이 기사는 Messari에서 제공됩니다.
편집│오데일리 플래닛 데일리( @Od a ilyCh in a )
번역가 | 아즈마 ( @azuma_eth )
편집자 주: 이번 주 초, 시장은 올해 1분기에 진행될 것으로 예상되는 TGE의 인기 프로젝트 목록을 유포하고 있었으며, 미화 5천만 달러를 모금한 개인 정보 보호 컴퓨팅 분야의 선두업체인 Nillion도 그 중 하나였습니다.
다음에서 투자 조사 기관인 Messari는 팀, 내러티브, 기술, 아키텍처, 토큰, 생태학, 로드맵 등 다양한 수준을 통해 Nillion에 대한 자세한 분석을 제공하며, 이는 프로젝트의 정보와 역학을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
다음은 오데일리플래닛데일리가 편찬한 메사리(Messari) 전문이다.
핵심 콘텐츠 개요
Nillion은 Virtuals, NEAR, Aptos, Arbitrum, Ritual, io.net 및 Meta와 같은 회사/프로젝트와 파트너십을 맺었습니다.
nilAI, nilVM, nilDB 및 nilChain을 포함한 포괄적인 애플리케이션 도구 세트는 개발자에게 인공 지능, 의료 및 DeFi와 같은 영역에서 개인 정보 보호 애플리케이션을 만들 수 있는 리소스를 제공합니다.
Nillion은 안전한 데이터 컴퓨팅 및 저장을 달성하기 위해 MPC(다자간 계산), 동형 암호화(Homo-Knowledge Proofs) 및 영지식 증명(Zero-Knowledge Proofs)과 같은 개인 정보 보호 강화 기술(PET)을 활용합니다.
Nillion의 검증인 프로그램에는 약 500,000명의 검증인이 있으며, 이들은 약 1억 9,500만 개의 암호문을 처리하고 약 1,050GB의 데이터를 확보했습니다.
머리말
비밀번호, 개인화된 AI, 의료 정보, 생체 인식 정보 등 고가치 데이터를 처리하는 것은 역사적으로 안전하지 않고 비효율적이었습니다. 암호화 기술은 저장된 데이터의 보안을 보장할 수 있지만, 계산 중에 복호화하고 복호화 후 다시 암호화해야 하므로 허점과 지연이 발생합니다. 블록체인 기술은 거래와 데이터 관리를 분산화할 수 있지만 암호화된 데이터의 보안 컴퓨팅 문제를 본질적으로 해결하지는 않습니다. 이러한 제한으로 인해 Web3에서 안전하게 구축할 수 있는 애플리케이션 유형이 제한됩니다.
Nillion은 암호 해독 없이 데이터를 전송, 저장 및 컴퓨팅함으로써 이러한 제한 사항을 해결함으로써 민감한 정보가 수명 주기 전반에 걸쳐 비공개로 안전하게 유지되기를 바랍니다. Blind Compute라고 불리는 이 접근 방식은 신뢰를 분산시키고 개인 AI 에이전트, 개인 LLM 추론 및 보안 데이터가 필요한 기타 산업과 같이 이전에 탐색되지 않은 공백으로 분산 네트워크의 사용 사례를 확장합니다. MPC(다자간 계산), FHE(완전 동형 암호화) 및 TEE(신뢰할 수 있는 실행 환경)와 같은 고급 개인 정보 보호 기술(PET)을 사용하여 Nillion은 전체 컴퓨팅 프로세스에서 데이터를 암호화된 상태로 유지할 수 있습니다.
배경
2021년에 설립된 Nillion은 보안이나 효율성을 저하시키지 않고 분산 시스템에서 개인 데이터를 처리할 수 있는 새로운 방법을 제공하는 프로젝트입니다. nilVM, nilDB, nilAI 및 nilChain과 같은 애플리케이션 프레임워크의 지원을 받는 Nillion은 개발자에게 인공 지능, DeFi 및 데이터 스토리지와 같은 영역에서 개인 정보 보호 친화적인 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되는 도구를 제공합니다.
Nillion 팀원은 다음과 같습니다.
Alex Page(CEO), 전 Hedera SPV 일반 파트너이자 Goldman Sachs 은행가;
Hedera의 공동 창립자이자 Reserve의 창립 CMO인 Andrew Masanto(CSO);
Indiegogo의 창립자인 Slava Rubin(CBO);
Miguel de Vega 박사(최고 과학자), 박사 과정 감독자이자 30개 이상의 특허 저자.
