什麼是 Nillion：基於“盲計算”的隱私保護新勢力
一、引言
1.1 背景與目的
隨著區塊鏈技術的不斷髮展，加密貨幣市場呈現出蓬勃的發展態勢，吸引了全球投資者的廣泛關注。從早期比特幣的誕生開啟去中心化數字貨幣的先河，到如今以太坊等多種加密貨幣百花齊放，加密貨幣市場的規模不斷擴大，應用場景也日益豐富。然而，加密貨幣市場高度波動，且充滿創新與變革，不斷有新的項目和理念湧現。
Nillion 作為加密貨幣領域的新興參與者，以其獨特的技術和理念，試圖在這個競爭激烈的市場中脫穎而出。它致力於解決當前加密貨幣市場中一些長期存在的問題，如隱私保護、數據安全和可擴展性等，為用戶提供更加安全、高效和隱私保護的加密貨幣服務。其創新性的 “盲計算” 技術，結合了多種先進的加密技術，旨在實現數據在加密狀態下的高效處理，這在隱私保護意識日益增強的今天，具有重要的現實意義。
二、Nillion 項目概述
2.1 基本介紹
Nillion 創立於 2022 年，是一個致力於解決加密貨幣領域隱私保護和數據安全問題的創新項目，旨在構建一個多計算機組成的去中心化網絡，通過獨特的 “盲計算” 技術，為用戶提供前所未有的隱私保護方案。
“盲計算” 是 Nillion 的核心技術，它是多項先進加密技術的集成成果，包括多方計算（MPC）、同態加密（Homomorphic Encryption）和其他隱私增強技術（PET）。這種技術允許服務端（節點）對加密狀態的數據片段執行計算任務，整個過程中數據內容不會被洩露，從而達到保護隱私的目的。
與其他加密技術相比，“盲計算” 具有獨特的優勢。例如，零知識證明（ZKP）生成證明需要巨大的開銷，適合鏈下存儲 + 計算、鏈上只驗證的場景；可信執行環境（TEE）依賴硬件廠商在隔離環境下進行計算；全同態加密（FHE）雖然可以直接在加密數據上執行計算，但當下只支持特定運算。而 “盲計算” 是一種更加通用的計算框架，它有可能將 ZKP、TEE、FHE 等加密技術聚合應用起來，為隱私保護探索出一體化的工程實踐方案。
在 Nillion 網絡中，參與的計算機被稱為節點。這些節點具備強大的功能，能夠傳輸、存儲和處理數據，且在執行任務時無需 “看到” 數據本身。節點們盲目地執行程序，忽略輸入數據或結果輸出。以節點代表用戶簽署交易為例，每個節點會獲取交易和一段稱為 “共享” 的密鑰，其中不包含任何實際信息。通過運行加密協議，節點能夠聯合簽署交易，而無需重建密鑰，也無需訪問用戶的私鑰，整個過程充分體現了 “盲計算” 技術的安全性和隱私保護性。
2.2 團隊與融資情況
Nillion 的創始團隊陣容堪稱豪華，成員背景豐富，涵蓋了區塊鏈、金融、法律等多個領域，為項目的成功奠定了堅實的基礎。首席戰略官 Andrew Masanto 是 Hedera Hashgraph 的聯合創始人，在區塊鏈領域擁有豐富的經驗和深厚的技術背景，他的加入為 Nillion 帶來了寶貴的行業資源和戰略眼光。首席商務官 Slava Rubin 是美國眾籌網站 Indiegogo 的創始人，具備卓越的商業運營和市場開拓能力，能夠有效地推動 Nillion 在市場中的發展和合作。總法律顧問 Lindsay Danas Cohen 曾是 Coinbase 的產品副總法律顧問，在加密貨幣法律合規方面有著豐富的經驗，能夠確保 Nillion 在合規的軌道上穩健發展。
在融資方面，Nillion 也取得了顯著的成果。2022 年 12 月，Nillion 完成了 2000 萬美元的融資，此次融資由 Distributed Global 領投，AU21、Big Brain Holdings、Chapter One、GSR、HashKey、OP Crypto 和 SALT Fund 等知名機構參投，充分顯示了市場對 Nillion 項目的認可和信心。2024 年，Nillion 再次完成了 2500 萬美元的融資，由 Hack VC 領投，這一輪融資進一步增強了 Nillion 的資金實力，為其技術研發、市場拓展和生態建設提供了有力的支持 。這些資金將被用於推動 “盲計算” 技術的研發和應用，擴大其在區塊鏈和 AI 領域的影響力，加速實現其願景和目標。
三、Nillion 技術原理與創新
3.1 “盲計算” 技術解析
3.1.1 技術定義與構成
“盲計算” 是 Nillion crypto 的核心技術亮點，它是多方計算（MPC）、同態加密（Homomorphic Encryption）等多種先進加密技術融合集成的創新性成果。多方計算是一種密碼學技術，允許多個參與方在不互相透露各自數據的前提下，協同計算一個目標函數。例如，在一個多方聯合統計用戶消費數據的場景中，各個參與方分別持有自己用戶的消費記錄，通過多方計算技術，他們可以共同計算出總的消費金額、平均消費等統計數據，而無需將各自的用戶消費記錄暴露給其他方。同態加密則是一種特殊的加密形式，它允許對密文進行特定的計算操作，其結果與對明文進行相同計算操作後再加密的結果一致。這意味著數據在加密狀態下就可以被處理，無需解密，極大地增強了數據的安全性。
