1. Introduction

1.1 Contexte et objectif

Avec le développement continu de la technologie de la blockchain, le marché des cryptomonnaies a montré un développement vigoureux, attirant l'attention généralisée des investisseurs mondiaux. Depuis la naissance du Bitcoin précoce, qui a ouvert l'ère de la monnaie numérique décentralisée, jusqu'aux diverses cryptomonnaies actuelles telles qu'Ethereum, le marché des cryptomonnaies continue de s'agrandir, avec des scénarios d'application de plus en plus riches. Cependant, le marché des cryptomonnaies est très volatile et plein d'innovation et de changement, avec de nouveaux projets et idées émergeant constamment.

En tant que nouveau venu dans le domaine des crypto-monnaies, Nillion cherche à se démarquer sur ce marché concurrentiel avec sa technologie et ses idées uniques. Il s'engage à résoudre certains problèmes de longue date sur le marché actuel des crypto-monnaies, tels que la protection de la vie privée, la sécurité des données et la scalabilité, afin de fournir aux utilisateurs des services de crypto-monnaies plus sécurisés, efficaces et respectueux de la vie privée. Sa technologie innovante de 'calcul aveugle', combinant une variété de technologies de chiffrement avancées, vise à réaliser un traitement efficace des données dans un état chiffré, ce qui revêt une importance pratique significative dans l'environnement de plus en plus soucieux de la vie privée d'aujourd'hui.

2. Aperçu du projet Nillion

2.1 Introduction de base

Nillion a été fondé en 2022 et est un projet innovant dédié à résoudre les problèmes de protection de la vie privée et de sécurité des données dans le domaine des crypto-monnaies. Il vise à construire un réseau décentralisé composé de plusieurs ordinateurs, offrant aux utilisateurs des solutions de protection de la vie privée inédites grâce à une technologie unique de 'calcul aveugle'.

La 'calcul aveugle' est la technologie de base de Nillion, qui est le résultat intégré de plusieurs technologies de cryptage avancées, y compris la Calcul Multi-Parties (MPC), le Cryptage Homomorphique et d'autres technologies améliorant la confidentialité (PET). Cette technologie permet au serveur (nœud) d'effectuer des tâches de calcul sur des fragments de données cryptées, sans divulguer le contenu des données, permettant ainsi d'atteindre l'objectif de protection de la vie privée.

Comparé à d'autres technologies cryptographiques, la 'calcul aveugle' présente des avantages uniques. Par exemple, les preuves de connaissance nulle (ZKP) nécessitent des coûts énormes pour générer des preuves, adaptées au stockage + calcul hors chaîne, uniquement pour les scénarios de vérification sur chaîne; l'environnement d'exécution de confiance (TEE) repose sur les fabricants de matériel pour effectuer des calculs dans des environnements isolés; le cryptage entièrement homomorphe (FHE) peut effectuer des calculs directement sur des données chiffrées, mais ne prend actuellement en charge que des opérations spécifiques. La 'calcul aveugle' est un cadre de calcul plus général qui peut aggreGate.io des technologies de cryptage telles que ZKP, TEE, FHE, etc., explorant une solution d'ingénierie intégrée pour la protection de la vie privée.

Dans le réseau Nillion, les ordinateurs participants sont appelés nœuds. Ces nœuds ont de puissantes capacités pour transmettre, stocker et traiter des données, et ils n'ont pas besoin de 'voir' les données elles-mêmes lors de l'exécution des tâches. Les nœuds exécutent aveuglément des programmes, ignorant les données d'entrée ou les résultats de sortie. En prenant l'exemple des nœuds représentant les transactions signées par l'utilisateur, chaque nœud reçoit une transaction et une clé appelée 'partagée', qui ne contient aucune information réelle. En exécutant des protocoles de chiffrement, les nœuds peuvent collectivement signer des transactions sans avoir besoin de reconstruire des clés ou d'accéder à la clé privée de l'utilisateur, démontrant la sécurité et la protection de la vie privée de la technologie de 'calcul aveugle'.

