关键点
- Nillion 与 Virtuals、NEAR、Aptos、Arbitrum、Ritual、io.net 和 Meta 等公司建立了合作伙伴关系。
应用工具包包括nilAI、nilVM、nilDB 和 nilChain ，为开发人员提供资源，以在人工智能、医疗保健和去中心化金融（DeFi）等领域创建隐私保护应用程序。
该网络利用一系列隐私增强技术（ PETS ），例如多方计算（MPC）、同态加密和零知识证明，以支持分散基础设施上的安全计算和数据存储。
Nillion 的验证者计划吸引了约500,000 名活跃验证者，处理了约 1.95 亿条秘密消息，并保护了约 1050 GB 的数据。
介绍
处理密码、个性化人工智能、医疗信息和生物特征数据等高价值数据的传统方法通常不安全且效率低下。加密技术虽然可以确保静态数据的安全，但在执行需要解密和重新加密的计算时会引入安全风险和数据延迟。区块链技术有助于实现交易和数据管理的去中心化，但它并不能解决加密数据的安全计算问题。这限制了开发安全的 Web3 应用程序的能力。
Nillion 通过实现无需解密的数据传输、存储和计算克服了这些限制，确保了整个数据生命周期的隐私和安全。这种被称为“盲计算”的方法有助于建立去中心化的信任，并将去中心化网络的应用范围扩展到以前未开发的领域，例如私有AI和安全的大型语言模型（LLM） 。
Nillion 应用隐私增强技术 ( PETS )，例如多方计算 (MPC)、完全同态加密 (FHE) 和可信执行环境 (TEE)，以确保数据在整个处理过程中保持加密。
背景
Nillion 成立于 2021 年，是一个旨在在分布式系统上处理私人数据同时确保安全性和效率的网络。 Nillion 的生态系统由nilVM、nilDB、nilAI 和 nilChain等工具提供支持，使开发人员可以轻松地在AI、DeFi 和数据存储等领域构建隐私保护应用程序。
Nillion 的团队包括许多行业专家：
亚历克斯·佩奇 (首席执行官) ——前 Hedera SPV 合伙人、前高盛高级银行家。
Andrew Masanto (CSO) ——Hedera 联合创始人、Reserve 首任 CMO。
Slava Rubin (CBO) ——Indiegogo 创始人。
博士Miguel de Vega（首席科学家） ——数据优化领域的领先专家，拥有 30 多项专利。
康拉德·惠兰 (CTO) ——Uber 创始工程师。
马克·麦克德莫特 (首席运营官) – 曾领导耐克的创新工作。
Andrew Yeoh (首席营销官) – Hedera 高级合伙人，曾任瑞银和罗斯柴尔德银行董事。
Nillion 吸引了Hack VC、Hashkey Capital、Distributed Global 和 Maelstrom等知名投资基金的兴趣，凭借其独特的愿景和技术，在多轮私募融资中共筹集了5000 万美元。
技术方面
Nillion 网络由两个核心层组成：
协调层：管理奖励、支付和经济安全。
Petnet 层：处理计算和私人数据存储。
多方计算（MPC）技术是Nillion的基础，允许数据计算而无需泄露各方的输入信息。 Nillion 生态系统由包括nilAI、nilVM、nilDB和nilChain在内的开发工具包提供支持，使开发人员可以轻松构建隐私保护应用程序。
Nillion网络使用集群技术来提高可扩展性，确保性能、安全性并优化成本。与传统区块链不同，Nillion不依赖于全局状态，从而优化了数据处理能力。
尼利昂网络
Nillion 网络是一个去中心化的基础设施，旨在支持私人、高价值数据存储和计算。网络通过集群技术实现可扩展性，可以配置节点组来满足特定的性能、安全性和成本要求。与传统区块链不同，该网络可以在没有共享的全局状态的情况下运行，从而允许垂直扩展（升级单个节点或集群）和水平扩展（添加新节点或集群）以有效分配工作负载。
协调类
Nillion 网络的协调层称为nilChain ，主要负责：
奖励管理，
支付，
确保加密货币的经济安全，
网络中节点簇之间的协调。