“盲計算” 正是巧妙地融合了這些技術的優勢，構建出一個獨特的隱私保護計算體系。它允許服務端（節點）對加密狀態的數據片段執行計算任務，整個過程中數據內容不會被洩露，從而實現了數據處理的隱私性和安全性。這種集成並非簡單的技術疊加，而是通過精心設計的算法和協議，使各項技術相互協作、優勢互補，共同為 “盲計算” 的實現提供支撐。例如，在數據的預處理階段，利用同態加密技術對數據進行加密，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性；在計算階段，藉助多方計算技術，實現多個節點之間的協同計算，同時保證各個節點無法獲取其他節點的數據內容。
3.1.2 工作流程與機制
在 Nillion 網絡中，“盲計算” 的工作流程展現出高度的複雜性和精密性。當網絡接收到數據傳輸處理需求時，首先會經由 Nada 特定語言執行編譯預處理。Nada 語言是專門為 “盲計算” 設計的一種編程語言，它能夠將原始數據拆分成多個片段，並對每個片段進行加密處理，使數據在後續的傳輸和處理過程中始終處於加密狀態。這一步驟類似於將一份機密文件拆分成多個部分，然後分別對每個部分進行加密，即使某個部分被洩露，也不會導致整個文件的內容被暴露。
經過預處理的數據片段會進入 AIVM 虛擬機進行調度和分配。AIVM 虛擬機就像是一個智能的資源管理器，它會根據各個節點的負載情況、計算能力等因素，將數據片段隨機分配到分佈式節點中進行存儲和計算。每個節點在接收到數據片段後，會在自身的環境中對其進行計算處理。由於數據是加密的，節點在計算過程中並不知道數據的具體內容，只能按照預設的算法對加密數據進行操作。這就好比節點在處理一個密封的包裹，雖然不知道包裹裡裝的是什麼，但可以按照要求對包裹進行特定的操作。
當各個節點完成計算後，會將計算結果返回。這些結果會經過聚合和統一驗證，以確保計算的準確性和完整性。在這個過程中，可能會運用到一些驗證算法和技術，如零知識證明等，來驗證計算結果的正確性，同時不洩露數據的內容。通過這樣的流程，Nillion 網絡實現了在節點不知道 “完整” 數據的前提下，有效地完成數據的加密傳輸、存儲和計算工作，充分體現了 “盲計算” 技術的安全性和隱私保護性。
3.2 與其他加密技術對比
與零知識證明（ZKP）相比，ZKP 主要側重於在不洩露任何具體內容的情況下，驗證信息的真實性。在 Zcash 這種匿名幣的轉賬場景中，當用戶進行轉賬時，需要生成一個 ZK 證明，以證明自己擁有轉賬的權力，同時保證身份的匿名性。然而，ZKP 生成證明需要巨大的開銷，這使得它更適合鏈下存儲 + 計算、鏈上只驗證的場景，比如 Rollup Layer2。而 “盲計算” 不僅僅關注信息的驗證，更強調數據在整個處理過程中的加密和計算，是一種更加全面的隱私保護方案，且在計算過程中不需要生成如此巨大開銷的證明。
可信執行環境（TEE）是一種依賴硬件廠商在隔離環境下進行計算的方法。它通過硬件提供的安全機制，在一個相對封閉的環境中執行計算任務，以保證數據的安全性。但是，TEE 的應用受到硬件的限制，不同的硬件廠商可能提供不同的 TEE 解決方案，且硬件的成本和兼容性也是需要考慮的問題。“盲計算” 則是基於軟件層面的加密技術集成，不依賴特定的硬件，具有更好的通用性和可擴展性。
全同態加密（FHE）雖然可以直接在加密數據上執行計算，但當下只支持特定運算。在一些簡單的數學運算場景中，FHE 可以發揮其優勢，實現數據的加密計算。而 “盲計算” 是一種更加通用的計算框架，它有可能將 ZKP、TEE、FHE 等加密技術聚合應用起來，為隱私保護探索出一體化的工程實踐方案。它不僅能夠支持多種類型的運算，還能整合不同加密技術的優勢，適應更廣泛的應用場景 。
3.3 技術創新點與優勢
“盲計算” 的創新點首先體現在它聚合多種加密技術的能力上。它打破了傳統加密技術各自為政的局面，將多方計算、同態加密、零知識證明等多種先進加密技術有機地結合在一起，形成了一個協同工作的整體。這種集成創新為隱私保護提供了更強大的解決方案，能夠滿足不同場景下對數據隱私和安全的嚴格要求。
分佈式節點的增強也是 “盲計算” 的一大創新。它讓單個節點同時具備分段存儲 + 計算的能力，再加上一個可驗證的開放治理網絡，使得節點能夠在不知道 “完整” 數據的前提下有效工作。這種設計有效地解決了傳統數據處理模式中數據傳輸成本高、隱私易洩露的問題。在傳統模式下，保護數據隱私需要在不同的節點之間進行多次數據的加密、傳輸和解密，這個過程不僅成本高昂，而且存在數據暴露的風險。而 “盲計算” 通過分佈式節點的設計，將數據處理任務分散到各個節點，減少了數據傳輸的次數和風險，提高了數據處理的效率和安全性。
在隱私保護方面，“盲計算” 具有顯著的優勢。它能夠確保數據在整個處理過程中始終保持加密狀態，甚至參與計算的節點也無法看到數據本身，真正實現了端到端的隱私保護。這對於處理敏感數據，如金融數據、醫療數據等，具有重要的意義。
在數據處理成本方面，“盲計算” 通過優化數據處理流程，減少了數據傳輸和多次加密解密的操作，降低了計算資源的消耗和時間成本。在雲計算場景中，用戶可以將加密後的數據上傳到 Nillion 網絡進行處理，無需擔心數據在計算過程中的安全問題，同時也減少了因數據傳輸和處理帶來的成本。
從應用領域來看，“盲計算” 的通用性使其能夠在多個領域得到廣泛應用。除了加密貨幣領域，它在人工智能、醫療、金融等領域都具有巨大的應用潛力。在人工智能領域，“盲計算” 可以保護用戶的隱私數據，同時為模型訓練提供安全的數據支持；在醫療領域，它可以確保患者的醫療記錄在共享和分析過程中的隱私安全；在金融領域，它可以保障金融交易數據的安全和隱私，防止數據洩露和欺詐行為的發生。