Uber의 창립 엔지니어인 Conrad Whelan(창립 CTO);
Nike의 전 혁신 책임자인 Mark McDermott(COO);
Andrew Yeoh(CMO), Hedera의 초기 수석 파트너, 전 UBS 및 Rothschild 은행가 등
팀은 창립 이래 Hack VC, Hashkey Capital, Distributed Global 및 Maelstrom을 포함한 투자자로부터 민간 자금 조달로 5천만 달러를 모금했습니다.
기술
Nillion Network는 안전하고 비공개적인 방식으로 고가치 데이터를 처리하도록 설계된 분산형 인프라입니다.
Nillion은 두 가지 핵심 계층으로 구성됩니다. (i) 관리 및 지불을 담당하는 조정 계층 (ii) 컴퓨팅 및 저장 처리를 담당하는 오케스트레이션 계층(Petnet). Nillion의 MPC(다자간 계산) 프로토콜은 네트워크 기능의 핵심으로, 개별 입력을 공개하지 않고도 개인 데이터 계산을 가능하게 합니다. Nillion의 생태계는 개발자가 개인 정보 보호 친화적인 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되는 완전한 애플리케이션 도구 세트(즉, nilAI, nilVM, nilDB 및 nilChain)로 구동됩니다. 암호화 및 개인 정보 보호 기술에 대한 학술 연구 논문을 통해 Nillion의 기술적 타당성이 크게 검증되었습니다.
닐리언 네트워크
Nillion Network는 개인용 고가치 데이터 저장 및 계산을 지원하도록 설계된 분산형 인프라입니다. Nillion Network의 확장성은 특정 성능, 보안 및 비용 요구 사항을 충족하도록 노드 그룹을 구성하는 클러스터를 통해 달성됩니다. 기존 블록체인과 달리 Nillion Network는 글로벌 공유 상태에 의존하지 않고 작동하므로 수직적 확장성(단일 노드 또는 클러스터 업그레이드) 및 수평적 확장성(새 노드 또는 클러스터 추가)을 가능하게 하여 작업 부하를 효율적으로 할당합니다. 다음은 네트워크 아키텍처에 대한 각 계층(즉, 조정 계층 및 오케스트레이션 계층)의 기여입니다.
조정 레이어
Nillion 네트워크(줄여서 nilChain)의 조정 계층은 (i) 보상 관리, (iii) 암호화폐 보안, (iv) 네트워크 클러스터 간의 조정을 담당합니다.
구체적으로 nilChain은 계산을 직접 처리하지 않고 네트워크에서 수행되는 스토리지 작업 및 블라인드 계산에 대한 지불을 조정하는 역할을 담당합니다. 조정 레이어는 Cosmos SDK를 사용하여 구축되었으며 상호 운용성을 위해 IBC를 지원합니다. 그러나 네트워크의 핵심 초점이 저장 및 계산이라는 점을 고려하면 현재 스마트 계약 실행을 지원하지 않습니다. Keplr 또는 Leap 지갑을 통해 직접 액세스할 수 있는 반면, 협업 블록체인을 기반으로 구축된 애플리케이션(핵심 프로젝트 섹션에서 자세히 살펴보겠습니다)은 완전히 추상화됩니다. nilChain은 2024년 6월 테스트넷에서 실행되었습니다.
오케스트레이션 계층(Petnet)
Petnet은 MPC(다자간 컴퓨팅), FHE(완전 동형 암호화), ZKP(영지식 증명)와 같은 암호화 기술을 통합하여 프라이빗 컴퓨팅 및 데이터 관리를 가능하게 하는 것을 목표로 합니다. 이러한 통합은 (i) 컴파일러와 (ii) 계산 네트워크라는 두 가지 주요 구성 요소를 통해 달성됩니다. 특히 컴파일러는 다양한 수준의 추상화를 제공하여 개인정보 보호 강화 기술(PET)의 사용을 단순화하는 반면, 계산 네트워크는 안전한 계산을 수행하고 암호화된 데이터를 관리합니다.
Nillion Network는 Nada 언어 컴파일러와 nilVM을 통해 이 접근 방식을 구현하고 있으며, 네 가지 추상화 수준 모두의 요소가 이미 개발 중입니다. 추상화의 네 가지 수준은 다음과 같습니다.
