIL โดยการให้บริการเก็บรักษาข้อมูลและทรัพยากรที่ปลอดภัยให้กับเครือข่าย

• การปกครองเครือข่าย: ผู้ถือ NIL สามารถจ่ายโทเคนเพื่อลงคะแนนเสียงในข้อเสนอที่ตั้งอยู่บนเชิงประสาทธิภาพ หรือมอบอำนาจให้ผู้อื่นจัดการเสียงลงคะแนนให้

6. ประสิทธิภาพของตลาด Nillion และแนวโน้มการพัฒนา

6.1 ข้อมูลตลาดและการวิเคราะห์ดัชนี

ในขณะนี้ ถึงแม้ Nillion ยังไม่ได้ดำเนินการ TGE (งานสร้างโทเค็น) แต่มีผลลัพธ์ที่สำคัญในการยืนยันเทคนิคและการสร้างนิเวศที่สามารถวัดได้ทางปริมาณผ่านข้อมูลและตัวชี้วัดหลักบางอย่างเพื่อประเมินแนวโน้มการพัฒนาของมัน

ในแง่ของการมีส่วนร่วมของโหนดจํานวนผู้ตรวจสอบของ Nillion กําลังแสดงแนวโน้มการเติบโตอย่างรวดเร็ว ณ วันที่ 24 กันยายน จํานวนผู้ตรวจสอบ Nillion สูงถึง 75,841 คน ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความสนใจของตลาดและการมีส่วนร่วมในโครงการ Nillion ในระดับสูง การมีส่วนร่วมของผู้ตรวจสอบจํานวนมากในเครือข่าย Nillion ไม่เพียง แต่ช่วยรักษาเสถียรภาพและความปลอดภัยของเครือข่าย แต่ยังส่งเสริมการพัฒนาแบบกระจายอํานาจของเครือข่าย ผู้ตรวจสอบจํานวนมากหมายความว่าการประมวลผลและความจุของเครือข่ายได้รับการขยายอย่างมีประสิทธิภาพทําให้สามารถจัดการข้อมูลและงานได้มากขึ้นซึ่งเป็นรากฐานที่มั่นคงสําหรับการขยายสถานการณ์การใช้งานของ Nillion

ในแง่ของความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจํานวนความท้าทายทั้งหมดต่อความลับและปริมาณข้อมูลที่ได้รับการป้องกันเป็นตัวบ่งชี้ที่สําคัญสองประการ ณ เวลาที่กําหนดจํานวนความท้าทายต่อความลับทั้งหมดคือ 37.33 ล้านครั้งและจํานวนข้อมูลที่ได้รับการป้องกันทั้งหมดคือ 513GB จํานวนความท้าทายทั้งหมดต่อความลับสะท้อนให้เห็นถึงกิจกรรมและความต้องการแอปพลิเคชันของ Nillion Network ในการประมวลผลการปกป้องความเป็นส่วนตัว ความท้าทายจํานวนมากบ่งชี้ว่าเทคโนโลยี 'การคํานวณแบบตาบอด' ของ Nillion ได้รับการทดลองและนําไปใช้อย่างกว้างขวางในการใช้งานจริงโดยมีความต้องการของตลาดสูงสําหรับความสามารถในการปกป้องความเป็นส่วนตัว ปริมาณข้อมูลที่ได้รับการป้องกันสะท้อนให้เห็นถึงมูลค่าการใช้งานจริงของ Nillion Network โดยตรง ข้อมูลที่ได้รับการป้องกัน 513GB บ่งชี้ว่า Nillion มีบทบาทสําคัญในด้านการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลโดยให้บริการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้แก่ผู้ใช้

มีความสัมพันธ์ใกล้ชิดระหว่างข้อมูลเหล่านี้ การเพิ่มจํานวนผู้ตรวจสอบทําให้สามารถจัดการข้อมูลได้มากขึ้นซึ่งจะเป็นการเพิ่มจํานวนความท้าทายทั้งหมดต่อความลับและปริมาณข้อมูลที่ได้รับการป้องกัน การเพิ่มจํานวนความท้าทายทั้งหมดต่อความลับและปริมาณข้อมูลที่ได้รับการป้องกันยังพิสูจน์ให้เห็นถึงการปฏิบัติจริงและความน่าเชื่อถือของเครือข่าย Nillion ดึงดูดผู้ตรวจสอบความถูกต้องมากขึ้นเพื่อเข้าร่วมและสร้างวงจรคุณธรรม จากแนวโน้มการพัฒนาด้วยความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องของการสร้างระบบนิเวศ Nillion จํานวนผู้ตรวจสอบคาดว่าจะเติบโตอย่างต่อเนื่องและความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจะเพิ่มขึ้นอีก จํานวนความท้าทายทั้งหมดต่อความลับและปริมาณข้อมูลที่ได้รับการป้องกันจะเพิ่มขึ้นเช่นกันซึ่งเป็นรากฐานที่มั่นคงยิ่งขึ้นสําหรับการพัฒนาของ Nillion ในตลาด