四、Nillion 應用場景與合作生態
4.1 主要應用領域
4.1.1 Web3 隱私保護
在 Web3 的世界中，數據的公開透明雖然增強了區塊鏈的信任度，但也犧牲了用戶的隱私。區塊鏈上的交易信息和數據實時公開，任何擁有互聯網連接和相關工具的人都可以訪問存儲在公共區塊鏈上的敏感信息。這對於那些對隱私敏感的用戶來說，是一個巨大的障礙。例如，在去中心化金融（DeFi）應用中，用戶的交易記錄、資產信息等都是公開可見的，這可能導致用戶的隱私洩露，甚至引發安全風險。
Nillion 的 “盲計算” 技術為 Web3 引入了私密計算能力，有效地解決了這一問題。它允許用戶在鏈上處理敏感數據而不必公開，確保數據在整個處理過程中保持加密狀態，甚至參與計算的節點也無法看到數據本身。在智能合約的執行過程中，“盲計算” 可以對合約中的數據進行加密處理，使得合約的執行更加安全和隱私保護。通過這種方式，“盲計算” 擴展了區塊鏈應用的設計空間，讓隱私保護和去中心化同時成為可能，不再是相互排斥的。這為那些有著更高隱私需求的用戶提供了進入 Web3 世界的新方案，也為 Web3 應用的發展開闢了更廣闊的空間。
4.1.2 AI 領域
隨著人工智能技術的飛速發展，其在為人們工作生活提供便利的同時，也帶來了隱私洩露的風險。人工智能在訓練和推理過程中需要大量的數據，這些數據往往包含用戶的敏感信息，如交易信息、密碼、身份、商業祕密等。一旦這些數據暴露在某個中心化的大公司，將帶來巨大的社會隱患。在人臉識別技術的應用中，如果數據被洩露，可能會導致用戶的身份被盜用；在智能醫療診斷中，患者的醫療記錄如果被洩露，可能會對患者的隱私和安全造成嚴重威脅。
Nillion 的 “盲計算” 技術為 AI 領域提供了一種有效的隱私保護解決方案。通過 “盲計算”，AI 模型可以在不暴露原始數據的情況下進行安全的訓練和推理。在數據預處理階段，利用同態加密等技術對數據進行加密，然後將加密後的數據輸入到 AI 模型中進行訓練。在訓練過程中，節點對加密數據進行計算，而無需解密數據，從而保護了數據的隱私。在推理階段，同樣可以使用 “盲計算” 技術，確保輸入數據和輸出結果的隱私性。這使得 AI 技術在處理敏感數據時更加安全可靠，為 AI 的發展提供了更堅實的隱私保護基礎。
4.1.3 金融與醫療行業
金融和醫療行業是兩個對數據隱私和安全要求極高的行業。在金融行業，客戶的交易記錄、賬戶信息、信用數據等都屬於敏感信息，一旦洩露，可能會導致客戶的財產損失和信用風險。在醫療行業，患者的病歷、診斷結果、基因數據等涉及個人隱私，洩露這些信息可能會對患者的生活和健康造成嚴重影響。
“盲計算” 技術為這兩個行業提供了安全處理敏感數據的新方式。在金融領域，銀行等金融機構可以利用 “盲計算” 技術在不暴露客戶隱私的情況下，進行風險評估、信貸審批等業務操作。在信貸審批過程中，銀行可以將客戶的加密數據發送給多個節點進行計算，節點根據預設的算法對加密數據進行分析，判斷客戶的信用風險，而無需瞭解客戶的具體信息。在醫療領域，醫療機構可以通過 “盲計算” 技術實現醫療數據的共享和分析，同時保護患者的隱私。不同醫療機構之間可以共享加密後的醫療數據，進行聯合研究和診斷，而不必擔心數據洩露的風險。這不僅有助於提高醫療服務的質量和效率，還能推動醫療科研的發展，為患者提供更好的醫療服務。
4.2 合作項目與生態建設
Nillion 在生態建設方面積極佈局，與眾多知名項目展開合作，共同推動 “盲計算” 技術的應用和發展。在區塊鏈領域，Nillion 與 NEAR、Aptos、Arbitrum 等加密知名項目完成了結合。2024 年 9 月 13 日，Nillion 的隱私功能完成與 NEAR 的集成，超過 750 個 NEAR 生態的項目可以訪問 “盲計算”。這種合作使得 Nillion 的隱私保護技術能夠融入到更多的區塊鏈應用中，為這些應用提供更強大的隱私保護能力，同時也擴大了 Nillion 的用戶群體和市場影響力。
在 AI 領域，Nillion 與 Ritual、Rainfall、Skillful AI、Nuklai、Virtuals、io.net、Capx、Dwinity、Brainstems 等項目建立了合作關係。這些合作旨在探索 “盲計算” 技術在 AI 模型訓練、推理以及數據隱私保護方面的應用。通過與這些 AI 項目的合作，Nillion 能夠將其技術優勢與 AI 的發展需求相結合，為 AI 行業提供更安全、隱私保護的解決方案，推動 AI 技術的健康發展。
在醫療領域，Nillion 也積累了如 Agerate、Naitur、MonadicDNA 等多個合作伙伴。通過與這些醫療項目的合作，Nillion 致力於解決醫療數據的隱私保護和安全共享問題，為醫療行業的數據處理和分析提供更可靠的技術支持，促進醫療行業的數字化轉型和創新發展。
這些合作項目對於 Nillion 的生態建設和業務拓展具有重要意義。通過與不同領域的項目合作，Nillion 能夠將其 “盲計算” 技術應用到更廣泛的場景中，驗證技術的可行性和有效性，不斷優化和完善技術。合作也有助於 Nillion 吸引更多的開發者和用戶，形成一個良性循環的生態系統，共同推動隱私保護技術的發展和應用，實現互利共贏的局面。