각 PET 프로토콜은 격리된 블랙박스와 유사하게 자체 블라인드 모듈에서 독립적으로 실행됩니다. 통합된 인터페이스나 추상화가 내장되어 있지 않으며 모든 조정이 클라이언트 측에서 발생합니다. 따라서 개발자는 API를 사용하여 특정 작업을 수행할 수 있지만 이를 통합하거나 사용자 정의할 수는 없습니다.
다양한 블라인드 모듈이 각 SDK에 통합되어 개발자에게 암호화 전문 지식 없이도 여러 PET 프로토콜을 관리할 수 있는 직접적이고 통합된 방법을 제공합니다. 이러한 모듈은 현재 단일 PET 프로토콜에 의존하기 때문에 아직 완전히 최적화되지는 않았지만 원활하고 바로 사용할 수 있는 PET 프로토콜 조합이 이미 제공됩니다.
블라인드 모듈은 단일 블라인드 모듈 내에서 여러 PET 프로토콜을 지원하기 시작합니다. 이를 통해 개발자는 성능과 보안 사이에서 다양한 균형 선택을 할 수 있으며, 암호화 지식이 제한된 개발자의 의사 결정을 더욱 단순화할 수 있습니다.
Blindspot 모듈은 느슨하게 독립적인 네트워크(클러스터라고 함)에 배포되며 NilChain에 의해 관리됩니다. Nillion 블라인드 컴퓨터가 성숙해짐에 따라 동일한 블라인드 모듈이 각각 다른 구성을 가진 여러 클러스터에 복제될 수 있습니다. 이러한 구성은 노드 수, 노드 위치, 평판, 하드웨어 사양, 보안 임계값 등 다양한 요소에 따라 달라집니다. 이러한 다양성을 통해 개발자는 다양한 클러스터 설정에서 동일한 기능을 사용할 수 있으며 특정 요구 사항(예: 보안, 비용, 하드웨어, 규정 준수 등)에 따라 솔루션을 사용자 정의할 수 있습니다.
Nillion의 PET는 단계적으로 도입되었으며, 각 단계는 위에서 언급한 네 가지 추상화 수준을 거칩니다. 1단계(예: HE, LSSS MPC) 및 2단계(예: DWT+LSSS, TEE)는 더 빠르게 진행되고 있으며 Nillion 네트워크에 통합되었습니다. 3단계 기술(예: FHE-MPC, DWT+TEE, 공용 컴퓨팅, ZKP) 중에서 FHE-MPC는 추상화 수준에서 진전을 보이기 시작했습니다.
운영과정
다음은 Nillion 네트워크 구성 요소의 운영 프로세스를 자세히 분석한 것입니다.
사용자/개발자는 JavaScript 또는 Python 클라이언트를 사용하여 구축된 프런트 엔드 애플리케이션을 통해 블라인드 계산 요청을 저장하거나 시작하기 위해 데이터를 제출합니다.
JavaScript 클라이언트를 사용하는 애플리케이션은 안전한 컴퓨팅 및 암호화된 데이터 관리를 위해 Petnet과 상호 작용합니다. 이와 대조적으로 Python 클라이언트 기반 애플리케이션은 결제, 라우팅 및 다중 체인 통신을 위해 조정 계층과 상호 작용합니다.
조정 레이어는 해당 블록체인의 기본 가스 토큰 또는 NIL 토큰을 사용하여 결제를 처리합니다.
조정 계층은 요청을 처리한 후 계산 작업을 PET가 포함된 Petnet으로 전달합니다.
Petnet은 작업 요구 사항에 따라 선형 비밀 공유 방식, 난독화 회로 및/또는 동형 암호화와 같은 PET를 사용하여 데이터를 처리합니다.
이러한 계산은 노드 클러스터에서 수행됩니다.
Petnet의 각 노드는 암호화된 데이터의 일부(공유)만 관리합니다.
노드는 마스킹된 데이터에 대해 지정된 계산(예: 덧셈, 곱셈 또는 안전한 비교)을 수행하고 부분 출력을 생성합니다.
Petnet은 이러한 부분 출력을 집계하여 안전하고 기밀한 방식으로 최종 계산을 생성합니다.
최종 결과는 다음과 같이 다시 라우팅됩니다.
JavaScript 클라이언트를 사용하는 경우 Petnet은 사용자/개발자 액세스를 위해 결과를 애플리케이션에 직접 보냅니다.