具体来说， nilChain协调网络上存储和盲计算操作的支付流程，但不直接处理这些计算任务。编排层使用Cosmos SDK构建，并支持IBC（区块链间通信）协议与其他区块链进行交互。但是，由于该网络主要关注存储和计算，因此目前不支持智能合约执行。用户可以通过Keplr或Leap等钱包访问nilChain ，但建立在合作伙伴区块链上的应用程序（“主要项目”部分中提到）将被完全抽象。
宠物网
Petnet（操作层）旨在整合隐私增强技术（PET），包括：
多方计算（MPC） ，
完全同态加密（FHE） ，
零知识证明（ZKP）
目标是提供安全计算和私人数据管理。这种集成通过两个主要组件实现：
编译器，通过提供不同级别的抽象来简化 PET 的使用。
计算网络，执行安全计算并管理加密数据。
目前，这是通过 Nillion 网络语言编译器和nilVM实现的，其中四个抽象层正在开发中：
每个 PET 协议都在单独的盲模块中运行，就像一个“黑匣子”。没有内置统一的接口或抽象层，所有编排都在客户端完成。开发人员可以使用 API 来执行特定任务，但不能集成或定制它们。
SDK集成了多种盲验证模块，提供统一、简单的管理，无需深入了解密码学即可实现多种PET协议。但现阶段各模块尚未完全优化，主要依赖于单一的PET协议。
盲模块支持在同一个模块中运行多个 PET 协议，使开发人员能够灵活地在性能和安全性之间进行选择，而无需深入了解密码学。
盲模块部署在松散耦合的独立网络中，称为集群，由 NilChain 管理。随着 Nillion 盲计算技术的发展，这些盲模块可以在多个集群之间复制，每个集群都有不同的配置（节点数量、位置、声誉、硬件、安全阈值）。这使得开发人员可以在多个环境中部署相同的功能，并根据特定需求（安全性、成本、硬件、法规遵从性）进行定制。
Nillion 的隐私增强技术 (PET) 正在分阶段推出，每个阶段都通过上面概述的四个抽象层逐步推进。第一阶段（即齐次编码、基于网络的多方计算秘密共享方案）和第二阶段（即离散小波变换+基于网络的秘密共享方案、阈值齐次编码）在抽象上已经成熟，并且现已集成到 Nillion 网络中。第三个技术阶段（完全相同加密多方计算、离散小波变换+门限完全相同加密、公开计算、零知识证明），完全相同加密多方计算在抽象层开始取得进展。
工作原理
以下是 Nillion 网络各个组件如何运行的详细分类：
用户/开发者通过使用 JavaScript 或 Python 客户端构建的前端应用程序提交数据进行存储或执行盲计算请求。
使用 JavaScript 客户端的应用程序与Petnet交互以执行安全计算并管理加密数据。同时，基于 Python 客户端的应用程序将与协调层交互以处理支付、路由和多链通信。
协调层使用各自区块链的原生 gas 代币或NIL代币来处理付款。
在处理请求之后，编排层将计算任务传递给包含高级安全技术（ PET ）的Petnet 。
Petnet使用线性秘密共享方案 (LSSS)、垃圾电路和同态加密等 PET 来根据任务的需要处理数据。
这些计算是在一组网络节点上执行的。每个节点仅管理加密数据的一小部分（份额）。这些节点对屏蔽数据执行操作（例如，加法、乘法或安全比较）并产生中间结果。
Petnet以安全和私密的方式汇总中间结果以产生最终的计算结果。
最终结果路由流程如下：
如果使用 JavaScript 客户端， Petnet会将结果直接发送到应用程序供用户/开发人员访问。
如果使用 Python 客户端，编排层将从 Petnet 获取结果并将其传递给相关应用程序或区块链以供进一步使用。
对于区块链集成，编排层将结果传递给本机智能合约或去中心化应用程序（DApp） ，实现跨链操作，而无需用户下载新的钱包。
Nillion 用于复杂任务的多方计算 (MPC) 协议
多方计算 (MPC)是密码学的一个领域，它允许多方联合计算其数据的结果，而无需透露各自的输入。 Nillion 开发了Curl协议，该协议基于线性秘密共享方案 (LSSS)，但经过扩展，可以有效处理复杂的数学运算，例如除法、平方根、三角函数和对数。
Curl 的工作分为两个阶段：
第一阶段（预处理以创建数据共享）
在使用 MPC 技术处理实际数据之前，此阶段会生成并分发随机份额给参与者（计算实体）。
此预处理独立于输入值运行，仅根据输入的数量预先生成相应的股票数量。
它可以被看作是一个抽象层，它创建占位符，这些占位符将在第二阶段与实际的用户输入数据相结合。