五、Nillion 代幣經濟學
5.1 代幣分配
$NIL是Nillion網絡的實用代幣，總供應量為10億，分配如下：
5.2 代幣用途
• 確保協調層：質押NIL代幣可獲得投票權，用於保護網絡並通過委託權益證明機制決定有效驗證者集。
• 管理網絡資源：用戶支付NIL代幣以使用協調層或進行盲計算請求，從而促進高效的資源管理。
• Petnet集群經濟：基礎設施提供商加入集群以促進盲計算。他們為網絡提供安全存儲和資源而獲得NIL代幣獎勵。
• 網絡治理：NIL持有者可以質押他們的代幣對協調層內的鏈上提案進行投票，或將他們的投票權委託給他人。
六、Nillion 市場表現與發展趨勢
6.1 市場數據與指標分析
截至目前，Nillion 雖然尚未進行 TGE（Token Generation Event，代幣生成事件），但其在技術驗證和生態建設方面已經取得了一系列顯著成果，這些成果可以通過一些關鍵數據和指標進行量化分析，從而評估其發展態勢。
在節點參與方面，Nillion 的驗證者數量呈現出快速增長的趨勢。截至 9 月 24 日，Nillion 驗證者數量達到 75841，這一數據反映了市場對 Nillion 項目的關注度和參與度較高。眾多的驗證者參與到 Nillion 網絡中，不僅有助於維護網絡的穩定性和安全性，還能促進網絡的去中心化發展。大量的驗證者意味著網絡的計算和存儲能力得到了有效擴展，能夠處理更多的數據和任務，為 Nillion 的應用場景拓展提供了堅實的基礎。
從數據處理能力來看，總祕密被挑戰次數和受保護數據量是兩個重要的指標。截至特定時間，總祕密被挑戰 3733 萬次，受保護的總數據量 513GB。總祕密被挑戰次數反映了 Nillion 網絡在隱私保護計算方面的活躍度和應用需求。大量的挑戰次數表明，Nillion 的 “盲計算” 技術在實際應用中得到了廣泛的嘗試和應用，市場對其隱私保護能力有較高的需求。受保護數據量則直接體現了 Nillion 網絡的實際應用價值。513GB 的受保護數據量說明 Nillion 已經在數據隱私保護領域發揮了重要作用，能夠為用戶提供安全可靠的數據存儲和處理服務。
這些數據之間存在著緊密的關聯。驗證者數量的增加為處理更多的數據提供了可能，從而使得總祕密被挑戰次數和受保護數據量得以增長。而總祕密被挑戰次數和受保護數據量的增加，又進一步證明了 Nillion 網絡的實用性和可靠性，吸引更多的驗證者參與其中，形成一個良性循環。從發展趨勢來看，隨著 Nillion 生態建設的不斷推進，其驗證者數量有望繼續增長，數據處理能力也將進一步提升，總祕密被挑戰次數和受保護數據量也將隨之增加，這將為 Nillion 在市場中的發展奠定更加堅實的基礎 。
6.2 未來發展趨勢預測
隨著技術的不斷髮展和市場需求的不斷變化，Nillion 有望在多個方面實現突破和發展。在技術應用拓展方面，Nillion 的 “盲計算” 技術具有廣泛的應用潛力。除了目前已經涉及的 Web3 隱私保護、AI 領域以及金融和醫療行業，未來還有望在更多領域得到應用。在物聯網領域，隨著物聯網設備的大量普及，設備之間的數據交互和隱私保護成為重要問題。Nillion 的 “盲計算” 技術可以確保物聯網設備在進行數據傳輸和處理時，數據始終保持加密狀態，保護用戶的隱私安全。在供應鏈金融領域，“盲計算” 技術可以實現供應鏈數據的隱私保護，同時確保各方能夠在不洩露敏感信息的前提下進行有效的合作和交易。
從市場份額擴大的角度來看，Nillion 通過與眾多項目的合作，已經在多個領域建立了良好的生態基礎。未來，隨著其技術的不斷成熟和應用場景的不斷拓展，Nillion 有望吸引更多的用戶和合作夥伴，進一步擴大其市場份額。在區塊鏈領域，與 NEAR、Aptos、Arbitrum 等項目的合作，使得 Nillion 的隱私保護技術能夠融入到更多的區塊鏈應用中，為這些應用提供更強大的隱私保護能力，從而吸引更多的用戶使用這些應用，間接擴大 Nillion 的用戶群體。在 AI 領域，與 Ritual、Rainfall 等項目的合作，有助於 Nillion 將其技術應用到 AI 模型訓練和推理中，滿足 AI 行業對數據隱私保護的需求，進而在 AI 市場中佔據一席之地。
在行業標準制定方面，Nillion 作為隱私保護領域的創新者，有可能在未來參與甚至主導行業標準的制定。隨著隱私保護需求的不斷增長，行業對於統一的隱私保護標準的需求也日益迫切。Nillion 憑藉其先進的技術和豐富的實踐經驗，有望在行業標準的制定過程中發揮重要作用，推動整個隱私保護行業的規範化和健康發展。通過制定行業標準，Nillion 不僅能夠提升自身在行業中的地位和影響力，還能為其技術和產品的推廣提供有力支持，進一步鞏固其市場競爭優勢 。
結語
Nillion 以其創新的 “盲計算” 技術，在隱私保護和數據安全領域展現出顯著的優勢。這種技術通過聚合多方計算、同態加密等多種先進加密技術，實現了數據在加密狀態下的高效處理，為用戶提供了前所未有的隱私保護方案。
مقالات ذات صلة
Pi Coin KYC 認證全攻略：如何快速通過