Python 클라이언트를 사용하는 경우 조정 계층은 Petnet에서 결과를 검색하고 추가 소비를 위해 이를 애플리케이션 또는 관련 블록체인으로 라우팅합니다.
블록체인 통합 사용 사례의 경우 조정 계층은 결과를 원래 스마트 계약 또는 분산형 애플리케이션에 전달하여 사용자가 새 지갑을 다운로드하지 않고도 다중 체인 기능을 허용합니다.
Nillion의 MPC 복합 컴퓨팅 프로토콜
MPC(다자간 계산)는 개인이 개별 입력을 공개하지 않고 결합된 데이터의 결과를 공동으로 계산할 수 있도록 하는 암호화의 하위 필드입니다. Nillion은 LSSS(Linear Secret Sharing Scheme)를 기반으로 하지만 나눗셈, 제곱근, 삼각 함수 및 로그와 같은 복잡한 연산을 효율적으로 처리할 수 있도록 기능을 확장한 Curl이라는 MPC 프로토콜을 개발했습니다. 이로 인해 Curl은 확장성이 뛰어나고 출력이 입력과 선형적으로 관련되지 않는 개인 정보 보호 중심 AI 에이전트와 같은 실제 문제에 적합합니다. Curl은 구조화된 2단계 작업 흐름을 사용합니다.
1단계(공유 생성을 위한 전처리): 이 단계에서는 무작위 공유를 생성하여 MPC 기술을 사용하여 실제 데이터를 처리하기 전에 참가자(컴퓨팅 엔터티)에게 배포합니다. 전처리 단계의 작업은 입력 값과 독립적이며 계산이 수행되기 전에 적절한 수의 공유를 생성하기 위해 입력 수에만 의존한다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이는 추상화 계층으로 생각할 수 있습니다. 자리 표시자는 미리 생성된 다음 2단계에서 사용자가 제공한 실제 입력 데이터와 결합됩니다.
2단계(복잡한 작업의 효율적인 계산): 계산 단계는 다음 세 단계를 통해 입력된 개인 데이터에 대한 실제 계산으로 구성됩니다. (i) 입력, (iii) 출력;
입력: 각 당사자는 자신의 입력을 참가자에게 배포하여 ITS(정보 이론 보안)를 보장합니다. 각 참가자는 각 입력 값에 대해 공유를 받으며 전체 프로세스는 기밀로 유지됩니다.
평가: 당사자들은 Nillion의 Curl 프로토콜을 사용하여 입력 공유에 대한 복잡한 연산을 효율적으로 계산합니다.
출력: 로컬 계산 결과를 공개하고 집계하여 최종 결과를 생성합니다.
Nillion의 MPC 메커니즘에 대해 자세히 알아보려면 여기를 클릭하여 학술 논문 원본을 읽어 보십시오.
응용 도구
Nillion Network를 기반으로 하는 애플리케이션 도구(예: nilVM, nilDB, nilAI 및 Nada 통합 패키지)는 개발자에게 개인 정보를 보호하는 고가치 데이터 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있는 모듈식 프레임워크 및 유틸리티를 제공합니다.
없음
nilAI는 인공 지능(예: AIVM, nada-AI 및 nilTEE)에 초점을 맞춘 Nillion의 개인 정보 보호 기술 제품군입니다. 각 기술의 작동 방식은 다음과 같습니다.
AIVM(Artificial Intelligence Virtual Machine): Nillion의 MPC 기술과 Meta의 CrypTen 프레임워크를 기반으로 하는 안전한 인공지능 추론 플랫폼입니다. Meta의 인공지능 연구팀과 공동 개발한 DWT(Discrete Wavelet Transform)를 사용하여 추론을 가속화합니다. AIVM은 개별 노드를 사용자 프롬프트 및 모델 출력에 보이지 않게 유지하여 개인 딥 러닝 모델 추론 및 배포를 보장함으로써 데이터 개인 정보 보호를 보장합니다.
nada-AI: 인공 지능 애플리케이션용으로 설계된 nilVM 라이브러리로, 소규모 모델(예: 신경망 NN, 컨볼루션 신경망 CNN, 선형 회귀 등)을 실행하기 위한 PyTorch와 유사한 인터페이스를 제공합니다. 개발자는 Google Colab을 사용하여 프로젝트를 빠르게 부트스트랩할 수도 있습니다.