2.2 Équipe et situation du financement

La composition de l’équipe fondatrice de Nillion est luxueuse, avec des membres d’horizons divers couvrant plusieurs domaines tels que la blockchain, la finance et le droit, jetant ainsi des bases solides pour le succès du projet. Andrew Masanto, directeur de la stratégie, est l’un des cofondateurs de Hedera Hashgraph et apporte une riche expérience et un bagage technique approfondi dans le domaine de la blockchain, fournissant à Nillion des ressources industrielles précieuses et des informations stratégiques. Slava Rubin est le fondateur du site Web américain de financement participatif Indiegogo, possédant des opérations commerciales exceptionnelles et des capacités de développement de marché pour stimuler efficacement la croissance et les partenariats de Nillion sur le marché. L’avocate générale Lindsay Danas Cohen, ancienne avocate générale adjointe chez Coinbase, possède une vaste expérience de la conformité juridique des cryptomonnaies, assurant le développement régulier de Nillion sur une voie conforme.

En termes de financement, Nillion a également obtenu des résultats remarquables. En décembre 2022, Nillion a clôturé un tour de financement de 20 millions de dollars mené par Distributed Global avec la participation d’AU21, Big Brain Holdings, Chapter One, GSR, HashKey, OP Crypto et SALT Fund, démontrant la reconnaissance et la confiance du marché dans le projet Nillion. En 2024, Nillion complétera à nouveau un tour de financement de 25 millions de dollars mené par Hack VC, ce qui renforce encore la solidité financière de Nillion et fournit un soutien solide à sa recherche et développement technologiques, à l’expansion de son marché et à la construction de son écosystème. Ces fonds seront utilisés pour promouvoir la R&D et l’application de la technologie de « l’informatique aveugle », étendre son influence dans le domaine de la blockchain et de l’IA, et accélérer la réalisation de sa vision et de ses objectifs.

3. Principes et innovations de la technologie Nillion

3.1 Analyse de la technologie de 'Calcul Aveugle'

3.1.1 Définition technique et composition

La "calcul aveugle" est le point technologique clé de la crypto-monnaie Nillion, qui est un résultat innovant intégrant diverses technologies avancées de cryptage telles que le calcul multipartite (MPC) et le cryptage homomorphique. Le calcul multipartite est une technologie cryptographique qui permet à plusieurs participants de calculer conjointement une fonction cible sans révéler leurs données respectives les unes aux autres. Par exemple, dans un scénario de statistiques conjointes multipartites des données de consommation des utilisateurs, chaque participant détient ses propres dossiers de consommation des utilisateurs. Grâce à la technologie de calcul multipartite, ils peuvent calculer conjointement les montants de consommation totaux, la consommation moyenne et d'autres données statistiques sans exposer leurs propres dossiers de consommation des utilisateurs aux autres parties. Le cryptage homomorphique est une forme spéciale de cryptage qui permet d'effectuer des opérations computationnelles spécifiques sur le texte chiffré, les résultats étant cohérents avec les résultats de l'exécution des mêmes opérations computationnelles sur le texte en clair puis de le chiffrer. Cela signifie que les données peuvent être traitées dans un état crypté sans nécessiter de décryptage, ce qui renforce considérablement la sécurité des données.

La « calcul aveugle » combine astucieusement les avantages de ces technologies pour construire un système de calcul préservant la confidentialité unique. Il permet au serveur (nœud) d'effectuer des tâches de calcul sur des fragments de données chiffrées, garantissant que le contenu des données n'est pas divulgué tout au long du processus, ce qui permet d'assurer la confidentialité et la sécurité du traitement des données. Cette intégration n'est pas une simple pile de technologies, mais à travers des algorithmes et des protocoles soigneusement conçus, diverses technologies collaborent et se complètent mutuellement, soutenant conjointement la mise en œuvre du « calcul aveugle ». Par exemple, lors de l'étape de prétraitement des données, la technologie de chiffrement homomorphique est utilisée pour chiffrer les données afin de garantir la sécurité des données pendant la transmission et le stockage; lors de l'étape de calcul, la technologie de calcul multipartite est utilisée pour réaliser un calcul collaboratif entre plusieurs nœuds, tout en garantissant que chaque nœud ne peut pas accéder au contenu des données des autres nœuds.