Pi 節點：讓每個人都能參與的區塊鏈節點
什麼是 Nillion：基於“盲計算”的隱私保護新勢力
一、引言
1.1 背景與目的
隨著區塊鏈技術的不斷髮展，加密貨幣市場呈現出蓬勃的發展態勢，吸引了全球投資者的廣泛關注。從早期比特幣的誕生開啟去中心化數字貨幣的先河，到如今以太坊等多種加密貨幣百花齊放，加密貨幣市場的規模不斷擴大，應用場景也日益豐富。然而，加密貨幣市場高度波動，且充滿創新與變革，不斷有新的項目和理念湧現。
Nillion 作為加密貨幣領域的新興參與者，以其獨特的技術和理念，試圖在這個競爭激烈的市場中脫穎而出。它致力於解決當前加密貨幣市場中一些長期存在的問題，如隱私保護、數據安全和可擴展性等，為用戶提供更加安全、高效和隱私保護的加密貨幣服務。其創新性的 “盲計算” 技術，結合了多種先進的加密技術，旨在實現數據在加密狀態下的高效處理，這在隱私保護意識日益增強的今天，具有重要的現實意義。
二、Nillion 項目概述
2.1 基本介紹
Nillion 創立於 2022 年，是一個致力於解決加密貨幣領域隱私保護和數據安全問題的創新項目，旨在構建一個多計算機組成的去中心化網絡，通過獨特的 “盲計算” 技術，為用戶提供前所未有的隱私保護方案。
“盲計算” 是 Nillion 的核心技術，它是多項先進加密技術的集成成果，包括多方計算（MPC）、同態加密（Homomorphic Encryption）和其他隱私增強技術（PET）。這種技術允許服務端（節點）對加密狀態的數據片段執行計算任務，整個過程中數據內容不會被洩露，從而達到保護隱私的目的。
與其他加密技術相比，“盲計算” 具有獨特的優勢。例如，零知識證明（ZKP）生成證明需要巨大的開銷，適合鏈下存儲 + 計算、鏈上只驗證的場景；可信執行環境（TEE）依賴硬件廠商在隔離環境下進行計算；全同態加密（FHE）雖然可以直接在加密數據上執行計算，但當下只支持特定運算。而 “盲計算” 是一種更加通用的計算框架，它有可能將 ZKP、TEE、FHE 等加密技術聚合應用起來，為隱私保護探索出一體化的工程實踐方案。
在 Nillion 網絡中，參與的計算機被稱為節點。這些節點具備強大的功能，能夠傳輸、存儲和處理數據，且在執行任務時無需 “看到” 數據本身。節點們盲目地執行程序，忽略輸入數據或結果輸出。以節點代表用戶簽署交易為例，每個節點會獲取交易和一段稱為 “共享” 的密鑰，其中不包含任何實際信息。通過運行加密協議，節點能夠聯合簽署交易，而無需重建密鑰，也無需訪問用戶的私鑰，整個過程充分體現了 “盲計算” 技術的安全性和隱私保護性。
2.2 團隊與融資情況
Nillion 的創始團隊陣容堪稱豪華，成員背景豐富，涵蓋了區塊鏈、金融、法律等多個領域，為項目的成功奠定了堅實的基礎。首席戰略官 Andrew Masanto 是 Hedera Hashgraph 的聯合創始人，在區塊鏈領域擁有豐富的經驗和深厚的技術背景，他的加入為 Nillion 帶來了寶貴的行業資源和戰略眼光。首席商務官 Slava Rubin 是美國眾籌網站 Indiegogo 的創始人，具備卓越的商業運營和市場開拓能力，能夠有效地推動 Nillion 在市場中的發展和合作。總法律顧問 Lindsay Danas Cohen 曾是 Coinbase 的產品副總法律顧問，在加密貨幣法律合規方面有著豐富的經驗，能夠確保 Nillion 在合規的軌道上穩健發展。
在融資方面，Nillion 也取得了顯著的成果。2022 年 12 月，Nillion 完成了 2000 萬美元的融資，此次融資由 Distributed Global 領投，AU21、Big Brain Holdings、Chapter One、GSR、HashKey、OP Crypto 和 SALT Fund 等知名機構參投，充分顯示了市場對 Nillion 項目的認可和信心。2024 年，Nillion 再次完成了 2500 萬美元的融資，由 Hack VC 領投，這一輪融資進一步增強了 Nillion 的資金實力，為其技術研發、市場拓展和生態建設提供了有力的支持 。這些資金將被用於推動 “盲計算” 技術的研發和應用，擴大其在區塊鏈和 AI 領域的影響力，加速實現其願景和目標。
三、Nillion 技術原理與創新
3.1 “盲計算” 技術解析
3.1.1 技術定義與構成
“盲計算” 是 Nillion crypto 的核心技術亮點，它是多方計算（MPC）、同態加密（Homomorphic Encryption）等多種先進加密技術融合集成的創新性成果。多方計算是一種密碼學技術，允許多個參與方在不互相透露各自數據的前提下，協同計算一個目標函數。例如，在一個多方聯合統計用戶消費數據的場景中，各個參與方分別持有自己用戶的消費記錄，通過多方計算技術，他們可以共同計算出總的消費金額、平均消費等統計數據，而無需將各自的用戶消費記錄暴露給其他方。同態加密則是一種特殊的加密形式，它允許對密文進行特定的計算操作，其結果與對明文進行相同計算操作後再加密的結果一致。這意味著數據在加密狀態下就可以被處理，無需解密，極大地增強了數據的安全性。