第二阶段（高效计算复杂运算）
输入：各方分发输入数据的共享部分，以确保信息理论安全（ ITS ）。
评估：各方使用Curl协议对共享数据执行复杂的计算。
输出：本地计算结果被揭示并汇总以产生最终输出。
应用工具
基于Nillion网络平台的应用工具（ nilVM、nilDB、nilAI和Nada ）为开发人员提供了模块化框架和实用工具，以快速构建私有数据处理应用程序。
无
nilAI是 Nillion 专注于隐私的 AI 技术套件，其中包括AIVM、nada-AI 和 nilTEE 。
AI虚拟机（AIVM）：基于Nillion的MPC技术和Meta的CrypTen框架的安全AI推理平台。
nada-AI：一个用于 AI 应用程序的nilVM库，提供类似 PyTorch 的界面来运行NN、CNN、线性回归等小模型。
nilTEE：在可信执行环境（ TEE ）中运行大型语言模型（LLM）的解决方案。
Nada 和 nilVM
nilVM是一个虚拟机，可以帮助开发人员使用 PET 技术创建程序。
该程序是用Nada编写的，Nada 是一种基于 Python 的领域特定语言 (DSL)。
零数据库
nilDB是一个分布式、加密的 NoSQL数据库，专为安全数据存储和私人计算而设计。
用户在上传之前会在其设备上加密敏感数据。
加密数据使用 Nillion 的 MPC 协议分成秘密部分并分布在 nilDB 节点之间。
用户可以委托第三方访问来执行类似 SQL 的查询，而无需透露数据。
工作原理：
用户对其设备上的敏感数据进行加密。
用户通过基于 Nillion 构建的前端应用程序上传加密数据。该应用程序通过内置的 RESTful API 将加密数据安全地上传到 nilDB。
加密数据使用 Nillion 的 MPC 协议分成多个秘密块并分发到 nilDB 节点集群。值得注意的是，没有一个节点可以保存整个数据集。
用户可以对特定的数据使用或查询提供明确的权限，并可以随时通过应用程序撤销该权限。
授权方（例如公司或第三方）通过 Nillion 的 RESTful API 提交类似 SQL 的查询请求（例如查找、范围过滤或聚合计算）。
nilDB 集群中的节点协调加密数据的计算，而不会暴露敏感信息。
在保持数据机密性的同时，生成平均值、总和或过滤数据集等查询结果。
只有查询的最终结果通过 RESTful API 返回给用户。
Nada 集成
Nada 语言包含几个不同的内置包，包括 nada-AI、nada-numpy 和 nada-test，用例包括：
nada-numpy ：NumPy 的有限版本，针对 Nada DSL 定制。与常规的 NumPy 相比，nada-numpy 允许对具有严格数据类型要求的数组结构进行高效操作，确保与 MPC 的强类型特性兼容。
nada-test ：Nada 程序的测试框架，支持运行时动态测试生成。开发人员可以用 Python 编写测试用例，将测试框架集成到他们的 pytest 管道中，并定义灵活的输入和输出参数。
研究论文
Nillion 项目团队与多位研究人员合作发表了八篇研究论文，深入探讨了该协议及其应用的不同方面。
以下是研究论文列表：
Nillion：Web3 安全处理层：介绍了 Nillion 的初步愿景，概述了 Nillion 在去中心化生态系统中的潜力和应用。
评估线性秘密共享方案的非交互式计算阶段中的算术乘法和表达式：探索 Nillion 的 MPC 协议，以实现安全高效的非线性计算。
Curl：通过小波编码查找表进行私有大型语言模型 (LLM) 推理：介绍 Curl，一种用于大型语言模型的隐私保护推理框架，利用小波编码查找表来减少通信开销并提高性能。
安全切割及其在 LLM 量化中的应用技术报告：讨论在 MPC 环境中基于线性秘密共享方案 (LSSS) 的安全切割技术，用于大型语言模型 (LLM) 中的计算优化。
MPC 中更高效的比较协议：提高基于 LSSS 的 MPC 系统中的安全比较性能。
预处理设置中的阈值 ECDSA 技术报告：提出了一种阈值 ECDSA 的预处理方法，阈值 ECDSA 是一种在多个参与者之间安全地管理和使用私钥的分布式加密系统。
分散式多因素身份验证技术报告：引入分散式框架来改进安全身份验证流程。