3.1.2 Workflow and Mechanism

Dans le réseau Nillion, le flux de travail du « calcul à l’aveugle » fait preuve d’un haut niveau de complexité et de précision. Lorsque le réseau reçoit des demandes de traitement de transmission de données, il passe d’abord par un prétraitement de compilation de langues spécifiques dans la langue Nada. Le langage Nada est un langage de programmation conçu spécifiquement pour le « calcul à l’aveugle », qui peut diviser les données originales en plusieurs segments et crypter chaque segment, en gardant les données cryptées tout au long des processus de transmission et de traitement ultérieurs. Cette étape est similaire à la division d’un fichier confidentiel en plusieurs parties et au cryptage de chaque partie séparément, de sorte que même si une partie est divulguée, elle n’exposera pas le contenu de l’ensemble du fichier.

Les segments de données prétraités entreront dans la machine virtuelle AIVM pour la planification et l'allocation. La machine virtuelle AIVM est comme un gestionnaire de ressources intelligent, qui distribuera de manière aléatoire les segments de données à des nœuds distribués pour le stockage et le calcul en fonction de facteurs tels que la charge et la puissance de calcul de chaque nœud. Après avoir reçu les segments de données, chaque nœud les traitera dans son propre environnement. Comme les données sont chiffrées, les nœuds ne connaissent pas le contenu spécifique des données pendant le processus de calcul et ne peuvent opérer que sur les données chiffrées selon des algorithmes prédéfinis. C'est comme si un nœud traitait un colis scellé, sans savoir ce qu'il contient, mais capable d'effectuer des opérations spécifiques sur le colis selon les besoins.

Lorsque chaque nœud termine le calcul, il renverra les résultats du calcul. Ces résultats seront soumis à une agrégation et à une vérification unifiée pour garantir l'exactitude et l'intégrité du calcul. Au cours de ce processus, certains algorithmes et technologies de vérification peuvent être utilisés, tels que les preuves de connaissance nulle, pour vérifier la justesse des résultats du calcul sans révéler le contenu des données. Grâce à ce processus, le réseau Nillion parvient à transmettre, stocker et calculer les données de manière chiffrée de manière efficace sans que les nœuds ne connaissent les données “complètes”, démontrant pleinement la sécurité et la protection de la vie privée de la technologie de ‘calcul aveugle’.

3,2 par rapport à d'autres technologies de cryptage

Comparé à la preuve de connaissance nulle (ZKP), ZKP se concentre principalement sur la vérification de l'authenticité des informations sans révéler de contenu spécifique. Dans le scénario de transfert de monnaie anonyme comme Zcash, lorsque les utilisateurs effectuent des transferts, ils doivent générer une preuve de ZK pour prouver leur droit de transfert et assurer l'anonymat de leur identité. Cependant, la génération de la preuve ZKP nécessite des dépenses énormes, ce qui la rend plus adaptée au stockage + calcul hors chaîne et aux scénarios de vérification uniquement sur chaîne, tels que Rollup Layer2. D'autre part, la 'calcul aveugle' se concentre non seulement sur la vérification des informations, mais met également l'accent sur le chiffrement et le calcul des données tout au long du traitement, ce qui en fait une solution de protection de la vie privée plus complète sans avoir besoin de générer de telles dépenses énormes pendant le processus de calcul.