“盲計算” 正是巧妙地融合了這些技術的優勢，構建出一個獨特的隱私保護計算體系。它允許服務端（節點）對加密狀態的數據片段執行計算任務，整個過程中數據內容不會被洩露，從而實現了數據處理的隱私性和安全性。這種集成並非簡單的技術疊加，而是通過精心設計的算法和協議，使各項技術相互協作、優勢互補，共同為 “盲計算” 的實現提供支撐。例如，在數據的預處理階段，利用同態加密技術對數據進行加密，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性；在計算階段，藉助多方計算技術，實現多個節點之間的協同計算，同時保證各個節點無法獲取其他節點的數據內容。
3.1.2 工作流程與機制
在 Nillion 網絡中，“盲計算” 的工作流程展現出高度的複雜性和精密性。當網絡接收到數據傳輸處理需求時，首先會經由 Nada 特定語言執行編譯預處理。Nada 語言是專門為 “盲計算” 設計的一種編程語言，它能夠將原始數據拆分成多個片段，並對每個片段進行加密處理，使數據在後續的傳輸和處理過程中始終處於加密狀態。這一步驟類似於將一份機密文件拆分成多個部分，然後分別對每個部分進行加密，即使某個部分被洩露，也不會導致整個文件的內容被暴露。
經過預處理的數據片段會進入 AIVM 虛擬機進行調度和分配。AIVM 虛擬機就像是一個智能的資源管理器，它會根據各個節點的負載情況、計算能力等因素，將數據片段隨機分配到分佈式節點中進行存儲和計算。每個節點在接收到數據片段後，會在自身的環境中對其進行計算處理。由於數據是加密的，節點在計算過程中並不知道數據的具體內容，只能按照預設的算法對加密數據進行操作。這就好比節點在處理一個密封的包裹，雖然不知道包裹裡裝的是什麼，但可以按照要求對包裹進行特定的操作。
當各個節點完成計算後，會將計算結果返回。這些結果會經過聚合和統一驗證，以確保計算的準確性和完整性。在這個過程中，可能會運用到一些驗證算法和技術，如零知識證明等，來驗證計算結果的正確性，同時不洩露數據的內容。通過這樣的流程，Nillion 網絡實現了在節點不知道 “完整” 數據的前提下，有效地完成數據的加密傳輸、存儲和計算工作，充分體現了 “盲計算” 技術的安全性和隱私保護性。
3.2 與其他加密技術對比
與零知識證明（ZKP）相比，ZKP 主要側重於在不洩露任何具體內容的情況下，驗證信息的真實性。在 Zcash 這種匿名幣的轉賬場景中，當用戶進行轉賬時，需要生成一個 ZK 證明，以證明自己擁有轉賬的權力，同時保證身份的匿名性。然而，ZKP 生成證明需要巨大的開銷，這使得它更適合鏈下存儲 + 計算、鏈上只驗證的場景，比如 Rollup Layer2。而 “盲計算” 不僅僅關注信息的驗證，更強調數據在整個處理過程中的加密和計算，是一種更加全面的隱私保護方案，且在計算過程中不需要生成如此巨大開銷的證明。
可信執行環境（TEE）是一種依賴硬件廠商在隔離環境下進行計算的方法。它通過硬件提供的安全機制，在一個相對封閉的環境中執行計算任務，以保證數據的安全性。但是，TEE 的應用受到硬件的限制，不同的硬件廠商可能提供不同的 TEE 解決方案，且硬件的成本和兼容性也是需要考慮的問題。“盲計算” 則是基於軟件層面的加密技術集成，不依賴特定的硬件，具有更好的通用性和可擴展性。
全同態加密（FHE）雖然可以直接在加密數據上執行計算，但當下只支持特定運算。在一些簡單的數學運算場景中，FHE 可以發揮其優勢，實現數據的加密計算。而 “盲計算” 是一種更加通用的計算框架，它有可能將 ZKP、TEE、FHE 等加密技術聚合應用起來，為隱私保護探索出一體化的工程實踐方案。它不僅能夠支持多種類型的運算，還能整合不同加密技術的優勢，適應更廣泛的應用場景 。
3.3 技術創新點與優勢
“盲計算” 的創新點首先體現在它聚合多種加密技術的能力上。它打破了傳統加密技術各自為政的局面，將多方計算、同態加密、零知識證明等多種先進加密技術有機地結合在一起，形成了一個協同工作的整體。這種集成創新為隱私保護提供了更強大的解決方案，能夠滿足不同場景下對數據隱私和安全的嚴格要求。
分佈式節點的增強也是 “盲計算” 的一大創新。它讓單個節點同時具備分段存儲 + 計算的能力，再加上一個可驗證的開放治理網絡，使得節點能夠在不知道 “完整” 數據的前提下有效工作。這種設計有效地解決了傳統數據處理模式中數據傳輸成本高、隱私易洩露的問題。在傳統模式下，保護數據隱私需要在不同的節點之間進行多次數據的加密、傳輸和解密，這個過程不僅成本高昂，而且存在數據暴露的風險。而 “盲計算” 通過分佈式節點的設計，將數據處理任務分散到各個節點，減少了數據傳輸的次數和風險，提高了數據處理的效率和安全性。
在隱私保護方面，“盲計算” 具有顯著的優勢。它能夠確保數據在整個處理過程中始終保持加密狀態，甚至參與計算的節點也無法看到數據本身，真正實現了端到端的隱私保護。這對於處理敏感數據，如金融數據、醫療數據等，具有重要的意義。
在數據處理成本方面，“盲計算” 通過優化數據處理流程，減少了數據傳輸和多次加密解密的操作，降低了計算資源的消耗和時間成本。在雲計算場景中，用戶可以將加密後的數據上傳到 Nillion 網絡進行處理，無需擔心數據在計算過程中的安全問題，同時也減少了因數據傳輸和處理帶來的成本。