nilTEE: 이 솔루션은 TEE(신뢰할 수 있는 실행 환경)를 사용하여 추론 중에 고성능으로 LLM(대규모 언어 모델)을 실행합니다. Nillion에서는 TEE의 사용을 장기 데이터 저장이 아닌 추론 시간으로 제한할 것을 권장합니다. Nillion은 현재 보안 및 성능을 더욱 향상시키기 위해 추론 설정을 분리하여 nilTEE 및 AIVM을 향상시키는 연구를 진행하고 있습니다.
nilVM, Nada 및 해당 라이브러리
nilVM은 개발자가 PET를 사용하여 프로그램을 만들 수 있는 가상 머신입니다. 이 프로그램은 Nillion의 Python 기반 오픈 소스 DSL Nada로 작성되었으며 Nillion SDK를 사용하여 개발되었습니다. Nada에는 nada-ai(PyTorch 및 scikit-learn과 유사), nada-numpy, nada-data 및 nada-test와 같은 라이브러리도 포함되어 프로그램 개발을 단순화합니다. 개발자는 Python, Typescript 또는 CLI 클라이언트를 사용하여 nilVM을 애플리케이션에 통합하고 Nillion Network에서 안전한 데이터 저장 및 검색을 위해 스토리지 API를 활용할 수 있습니다. 예를 들어 공동 학습 이니셔티브, 커뮤니티 개발 프로젝트, 대화형 데모 사용 사례 등이 있습니다.
nilDB
nilDB는 개인정보 보호 데이터 저장 및 계산을 위해 설계된 암호화 방식으로 분산된 NoSQL 데이터베이스입니다. 일반 NoSQL 데이터베이스와 달리 nilDB는 암호화된 데이터를 여러 노드에 비밀 공유로 배포하므로 중앙 기관에 대한 의존성을 제거합니다. 또한 데이터 소유자는 저장된 데이터에 대해 SQL과 유사한 쿼리, 계산 및 개인 정보 보호 집계를 실행할 수 있는 액세스 권한을 다른 사람에게 부여할 수 있습니다.
구체적인 작업은 다음과 같습니다.
사용자는 자신의 장치에서 로컬로 중요한 데이터를 암호화합니다.
사용자는 Nillion 기반 프런트엔드 애플리케이션을 통해 암호화된 데이터를 안전하게 업로드합니다. 애플리케이션은 통합 백엔드 RESTful API를 통해 암호화된 데이터를 nilDB에 안전하게 업로드합니다.
암호화된 데이터는 Nillion의 MPC 프로토콜을 사용하여 비밀 공유로 분할되고 nilDB 네트워크의 노드 클러스터에 분산됩니다. 단일 노드가 완전한 데이터 세트를 가지고 있지 않다는 점은 주목할 가치가 있습니다.
사용자는 특정 데이터의 사용이나 조회에 대해 명시적인 동의를 제공하며, 애플리케이션을 통해 언제든지 동의를 철회할 수 있습니다.
허용된 엔터티(예: 회사 또는 제3자)는 Nillion의 RESTful API를 통해 SQL과 유사한 쿼리 요청(예: 조회, 범위 필터 또는 요약 계산)을 제출합니다.
nilDB 클러스터의 노드는 민감한 정보를 노출하지 않고 암호화된 데이터에 대해 공동으로 계산을 수행합니다.
쿼리 결과(예: 평균, 합계 또는 필터링된 데이터 세트)는 데이터 기밀성을 유지하면서 생성됩니다.
최종 쿼리 결과만 RESTful API를 통해 요청 사용자에게 반환됩니다.
기술 아키텍처에 대한 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하십시오.
나다 통합 패키지
Nada 언어에는 nada-AI(이미 앞에서 논의함), nada-numpy 및 nada-test를 포함한 다양한 통합 패키지가 포함되어 있습니다.
nada-numpy: Nada DSL에 맞춰진 NumPy 제한 적응 패키지입니다. 일반 NumPy와 비교하여 nada-numpy는 배열 구조를 효율적으로 조작할 수 있으며 MPC의 강력한 유형 기능과의 호환성을 보장하기 위해 데이터 유형에 대한 강력한 유형 요구 사항을 제시합니다.
nada-test: 런타임 시 동적 테스트 생성을 지원하는 Nada 프로그램용 테스트 프레임워크입니다. 개발자는 Python으로 테스트 사례를 작성하고, 프레임워크를 pytest 워크플로에 통합하고, 유연한 입력 및 출력 사양을 정의할 수 있습니다.