L'environnement d'exécution fiable (TEE) est une méthode qui repose sur les fabricants de matériel pour effectuer des calculs dans des environnements isolés. Il exécute des tâches de calcul dans un environnement relativement clos en utilisant les mécanismes de sécurité fournis par le matériel pour garantir la sécurité des données. Cependant, l'application de TEE est limitée par le matériel, car différents fabricants de matériel peuvent fournir différentes solutions TEE, et le coût et la compatibilité du matériel sont également des facteurs à prendre en compte. D'autre part, la "calcul aveugle" est basée sur l'intégration au niveau logiciel de la technologie de chiffrement, indépendamment du matériel spécifique, et offre une meilleure généralité et évolutivité.

Le chiffrement pleinement homomorphe (FHE) peut effectuer des calculs directement sur des données chiffrées, mais prend actuellement en charge uniquement des opérations spécifiques. Dans certains scénarios simples d'opérations mathématiques, le FHE peut pleinement tirer parti de ses avantages pour mettre en œuvre le calcul de données chiffrées. La "calcul aveugle" est un cadre de calcul plus général, qui a le potentiel d'aggreGate.io et d'appliquer des technologies de chiffrement telles que ZKP, TEE, FHE, etc., pour explorer un schéma de pratique d'ingénierie intégré pour la protection de la vie privée. Non seulement peut-il prendre en charge plusieurs types de calcul, mais il peut également intégrer les avantages de différentes technologies de chiffrement pour s'adapter à un plus large éventail de scénarios d'application.

3.3 Points d'innovation technologique et avantages

L'innovation de la 'calcul aveugle' se reflète avant tout dans sa capacité à aggréger une variété de technologies cryptographiques sur Gate.io. Elle rompt avec la situation où les technologies cryptographiques traditionnelles opèrent de manière indépendante, en intégrant plusieurs technologies cryptographiques avancées telles que le calcul multipartite, le cryptage homomorphique, la preuve de connaissance nulle, etc., formant un tout synergique. Cette innovation intégrée fournit une solution plus puissante pour la protection de la vie privée, répondant aux exigences strictes en matière de confidentialité et de sécurité des données dans différents scénarios.

L'amélioration des nœuds distribués est également une innovation majeure de l'informatique 'aveugle.' Il permet à un seul nœud d'avoir les capacités de stockage segmenté + calcul simultanément, combiné à un réseau de gouvernance ouverte vérifiable, permettant aux nœuds de fonctionner efficacement sans connaître les données 'complètes'. Cette conception résout efficacement les problèmes de coûts élevés de transmission des données et de fuite de confidentialité dans les modèles traditionnels de traitement des données. Dans les modèles traditionnels, la protection de la confidentialité des données nécessite plusieurs chiffrements, transmissions et déchiffrements de données entre différents nœuds, ce qui est non seulement coûteux mais pose également un risque d'exposition des données. L 'informatique aveugle', grâce à la conception de nœuds distribués, répartit les tâches de traitement des données à divers nœuds, réduisant le nombre de transmissions de données et les risques, améliorant ainsi l'efficacité et la sécurité du traitement des données.

En termes de protection de la vie privée, la 'calcul aveugle' présente des avantages significatifs. Il peut garantir que les données restent chiffrées tout au long du processus de traitement, et même les nœuds impliqués dans le calcul ne peuvent pas voir les données elles-mêmes, réalisant vraiment une protection de la vie privée de bout en bout. Cela revêt une grande importance pour le traitement de données sensibles telles que des données financières, des données médicales, etc.

En termes de coûts de traitement des données, le « calcul aveugle » optimise le processus de traitement des données, réduit la transmission des données et les opérations de cryptage et de décryptage multiples, et diminue la consommation de ressources de calcul et les coûts de temps. Dans le scénario de l'informatique en nuage, les utilisateurs peuvent télécharger des données chiffrées sur le réseau Nillion pour les traiter sans se soucier de la sécurité des données dans le processus de calcul, tout en réduisant les coûts de transmission et de traitement des données.