從應用領域來看，“盲計算” 的通用性使其能夠在多個領域得到廣泛應用。除了加密貨幣領域，它在人工智能、醫療、金融等領域都具有巨大的應用潛力。在人工智能領域，“盲計算” 可以保護用戶的隱私數據，同時為模型訓練提供安全的數據支持；在醫療領域，它可以確保患者的醫療記錄在共享和分析過程中的隱私安全；在金融領域，它可以保障金融交易數據的安全和隱私，防止數據洩露和欺詐行為的發生。
四、Nillion 應用場景與合作生態
4.1 主要應用領域
4.1.1 Web3 隱私保護
在 Web3 的世界中，數據的公開透明雖然增強了區塊鏈的信任度，但也犧牲了用戶的隱私。區塊鏈上的交易信息和數據實時公開，任何擁有互聯網連接和相關工具的人都可以訪問存儲在公共區塊鏈上的敏感信息。這對於那些對隱私敏感的用戶來說，是一個巨大的障礙。例如，在去中心化金融（DeFi）應用中，用戶的交易記錄、資產信息等都是公開可見的，這可能導致用戶的隱私洩露，甚至引發安全風險。
Nillion 的 “盲計算” 技術為 Web3 引入了私密計算能力，有效地解決了這一問題。它允許用戶在鏈上處理敏感數據而不必公開，確保數據在整個處理過程中保持加密狀態，甚至參與計算的節點也無法看到數據本身。在智能合約的執行過程中，“盲計算” 可以對合約中的數據進行加密處理，使得合約的執行更加安全和隱私保護。通過這種方式，“盲計算” 擴展了區塊鏈應用的設計空間，讓隱私保護和去中心化同時成為可能，不再是相互排斥的。這為那些有著更高隱私需求的用戶提供了進入 Web3 世界的新方案，也為 Web3 應用的發展開闢了更廣闊的空間。
4.1.2 AI 領域
隨著人工智能技術的飛速發展，其在為人們工作生活提供便利的同時，也帶來了隱私洩露的風險。人工智能在訓練和推理過程中需要大量的數據，這些數據往往包含用戶的敏感信息，如交易信息、密碼、身份、商業祕密等。一旦這些數據暴露在某個中心化的大公司，將帶來巨大的社會隱患。在人臉識別技術的應用中，如果數據被洩露，可能會導致用戶的身份被盜用；在智能醫療診斷中，患者的醫療記錄如果被洩露，可能會對患者的隱私和安全造成嚴重威脅。
Nillion 的 “盲計算” 技術為 AI 領域提供了一種有效的隱私保護解決方案。通過 “盲計算”，AI 模型可以在不暴露原始數據的情況下進行安全的訓練和推理。在數據預處理階段，利用同態加密等技術對數據進行加密，然後將加密後的數據輸入到 AI 模型中進行訓練。在訓練過程中，節點對加密數據進行計算，而無需解密數據，從而保護了數據的隱私。在推理階段，同樣可以使用 “盲計算” 技術，確保輸入數據和輸出結果的隱私性。這使得 AI 技術在處理敏感數據時更加安全可靠，為 AI 的發展提供了更堅實的隱私保護基礎。
4.1.3 金融與醫療行業
金融和醫療行業是兩個對數據隱私和安全要求極高的行業。在金融行業，客戶的交易記錄、賬戶信息、信用數據等都屬於敏感信息，一旦洩露，可能會導致客戶的財產損失和信用風險。在醫療行業，患者的病歷、診斷結果、基因數據等涉及個人隱私，洩露這些信息可能會對患者的生活和健康造成嚴重影響。
“盲計算” 技術為這兩個行業提供了安全處理敏感數據的新方式。在金融領域，銀行等金融機構可以利用 “盲計算” 技術在不暴露客戶隱私的情況下，進行風險評估、信貸審批等業務操作。在信貸審批過程中，銀行可以將客戶的加密數據發送給多個節點進行計算，節點根據預設的算法對加密數據進行分析，判斷客戶的信用風險，而無需瞭解客戶的具體信息。在醫療領域，醫療機構可以通過 “盲計算” 技術實現醫療數據的共享和分析，同時保護患者的隱私。不同醫療機構之間可以共享加密後的醫療數據，進行聯合研究和診斷，而不必擔心數據洩露的風險。這不僅有助於提高醫療服務的質量和效率，還能推動醫療科研的發展，為患者提供更好的醫療服務。
4.2 合作項目與生態建設
Nillion 在生態建設方面積極佈局，與眾多知名項目展開合作，共同推動 “盲計算” 技術的應用和發展。在區塊鏈領域，Nillion 與 NEAR、Aptos、Arbitrum 等加密知名項目完成了結合。2024 年 9 月 13 日，Nillion 的隱私功能完成與 NEAR 的集成，超過 750 個 NEAR 生態的項目可以訪問 “盲計算”。這種合作使得 Nillion 的隱私保護技術能夠融入到更多的區塊鏈應用中，為這些應用提供更強大的隱私保護能力，同時也擴大了 Nillion 的用戶群體和市場影響力。
在 AI 領域，Nillion 與 Ritual、Rainfall、Skillful AI、Nuklai、Virtuals、io.net、Capx、Dwinity、Brainstems 等項目建立了合作關係。這些合作旨在探索 “盲計算” 技術在 AI 模型訓練、推理以及數據隱私保護方面的應用。通過與這些 AI 項目的合作，Nillion 能夠將其技術優勢與 AI 的發展需求相結合，為 AI 行業提供更安全、隱私保護的解決方案，推動 AI 技術的健康發展。
在醫療領域，Nillion 也積累了如 Agerate、Naitur、MonadicDNA 等多個合作伙伴。通過與這些醫療項目的合作，Nillion 致力於解決醫療數據的隱私保護和安全共享問題，為醫療行業的數據處理和分析提供更可靠的技術支持，促進醫療行業的數字化轉型和創新發展。
這些合作項目對於 Nillion 的生態建設和業務拓展具有重要意義。通過與不同領域的項目合作，Nillion 能夠將其 “盲計算” 技術應用到更廣泛的場景中，驗證技術的可行性和有效性，不斷優化和完善技術。合作也有助於 Nillion 吸引更多的開發者和用戶，形成一個良性循環的生態系統，共同推動隱私保護技術的發展和應用，實現互利共贏的局面。