다른 도구(예: Nada DSL, Nada Sandbox 등) 및 SDK는 GitHub 에서 볼 수 있습니다.
NIL 토큰
토큰 유틸리티
NIL 토큰은 Nillion 네트워크에서 다음을 포함하여 다양한 기능을 수행합니다.
Petnet 및 조정 계층에 대한 컴퓨팅 서비스, 데이터 저장, AI 추론, 거래 수수료를 지불합니다. 특히 개발자는 NIL을 사용하여 Nillion이 애플리케이션에 제공하는 개인 정보 보호 컴퓨팅 서비스에 액세스할 수 있습니다.
네트워크 보안을 스테이크하고 지원하고 보상을 받으세요.
유효성 검사기는 NIL을 바인딩하여 트랜잭션과 계산을 확인하고 조정 계층의 보안을 보장합니다.
Petnet 노드는 클러스터의 보안을 강화하고 개발자와 애플리케이션을 유치하기 위해 NIL을 스테이킹합니다.
프로토콜 업그레이드, 리소스 할당, 커뮤니티 보조금 프로그램과 같은 다양한 네트워크 결정에 대한 추천 및 투표를 통해 분산형 거버넌스에 참여하세요.
통치
거버넌스 결정은 온체인 투표 메커니즘을 통해 이루어집니다. 특히 최소 토큰 보유 요구 사항을 충족하는 모든 NIL 토큰 보유자는 네트워크에 개념을 제안할 수 있습니다. 이전 거버넌스 조치를 통해 설립된 커뮤니티 위원회 또는 실무 그룹도 제안서를 제출할 수 있습니다.
투표권은 주요 결정에 적용됩니다.
새로운 기능이나 업데이트를 소개합니다.
보조금, 개발자 보상, 커뮤니티 중심 프로젝트에 대한 보상 풀을 할당합니다.
네트워크 가격, 유효성 검사기 요구 사항 또는 승인 한도를 조정하세요.
쿼럼 요구 사항이나 제안 임계값과 같은 거버넌스 구조를 수정합니다.
상호 운용성을 확장하고, 전략적 파트너십을 구축하거나, 투명성과 감사 메커니즘을 구현하세요.
투표권은 스테이킹된 NIL의 양에 비례하며, 스테이커는 제안에 투표할 수 있는 자신의 능력을 유지하면서 투표권을 검증자에게 위임합니다.
닐리언 생태계
Nillion은 다음 산업 분야에서 새로운 기회를 창출합니다.
인공 지능: Nillion은 민감한 정보를 노출하지 않고 데이터를 처리하고 추론하여 안전한 로컬 AI 처리와 중앙 집중식 비독점 AI 시스템의 확장성 사이의 격차를 해소합니다.
개인화된 에이전트: AI 에이전트는 개인 데이터를 저장, 계산 및 처리할 수 있습니다.
개인 정보 보호 모델 추론: AI 모델은 개인 데이터를 안전하게 처리하고 제3자에 노출될 위험을 최소화하며 개인 LLM을 활성화할 수 있습니다.
개인 지식 기반 및 검색: AI 에이전트 및 기타 AI 사용 사례에 대한 검색 기능을 계속 제공하면서 데이터를 암호화된 형식으로 저장할 수 있습니다.
데이터 소유권: Nillion의 암호화 인프라는 안전한 데이터 시장을 지원하여 사용자가 자신의 데이터를 제어하고 구매자에게 판매할 수 있도록 합니다.
블록체인: Nillion을 사용하면 블록체인 애플리케이션이 Nillion 네트워크에 블라인드 스토리지 및 컴퓨팅 요청을 보내 블록체인의 공개 데이터 기능을 보완할 수 있습니다. 또한 온체인 결제를 지원하므로 애플리케이션이 블록체인의 관련 데이터를 해독할 수 있습니다.
의료: Nillion은 기관과 사용자 전반에 걸쳐 의료 데이터에 대한 개인 정보 보호 분석을 지원합니다.
DePIN: Nillion과 통합된 DePIN 프로젝트는 민감한 운영 데이터를 안전하게 저장하고 처리할 수 있습니다.
주요 프로젝트
Virtuals Protocol: 다중 모드 AI 에이전트 라이브러리를 개발하고 Nillion을 사용하여 AI 모델의 개인 교육 및 추론을 허용하여 맞춤형 AI 에이전트를 구축하는 AI 에이전트 구축 플랫폼입니다.