En termes de domaines d'application, la polyvalence de l'informatique 'aveugle' permet son application étendue dans divers domaines. En plus du secteur des cryptomonnaies, elle présente un potentiel significatif dans des domaines tels que l'intelligence artificielle, la santé et la finance. Dans le domaine de l'intelligence artificielle, l'informatique 'aveugle' peut protéger les données de confidentialité des utilisateurs tout en fournissant un support de données sécurisé pour la formation de modèles. En santé, elle garantit la confidentialité et la sécurité des dossiers médicaux des patients lors des processus de partage et d'analyse. En finance, elle garantit la sécurité et la confidentialité des données de transactions financières, empêchant les fuites de données et la fraude.

4. Scénarios d'application Nillion et écosystème coopératif

4.1 Principaux domaines d'application

Protection de la vie privée Web3 4.1.1

Dans le monde de Web3, la transparence publique des données renforce la confiance dans la blockchain, mais sacrifie également la vie privée des utilisateurs. Les informations et les données de transaction sur la blockchain sont publiquement disponibles en temps réel, et toute personne ayant accès à Internet et aux outils pertinents peut accéder aux informations sensibles stockées sur la blockchain publique. Cela constitue un énorme obstacle pour les utilisateurs soucieux de leur vie privée. Par exemple, dans les applications de la finance décentralisée (DeFi), les enregistrements de transactions des utilisateurs et les informations sur les actifs sont visibles publiquement, ce qui peut entraîner des atteintes à la vie privée et même des risques de sécurité.

La technologie de ‘Calcul aveugle’ de Nillion introduit efficacement des capacités de calcul privé dans Web3, résolvant ainsi ce problème. Il permet aux utilisateurs de traiter des données sensibles on-chain sans les révéler, garantissant que les données restent chiffrées tout au long du traitement, et même que les nœuds impliqués dans le calcul ne peuvent pas voir les données elles-mêmes. Pendant l'exécution de contrats intelligents, le ‘Calcul aveugle’ peut chiffrer les données dans le contrat, rendant l'exécution du contrat plus sécurisée et préservant la confidentialité. De cette façon, le ‘Calcul aveugle’ élargit l'espace de conception des applications blockchain, rendant la protection de la vie privée et la décentralisation simultanément possibles, n'étant plus mutuellement exclusives. Cela offre une nouvelle solution aux utilisateurs ayant des exigences de confidentialité plus élevées pour entrer dans le monde Web3 et ouvre un espace plus large pour le développement d'applications Web3.

4.1.2 Champ d'IA

Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, tout en offrant des avantages pour le travail et la vie des gens, elle apporte également le risque de fuite de la vie privée. L'intelligence artificielle nécessite une grande quantité de données dans le processus de formation et de raisonnement, qui contiennent souvent des informations sensibles des utilisateurs, telles que des informations de transaction, des mots de passe, des identités et des secrets commerciaux. Une fois que ces données sont exposées dans une grande entreprise centralisée, elles entraîneront d'énormes dangers sociaux. Dans l'application de la technologie de reconnaissance faciale, si les données sont divulguées, cela peut entraîner le vol des identités des utilisateurs; dans le diagnostic médical intelligent, si les dossiers médicaux d'un patient sont divulgués, cela peut poser une menace sérieuse pour la vie privée et la sécurité du patient.

La technologie de 'calcul aveugle' de Nillion fournit une solution efficace de protection de la vie privée pour le domaine de l'IA. Grâce au 'calcul aveugle', les modèles d'IA peuvent être formés et raisonnés de manière sécurisée sans exposer les données originales. Lors de l'étape de prétraitement des données, les données sont cryptées à l'aide de technologies telles que le cryptage homomorphique, puis les données chiffrées sont entrées dans le modèle d'IA pour l'entraînement. Au cours du processus de formation, les nœuds effectuent des calculs sur les données chiffrées sans avoir besoin de les décrypter, protégeant ainsi la confidentialité des données. Dans l'étape de raisonnement, la technologie de 'calcul aveugle' peut également être utilisée pour garantir la confidentialité des données d'entrée et des résultats de sortie. Cela rend la technologie de l'IA plus sûre et fiable lors du traitement de données sensibles, offrant une base plus solide pour la protection de la vie privée dans le développement de l'IA.