Ripple：通过小波近似实现全同态加密（FHE）中的可编程引导加速：描述 Ripple 框架，该框架使用离散小波变换 (DWT) 来压缩查找表，从而降低 FHE 中引导的计算成本。
NIL 代币
代币经济学
代币实用性
- 酒吧 数学 给 这 大流行 服务 计算 数学， 节省 贮存 数据 无论， 思考 讨论 WHO 和 费用 递送 大流行 在 这 班级 宠物网 和 协调。 你 身体， 这 家 发布 发展 历史 使用 零 到 使用权 使用权 这 大流行 服务 计算 数学 告诉 警卫 正确的 私人的 私人的 属于 尼利昂 给 应用 使用 属于 姓。
- 质押 令牌 到 支持 支持 告诉 蜂蜜 网络 和 收到 部分 报酬
- 这 验证器 赌注 零 到 身体 明亮的 递送 大流行 和 计算 数学， 当然 告诉 安全的 所有的 给 班级 协调。
- 这 节点 宠物网 赌注 零 到 增加 强的 告诉 蜂蜜 给 这 簇 属于 姓 和 收集 吮吸 这 家 发布 发展 还 喜欢 应用 使用
- 参考 家庭 进入 管理 对待 飞 实践 中央 平等的 方式 主题 出口 和 取消 投票 给 这 决定 决定 网络 其他 彼此， 不 限制 喜欢 举起 授予 递送 醒， 凳子 补充 天赋 原来的 和 这 章 程序 天赋 支持 添加 铜。
行政
- 性别 介绍 这 计算 力量 或者 复制 使用权 日本 新的。
- 肥料 补充 基金 部分 报酬 给 天赋 支持， 推荐 鼓励 家 发布 发展 和 这 明亮的 蚂蚁 经过 添加 铜 指导 带领
- 事物 调整 价格 网络， 爱 桥 验证器 或者 性别 限制 委员会 权利
- 使固定 改变 结构 竹子 管理 对待， 不 限制 喜欢 爱 桥 决定 等级 或者 临界点 主题 出口
- 打开 宽的 能力 力量 酱油 工作， 设计 设置 普通话 系统 相反 工作 战争 梳子 或者 发展 宣布 这 肌肉 政权 明亮的 白色的 和 查看 数学。
Nillion 生态系统的状态
关键领域
- 人工智能：Nillion 可以在不暴露敏感信息的情况下进行数据处理和推理，弥合了安全的本地 AI 处理和可扩展的非私有集中式 AI 系统之间的差距。
- 个性化代理：人工智能代理可以存储、计算和处理私人数据。
- 私有模型推理：AI模型可以安全地处理私有数据，最大限度地降低第三方暴露风险，并支持私有大型语言模型（LLM）。
- 知识库和私人搜索：数据可以以加密形式存储，同时仍允许 AI 代理和其他 AI 用例执行搜索。
- 数据所有权：Nillion 的加密基础设施允许用户控制和向买家出售自己的数据，从而支持安全的数据市场。
- 区块链：Nillion 允许区块链应用程序向 Nillion 网络提交盲存储和计算请求，补充区块链的公共数据功能。它还支持链上支付，允许应用程序解密区块链上的相关数据。
- 医疗保健：Nillion 支持组织和用户之间保护隐私的医疗保健数据分析。
- DePIN ：与 Nillion 整合后，DePIN 项目可以安全地存储和处理敏感的操作数据。
主要项目
- Virtuals Protocol ：一个AI代理共有权平台，开发了多模态AI代理库，并通过使用Nillion实现了其AI模型的私人训练和推理，从而能够构建个性化的AI代理。
- Aptos/NEAR/Arbitrum/Sei ：这些是第 1 层和第 2 层区块链，它们集成了盲数据存储和计算功能，以增强其智能合约的数据处理能力。
- Ritual ：构建去中心化AI推理网络的AI平台，后端集成Nillion，支持私有推理。
- Zap ：一个数据平台，将用户数据聚合到 Nillion 中的分散式数据湖中，通过盲计算和零知识传输层安全 (zkTLS) 协议提供安全的数据洞察。
- Reclaim Protocol ：一个 zkTLS 基础设施平台，允许用户以无需信任的方式在链下证明身份和声誉，使用 Nillion 作为存储和处理平台来生成证明。
- Healthblocks ：一款健身应用利用 Nillion 保护用户数据的所有权和控制权，同时允许第三方在不泄露个人信息的情况下访问数据洞察。
- MonadicDNA ：一个基因组学平台，使用 Nillion 在整个生命周期内加密数据，为 23andMe 等中心化提供商提供替代方案。