6.2 การพยากรณ์แนวโน้มการพัฒนาในอนาคต

ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่องและความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป Nillion คาดว่าจะบรรลุความก้าวหน้าและการพัฒนาในหลายด้าน ในแง่ของการขยายการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเทคโนโลยี 'blind computing' ของ Nillion มีศักยภาพในการใช้งานที่กว้างขวาง นอกเหนือจากการมีส่วนร่วมในปัจจุบันในการปกป้องความเป็นส่วนตัวของ Web3 สาขา AI และอุตสาหกรรมการเงินและการแพทย์แล้วยังคาดว่าจะถูกนําไปใช้ในพื้นที่อื่น ๆ ในอนาคต ในด้าน Internet of Things, ด้วยความนิยมอย่างแพร่หลายของอุปกรณ์ IoT, การโต้ตอบข้อมูลและการปกป้องความเป็นส่วนตัวระหว่างอุปกรณ์ได้กลายเป็นประเด็นสําคัญ. เทคโนโลยี 'การประมวลผลแบบตาบอด' ของ Nillion สามารถมั่นใจได้ว่าอุปกรณ์ IoT จะรักษาข้อมูลที่เข้ารหัสระหว่างการส่งและประมวลผลข้อมูล, ปกป้องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของผู้ใช้. ในด้านการเงินของห่วงโซ่อุปทานเทคโนโลยี 'การประมวลผลแบบตาบอด' สามารถบรรลุการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลห่วงโซ่อุปทานในขณะที่มั่นใจได้ว่าฝ่ายต่างๆสามารถร่วมมือและทําธุรกรรมได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่เปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

จากมุมมองของการขยายส่วนแบ่งการตลาด Nillion ได้สร้างรากฐานทางนิเวศวิทยาที่ดีในหลายสาขาผ่านความร่วมมือกับหลายโครงการ ในอนาคตด้วยการเติบโตอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีและการขยายตัวอย่างต่อเนื่องของสถานการณ์การใช้งาน Nillion คาดว่าจะดึงดูดผู้ใช้และพันธมิตรมากขึ้นขยายส่วนแบ่งการตลาดต่อไป ในด้านบล็อกเชนความร่วมมือกับโครงการต่างๆเช่น NEAR, Aptos และ Arbitrum ช่วยให้เทคโนโลยีการปกป้องความเป็นส่วนตัวของ Nillion สามารถรวมเข้ากับแอปพลิเคชันบล็อกเชนได้มากขึ้นทําให้แอปพลิเคชันเหล่านี้มีความสามารถในการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นซึ่งจะดึงดูดผู้ใช้ให้ใช้แอปพลิเคชันเหล่านี้มากขึ้นและขยายฐานผู้ใช้ของ Nillion ทางอ้อม ในด้าน AI ความร่วมมือกับโครงการต่างๆ เช่น Ritual และ Rainfall ช่วยให้ Nillion นําเทคโนโลยีไปใช้กับการฝึกอบรมและการอนุมานโมเดล AI เพื่อตอบสนองความต้องการของอุตสาหกรรม AI ในการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล จึงตั้งหลักในตลาด AI

ในแง่ของการกําหนดมาตรฐานอุตสาหกรรมในฐานะผู้ริเริ่มในด้านการปกป้องความเป็นส่วนตัว Nillion อาจเข้าร่วมหรือเป็นผู้นําในการกําหนดมาตรฐานอุตสาหกรรมในอนาคต ด้วยความต้องการที่เพิ่มขึ้นสําหรับการปกป้องความเป็นส่วนตัวความต้องการของอุตสาหกรรมสําหรับมาตรฐานการปกป้องความเป็นส่วนตัวแบบครบวงจรจึงกลายเป็นเรื่องเร่งด่วนมากขึ้น ด้วยเทคโนโลยีขั้นสูงและประสบการณ์การปฏิบัติที่หลากหลาย Nillion คาดว่าจะมีบทบาทสําคัญในการกําหนดมาตรฐานอุตสาหกรรมส่งเสริมมาตรฐานและการพัฒนาที่ดีของอุตสาหกรรมการปกป้องความเป็นส่วนตัวทั้งหมด ด้วยการกําหนดมาตรฐานอุตสาหกรรม Nillion ไม่เพียง แต่สามารถเพิ่มตําแหน่งและอิทธิพลในอุตสาหกรรม แต่ยังให้การสนับสนุนที่แข็งแกร่งสําหรับการส่งเสริมเทคโนโลยีและผลิตภัณฑ์ของตนซึ่งช่วยเพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาด

สรุป

Nillion สาธิตความได้เปรียบมากในด้านการป้องกันความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลด้วยเทคโนโลยี 'การคำนวณที่บอด' ที่นวลและเป็นนวะ เทคโนโลยีนี้บำรุงการประมวลผลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพในสถานะที่เข้ารหัสด้วยการรวมข้อมูลการคำนวณของหลายฝ่าย การเข้ารหัสโฮโมมอร์ฟิก และเทคโนโลยีการเข้ารหัสขั้นสูงอื่น ๆ ซึ่งให้ผู้ใช้ด้วยการป้องกันความเป็นส่วนตัวที่ไม่เคยเห็นมาก่อน