4.1.3 Industrie financière et médicale

Les secteurs financier et de la santé sont deux secteurs qui ont des exigences extrêmement élevées en matière de confidentialité et de sécurité des données. Dans le secteur financier, les dossiers de transactions des clients, les informations de compte, les données de crédit, etc., sont toutes des informations sensibles. Une fois divulguées, cela peut entraîner des pertes financières pour les clients et des risques de crédit. Dans le secteur de la santé, les dossiers médicaux des patients, les résultats diagnostiques, les données génétiques, etc., impliquent la vie privée. La divulgation de ces informations peut avoir de graves conséquences sur la vie et la santé des patients.

La technologie de calcul multipartite sécurisé offre une nouvelle manière de traiter de manière sécurisée des données sensibles pour ces deux industries. Dans le secteur financier, les banques et autres institutions financières peuvent utiliser la technologie de calcul multipartite sécurisé pour effectuer des évaluations de risques, des approbations de crédit et d'autres opérations commerciales sans exposer la vie privée des clients. Au cours du processus d'approbation de crédit, les banques peuvent envoyer des données clients chiffrées à plusieurs nœuds pour le calcul. Les nœuds analysent les données chiffrées en fonction d'algorithmes prédéfinis pour évaluer le risque de crédit du client sans avoir besoin de connaître des informations spécifiques sur le client. Dans le domaine médical, les établissements médicaux peuvent partager et analyser des données médicales en utilisant la technologie de calcul multipartite sécurisé tout en protégeant la vie privée des patients. Différents établissements médicaux peuvent partager des données médicales chiffrées pour la recherche collaborative et le diagnostic sans craindre le risque de fuite de données. Cela permet non seulement d'améliorer la qualité et l'efficacité des services médicaux, mais aussi de favoriser le développement de la recherche médicale, offrant de meilleurs services médicaux aux patients.

4.2 Projets coopératifs et construction écologique

Nillion s'engage activement dans la construction écologique, coopère avec de nombreux projets bien connus pour promouvoir l'application et le développement de la technologie de 'calcul aveugle'. Dans le domaine de la blockchain, Nillion a collaboré avec des projets cryptographiques bien connus tels que NEAR, Aptos et Arbitrum. Le 13 septembre 2024, la fonctionnalité de confidentialité de Nillion a été intégrée à NEAR, permettant à plus de 750 projets de l'écosystème NEAR d'accéder au 'calcul aveugle'. Cette collaboration permet à la technologie de protection de la vie privée de Nillion d'être intégrée dans plus d'applications blockchain, offrant des capacités de protection de la vie privée renforcées pour ces applications, tout en élargissant la base d'utilisateurs et l'influence sur le marché de Nillion.

Dans le domaine de l'IA, Nillion est associé à Ritual, Rainfall, Skillful AI, Nuklai et Virtuals,io.netDes projets tels que Capx, Dwinity, Brainstems, etc. ont établi des partenariats. Ces collaborations visent à explorer l'application de la technologie de 'calcul aveugle' dans la formation de modèles d'IA, l'inférence et la protection de la vie privée des données. Grâce à la coopération avec ces projets d'IA, Nillion peut intégrer ses avantages technologiques aux besoins de développement de l'IA, fournissant ainsi une solution plus sécurisée et protectrice de la vie privée pour l'industrie de l'IA, et favorisant le développement sain de la technologie de l'IA.

Dans le domaine médical, Nillion a également accumulé plusieurs partenaires tels que Agerate, Naitur et MonadicDNA. Grâce à la coopération avec ces projets médicaux, Nillion s'engage à résoudre les problèmes de protection de la vie privée et de partage sécurisé des données médicales, en fournissant un support technique plus fiable pour le traitement et l'analyse des données dans l'industrie médicale, et en promouvant la transformation numérique et le développement innovant de l'industrie médicale.

