所有隐私增强技术(PETs)都有相似的目的。然而,它们的工作方式和服务的用例是不同的。 这就是为什么像@nillionnetwork这样的PETs协调和编排层至关重要。 例如,Nillion可以实现以下组合: - MPC + TEE:通过硬件隔离增强安全性 - FHE + ZK证明:保密性与可验证性 - 多个TEE供应商:分布式信任模型 - 更多组合 盲计算开辟了一个全新的设计空间。
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zerokn0wledge
@zerokn0wledge_
05-13
$NIL is one of the most under-valued AI infra plays in the market rn.
DYOR anon, it will have been obvious in hindsight.
Nillion to a billion.

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