Aptos/NEAR/Arbitrum/Sei: 블라인드 데이터 저장 및 계산을 통합하여 스마트 계약 내에서 데이터 처리를 향상시키는 레이어 1 및 레이어 2 블록체인입니다.
Ritual: 개인 추론을 위해 백엔드에 Nillion을 통합하여 분산형 인공 지능 추론 네트워크를 구축하는 인공 지능 플랫폼입니다.
Zap: 사용자 데이터를 Nillion의 분산형 데이터 풀로 집계하여 블라인드 컴퓨팅 및 영지식 전송 계층 보안(zkTLS)을 통해 안전한 통찰력을 제공하는 데이터 플랫폼입니다.
회수 프로토콜: zkTLS 인프라 플랫폼을 사용하면 사용자는 신뢰할 수 있는 오프체인 플랫폼을 통해 자신의 신원과 평판을 증명할 수 있으며 생성된 인증서의 저장 및 처리 플랫폼으로 Nillion을 사용합니다.
Healthblocks: Nillion을 사용하여 사용자 소유권과 데이터 제어권을 유지하는 동시에 제3자가 개인 정보를 노출하지 않고도 통찰력을 얻을 수 있도록 하는 피트니스 앱입니다.
MonadicDNA: Nillion을 사용하여 수명주기 전반에 걸쳐 데이터를 암호화하는 유전체학 플랫폼으로, 23andMe 와 같은 중앙 집중식 서비스 제공업체에 대한 대안을 제공합니다.
로드맵
Nillion 로드맵은 2024년 5월 31일에 발표되었으며 4가지 주요 단계로 구성됩니다.
1단계 - 창조 스프린트(완료). 이 단계에서는 (i) 테스트넷 출시 중 기본 조정 계층, (ii) Keplr 지갑 생성, 토큰 전송, 스테이킹 및 관리와 같은 핵심 기능을 테스트합니다. (iii) 개발자에게 Nillion SDK에 대한 액세스를 제공합니다. 초기 애플리케이션 개발을 위한 원격 측정 기능, (iv) 트랜잭션 처리량 및 네트워크 확장성을 평가하기 위해 로드 테스트가 수행됩니다.
2단계 - 촉매 융합(진행 중) 이 단계: (i) Petnet을 조정 계층과 통합합니다. (ii) 완전한 분산화를 달성하기 위해 (iii) 안전한 데이터 처리를 위한 블라인드 애플리케이션을 도입합니다. 다중 체인 생태계.
3단계 – 강화. 이 단계는 (i) 메인넷 출시 및 토큰 생성 활동(TGE)을 포함하고, (ii) 외부 노드를 실행하고, (iii) 블라인드 계산을 통해 실제 상호 작용을 활성화합니다. 시간 조건 적용.
4단계 - 멀티 클러스터의 미래. 이 단계에서는 (i) 공용 노드 클러스터를 추가하여 수평적 확장을 달성하고, (ii) 컴퓨팅 성능을 높이고, (iii) 시장별 애플리케이션에 맞게 네트워크를 최적화하고, (iv) 보안 및 개인 정보 보호를 유지하면서 확장성을 달성합니다.
결론
Nillion은 인공 지능 에이전트부터 개인 DeFi에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 고가치의 개인 정보 보호에 민감한 데이터를 처리하도록 설계된 분산형 인프라입니다. Nillion은 고급 PET(예: MPC, FHE, TEE)를 결합하여 분산형 네트워크의 유용성과 분산형 애플리케이션의 가능성을 확장합니다. Nillion의 아키텍처(조정 계층 및 Petnet)는 클러스터링을 통해 확장성을 지원하는 동시에 데이터 기밀성과 분산형 신뢰를 보장합니다.
Nillion 생태계는 (i) Nucleus Builder 프로그램(다양한 업종에 걸쳐 최대 50개의 프로젝트 지원) 및 (ii) 최대 500,000명의 검증자가 참여하여 총 1억 9,500만 개가 처리되는 등의 이정표를 통해 지속적으로 확장되고 있습니다. 약 1,050GB의 데이터. Virtuals, NEAR, Meta 및 Aptos와의 협력과 지속적인 메인넷 출시 및 다중 클러스터 확장성 로드맵 개발은 개인정보 보호에 초점을 맞춘 데이터 관리 및 보안 컴퓨팅을 발전시키는 Nillion의 진전을 강조합니다.