Ces projets collaboratifs revêtent une grande importance pour la construction écologique et l'expansion commerciale de Nillion. En collaborant avec des projets dans différents domaines, Nillion peut appliquer sa technologie de 'calcul aveugle' à un éventail plus large de scénarios, validant la faisabilité et l'efficacité de la technologie, l'optimisant et l'améliorant continuellement. La collaboration aide également Nillion à attirer davantage de développeurs et d'utilisateurs, formant un écosystème de cycle vertueux, favorisant conjointement le développement et l'application de la technologie de protection de la vie privée, et atteignant une situation gagnant-gagnant.

5. Économie du jeton Nillion

5.1 Allocation des jetons

$NIL est le jeton d'utilité du réseau Nillion, avec un approvisionnement total de 1 milliard, réparti comme suit:

5.2 Utilisation des jetons

• Assurez une couche de coordination : le staking de jetons NIL peut permettre d'obtenir des droits de vote, utilisés pour protéger le réseau et déterminer l'ensemble de validateurs efficace grâce au mécanisme de preuve d'enjeu DeleGate.iod.

• Gérer les ressources réseau: Les utilisateurs paient des jetons NIL pour utiliser la couche de coordination ou faire des demandes de calcul aveugles, ce qui favorise une gestion efficace des ressources.

• Économie de cluster Petnet : Les fournisseurs d'infrastructure rejoignent le cluster pour faciliter le calcul aveugle. Ils gagnent des récompenses en jetons NIL en fournissant un stockage sécurisé et des ressources au réseau.

• Gouvernance du réseau : les détenteurs de NIL peuvent miser leurs jetons pour voter sur des propositions on-chain au sein de la couche de coordination, ou déléguer leur pouvoir de vote à d'autres.

6. Performance du marché de Nillion et tendances de développement

6.1 Données de marché et analyse d'indice

À l'heure actuelle, bien que Nillion n'ait pas encore réalisé de TGE (Token Generation Event), il a obtenu une série de résultats significatifs en matière de vérification technique et de construction écologique, qui peuvent être analysés quantitativement à travers certaines données clés et indicateurs pour évaluer sa tendance de développement.

En termes de participation des nœuds, le nombre de validateurs de Nillion montre une tendance de croissance rapide. Au 24 septembre, le nombre de validateurs de Nillion a atteint 75 841, reflétant un niveau élevé d'attention du marché et de participation au projet Nillion. La participation de nombreux validateurs dans le réseau Nillion aide non seulement à maintenir la stabilité et la sécurité du réseau, mais favorise également le développement décentralisé du réseau. Un grand nombre de validateurs signifie que la capacité de calcul et de stockage du réseau a été efficacement étendue, lui permettant de gérer plus de données et de tâches, fournissant ainsi une base solide pour l'expansion des scénarios d'application de Nillion.

En termes de capacité de traitement des données, le nombre total de défis aux secrets et la quantité de données protégées sont deux indicateurs importants. À un moment donné, le nombre total de défis aux secrets est de 37,33 millions de fois, et la quantité totale de données protégées est de 513 Go. Le nombre total de défis aux secrets reflète l'activité et la demande d'application du réseau Nillion en matière de calcul de protection de la vie privée. Un grand nombre de défis indiquent que la technologie de 'calcul aveugle' de Nillion a été largement essayée et appliquée dans des applications pratiques, avec une forte demande du marché pour ses capacités de protection de la vie privée. La quantité de données protégées reflète directement la valeur d'application pratique du réseau Nillion. Les 513 Go de données protégées indiquent que Nillion a joué un rôle important dans le domaine de la protection de la vie privée des données, fournissant aux utilisateurs des services de stockage et de traitement de données sécurisés et fiables.