五、Nillion 代幣經濟學
5.1 代幣分配
$NIL是Nillion網絡的實用代幣，總供應量為10億，分配如下：
5.2 代幣用途
• 確保協調層：質押NIL代幣可獲得投票權，用於保護網絡並通過委託權益證明機制決定有效驗證者集。
• 管理網絡資源：用戶支付NIL代幣以使用協調層或進行盲計算請求，從而促進高效的資源管理。
• Petnet集群經濟：基礎設施提供商加入集群以促進盲計算。他們為網絡提供安全存儲和資源而獲得NIL代幣獎勵。
• 網絡治理：NIL持有者可以質押他們的代幣對協調層內的鏈上提案進行投票，或將他們的投票權委託給他人。
六、Nillion 市場表現與發展趨勢
6.1 市場數據與指標分析
截至目前，Nillion 雖然尚未進行 TGE（Token Generation Event，代幣生成事件），但其在技術驗證和生態建設方面已經取得了一系列顯著成果，這些成果可以通過一些關鍵數據和指標進行量化分析，從而評估其發展態勢。
在節點參與方面，Nillion 的驗證者數量呈現出快速增長的趨勢。截至 9 月 24 日，Nillion 驗證者數量達到 75841，這一數據反映了市場對 Nillion 項目的關注度和參與度較高。眾多的驗證者參與到 Nillion 網絡中，不僅有助於維護網絡的穩定性和安全性，還能促進網絡的去中心化發展。大量的驗證者意味著網絡的計算和存儲能力得到了有效擴展，能夠處理更多的數據和任務，為 Nillion 的應用場景拓展提供了堅實的基礎。
從數據處理能力來看，總祕密被挑戰次數和受保護數據量是兩個重要的指標。截至特定時間，總祕密被挑戰 3733 萬次，受保護的總數據量 513GB。總祕密被挑戰次數反映了 Nillion 網絡在隱私保護計算方面的活躍度和應用需求。大量的挑戰次數表明，Nillion 的 “盲計算” 技術在實際應用中得到了廣泛的嘗試和應用，市場對其隱私保護能力有較高的需求。受保護數據量則直接體現了 Nillion 網絡的實際應用價值。513GB 的受保護數據量說明 Nillion 已經在數據隱私保護領域發揮了重要作用，能夠為用戶提供安全可靠的數據存儲和處理服務。
這些數據之間存在著緊密的關聯。驗證者數量的增加為處理更多的數據提供了可能，從而使得總祕密被挑戰次數和受保護數據量得以增長。而總祕密被挑戰次數和受保護數據量的增加，又進一步證明了 Nillion 網絡的實用性和可靠性，吸引更多的驗證者參與其中，形成一個良性循環。從發展趨勢來看，隨著 Nillion 生態建設的不斷推進，其驗證者數量有望繼續增長，數據處理能力也將進一步提升，總祕密被挑戰次數和受保護數據量也將隨之增加，這將為 Nillion 在市場中的發展奠定更加堅實的基礎 。
6.2 未來發展趨勢預測
隨著技術的不斷髮展和市場需求的不斷變化，Nillion 有望在多個方面實現突破和發展。在技術應用拓展方面，Nillion 的 “盲計算” 技術具有廣泛的應用潛力。除了目前已經涉及的 Web3 隱私保護、AI 領域以及金融和醫療行業，未來還有望在更多領域得到應用。在物聯網領域，隨著物聯網設備的大量普及，設備之間的數據交互和隱私保護成為重要問題。Nillion 的 “盲計算” 技術可以確保物聯網設備在進行數據傳輸和處理時，數據始終保持加密狀態，保護用戶的隱私安全。在供應鏈金融領域，“盲計算” 技術可以實現供應鏈數據的隱私保護，同時確保各方能夠在不洩露敏感信息的前提下進行有效的合作和交易。
從市場份額擴大的角度來看，Nillion 通過與眾多項目的合作，已經在多個領域建立了良好的生態基礎。未來，隨著其技術的不斷成熟和應用場景的不斷拓展，Nillion 有望吸引更多的用戶和合作夥伴，進一步擴大其市場份額。在區塊鏈領域，與 NEAR、Aptos、Arbitrum 等項目的合作，使得 Nillion 的隱私保護技術能夠融入到更多的區塊鏈應用中，為這些應用提供更強大的隱私保護能力，從而吸引更多的用戶使用這些應用，間接擴大 Nillion 的用戶群體。在 AI 領域，與 Ritual、Rainfall 等項目的合作，有助於 Nillion 將其技術應用到 AI 模型訓練和推理中，滿足 AI 行業對數據隱私保護的需求，進而在 AI 市場中佔據一席之地。
在行業標準制定方面，Nillion 作為隱私保護領域的創新者，有可能在未來參與甚至主導行業標準的制定。隨著隱私保護需求的不斷增長，行業對於統一的隱私保護標準的需求也日益迫切。Nillion 憑藉其先進的技術和豐富的實踐經驗，有望在行業標準的制定過程中發揮重要作用，推動整個隱私保護行業的規範化和健康發展。通過制定行業標準，Nillion 不僅能夠提升自身在行業中的地位和影響力，還能為其技術和產品的推廣提供有力支持，進一步鞏固其市場競爭優勢 。
結語
Nillion 以其創新的 “盲計算” 技術，在隱私保護和數據安全領域展現出顯著的優勢。這種技術通過聚合多方計算、同態加密等多種先進加密技術，實現了數據在加密狀態下的高效處理，為用戶提供了前所未有的隱私保護方案。
مقالات ذات صلة
Pi Coin KYC 認證全攻略：如何快速通過