Il existe une relation étroite entre ces données. L'augmentation du nombre de validateurs permet de traiter plus de données, augmentant ainsi le nombre total de défis aux secrets et la quantité de données protégées. L'augmentation du nombre total de défis aux secrets et la quantité de données protégées prouve davantage la praticité et la fiabilité du réseau Nillion, attirant davantage de validateurs à participer et formant un cycle vertueux. Selon la tendance de développement, avec l'avancement continu de la construction de l'écosystème Nillion, on s'attend à ce que le nombre de validateurs continue de croître et que les capacités de traitement des données soient renforcées. Le nombre total de défis aux secrets et la quantité de données protégées augmenteront également, posant des bases plus solides pour le développement de Nillion sur le marché.

6.2 Prévisions des tendances futures de développement

Avec le développement continu de la technologie et l'évolution des exigences du marché, Nillion devrait réaliser des percées et des développements dans de multiples aspects. En termes d'expansion de l'application de la technologie, la technologie de 'calcul aveugle' de Nillion a un potentiel d'application étendu. En plus de l'implication actuelle dans la protection de la vie privée Web3, le domaine de l'IA, et les industries financière et médicale, il devrait également être appliqué dans plus de domaines à l'avenir. Dans le domaine de l'Internet des objets, avec la popularité généralisée des appareils IoT, l'interaction des données et la protection de la vie privée entre les appareils sont devenues des problèmes importants. La technologie de 'calcul aveugle' de Nillion peut garantir que les appareils IoT maintiennent des données chiffrées lors de la transmission et du traitement des données, protégeant la vie privée et la sécurité des utilisateurs. Dans le domaine de la finance de la chaîne d'approvisionnement, la technologie de 'calcul aveugle' peut assurer la protection de la vie privée des données de la chaîne d'approvisionnement, tout en garantissant que les parties peuvent coopérer et effectuer des transactions de manière efficace sans révéler d'informations sensibles.

Du point de vue de l'expansion de la part de marché, Nillion a établi une bonne base écologique dans plusieurs domaines grâce à sa coopération avec de nombreux projets. À l'avenir, avec la maturité continue de sa technologie et l'expansion continue des scénarios d'application, il est prévu que Nillion attire plus d'utilisateurs et de partenaires, élargissant ainsi davantage sa part de marché. Dans le domaine de la blockchain, la collaboration avec des projets tels que NEAR, Aptos et Arbitrum permet à la technologie de protection de la vie privée de Nillion d'être intégrée dans plus d'applications blockchain, fournissant à ces applications des capacités de protection de la vie privée renforcées, attirant ainsi plus d'utilisateurs à utiliser ces applications et élargissant indirectement la base d'utilisateurs de Nillion. Dans le domaine de l'IA, la collaboration avec des projets comme Ritual et Rainfall aide Nillion à appliquer sa technologie à la formation et à l'inférence de modèles d'IA, répondant à la demande de l'industrie de l'IA en matière de protection de la vie privée des données, ce qui lui permet de s'implanter sur le marché de l'IA.

En termes de définition des normes de l'industrie, en tant qu'innovateur dans le domaine de la protection de la vie privée, Nillion peut participer, voire diriger, l'élaboration des normes de l'industrie à l'avenir. Avec la demande croissante de protection de la vie privée, le besoin de normes de protection de la vie privée unifiées dans l'industrie devient de plus en plus urgent. Grâce à sa technologie avancée et à sa riche expérience pratique, Nillion devrait jouer un rôle important dans l'élaboration des normes de l'industrie, favorisant la normalisation et le développement sain de toute l'industrie de la protection de la vie privée. En établissant des normes de l'industrie, Nillion peut non seulement renforcer sa position et son influence dans l'industrie, mais également fournir un soutien solide à la promotion de sa technologie et de ses produits, consolidant ainsi davantage son avantage concurrentiel sur le marché.

Conclusion

Nillion démontre des avantages significatifs dans le domaine de la protection de la vie privée et de la sécurité des données avec sa technologie innovante de 'calcul aveugle'. Cette technologie permet un traitement efficace des données dans un état crypté en agrégeant le calcul multipartite, le chiffrement homomorphe et d'autres technologies de chiffrement avancées, offrant aux utilisateurs des solutions de protection de la vie privée sans précédent.