TEN Protocol: فتح الطريق لخصوصية الذكاء الاصطناعي باستخدام TEE والتجميع السري
لكن بروتوكول TEN يستخدم بيئة تنفيذ موثوقة (TEE) وتجميع سري (Confidential Rollup) لتشفير بيانات الذكاء الاصطناعي بالكامل دون التسبب في تأخير. هذا ليس مجرد كلام، فأساسيات TEN لديها بعض الجدية، دعونا نتحدث عن ذلك.
ملخص TEE+ السري: أداء الخصوصية دون تنازلات. بروتوكول TEN هو Layer 2 مبني على الإيثيريوم، يركز على "خصوصية كاملة عبر السلسلة". TEE. ببساطة، هذا الشيء هو "صندوق أسود" من الأجهزة، البيانات والرموز تجري داخله، ولا يمكن للغرباء رؤية أي شيء، الأمان في أعلى مستوياته. بالإضافة إلى التجميع السري، يتم تشفير حالة المعاملات والعقود بالكامل، والسرعة وقدرة التحمل لا تزال قادرة على مواكبة الشبكة الرئيسية. تقول البيانات الرسمية إن TEN يمكنه معالجة آلاف المعاملات في الثانية، مع تأخير يصل إلى مستوى المللي ثانية، أسرع من Layer 2 التقليدية بمعدل مرتين أو ثلاث مرات، وهذه الطريقة مناسبة تمامًا لمشاهد الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، تحتاج الذكاء الاصطناعي الطبي إلى معالجة البيانات الحساسة، ويجب أن تحمي الخوارزميات المالية من سرقات MEV، والحسابات الدفاعية لا يمكن أن تتحمل أي خطأ.
تجمع TEE+ من TEN يتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي العمل بسرعة وثبات على السلسلة، مع تشفير كامل للبيانات، مما يجعل من الممكن استخدامها بثقة حتى في ظل المشهد التنظيمي الصارم. AI اللامركزية "عباءة التخفي" في Web3 تؤكد على اللامركزية، لكن الشفافية في البيانات على السلسلة تظل فخًا كبيرًا. TEN تعيد الخصوصية إلى الواجهة: الحالة الافتراضية للعقد الذكي مشفرة، ويمكن للمطورين كتابة الكود باستخدام Solidity، دون أي تكلفة تعليمية، مما يمكنهم من تحقيق مستوى حماية خصوصية يعادل Web2. الأروع هو أن TEN تأتي مع أرقام عشوائية آمنة، مما يحررها تمامًا من الاعتماد على الأوراق التنبؤية، ولا داعي للقلق بعد الآن من "التجسس" أو التلاعب في الألعاب على السلسلة وDeFi. على سبيل المثال، تحليل بيانات الجينات بواسطة الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي يتطلب مستوى عاليًا من الخصوصية. TEE من TEN يسمح بتشفير البيانات وحسابها داخله، دون أن يتمكن أي شخص من الوصول إليها من الخارج، ويمكن أيضًا استخدام إثباتات عن بُعد للتحقق من النتائج. نفس الشيء ينطبق على الجانب المالي، حيث يمكن لبروتوكولات DeFi استخدام TEN لمنع MEV، مما يضمن عدالة المعاملات وعدم تسرب المعلومات. أليس هذا هو "عباءة التخفي" للذكاء الاصطناعي؟ إلى أي مدى تستطيع TEN أن تذهب؟ الجمع بين Web3 وAI هو الاتجاه الكبير، لكن إذا لم يتم حل مشكلة الخصوصية، ستظل دائمًا عقبة.
تتميز تقنية TEN بأنها قوية للغاية، وتطبيقها عملي: لا يحتاج المطورون إلى تعديل الشيفرة، ويمكنهم الاندماج بسهولة في نظام إيثيريوم البيئي بتكلفة منخفضة للغاية. كما أن الشبكة اللامركزية من العقد (Aggregators) مقاومة للرقابة، ولا يخشى من نقاط الفشل الأحادية، مما يجعل طابع Web3 أصيلاً. من الناحية البيانات، تم تشغيل شبكة TEN الاختبارية، وهي متوافقة مع EVM، وأداء الخصوصية والأداء جيد جداً. تقول الجهة الرسمية إن سرعة الجسر أسرع بـ 30% من Optimistic Rollup، وكفاءة الأصول عبر السلاسل عالية جداً. كما أن المجتمع على X نشط أيضاً، حيث يصرخ العديد من الناس "$TEN سيعيد تعريف خصوصية Web3"، وهذه الحماسة ليست مجرد ضجيج.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
TEN Protocol: فتح الطريق لخصوصية الذكاء الاصطناعي باستخدام TEE والتجميع السري
لكن بروتوكول TEN يستخدم بيئة تنفيذ موثوقة (TEE) وتجميع سري (Confidential Rollup) لتشفير بيانات الذكاء الاصطناعي بالكامل دون التسبب في تأخير. هذا ليس مجرد كلام، فأساسيات TEN لديها بعض الجدية، دعونا نتحدث عن ذلك.
ملخص TEE+ السري: أداء الخصوصية دون تنازلات. بروتوكول TEN هو Layer 2 مبني على الإيثيريوم، يركز على "خصوصية كاملة عبر السلسلة". TEE. ببساطة، هذا الشيء هو "صندوق أسود" من الأجهزة، البيانات والرموز تجري داخله، ولا يمكن للغرباء رؤية أي شيء، الأمان في أعلى مستوياته. بالإضافة إلى التجميع السري، يتم تشفير حالة المعاملات والعقود بالكامل، والسرعة وقدرة التحمل لا تزال قادرة على مواكبة الشبكة الرئيسية. تقول البيانات الرسمية إن TEN يمكنه معالجة آلاف المعاملات في الثانية، مع تأخير يصل إلى مستوى المللي ثانية، أسرع من Layer 2 التقليدية بمعدل مرتين أو ثلاث مرات، وهذه الطريقة مناسبة تمامًا لمشاهد الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، تحتاج الذكاء الاصطناعي الطبي إلى معالجة البيانات الحساسة، ويجب أن تحمي الخوارزميات المالية من سرقات MEV، والحسابات الدفاعية لا يمكن أن تتحمل أي خطأ.
تجمع TEE+ من TEN يتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي العمل بسرعة وثبات على السلسلة، مع تشفير كامل للبيانات، مما يجعل من الممكن استخدامها بثقة حتى في ظل المشهد التنظيمي الصارم. AI اللامركزية "عباءة التخفي" في Web3 تؤكد على اللامركزية، لكن الشفافية في البيانات على السلسلة تظل فخًا كبيرًا. TEN تعيد الخصوصية إلى الواجهة: الحالة الافتراضية للعقد الذكي مشفرة، ويمكن للمطورين كتابة الكود باستخدام Solidity، دون أي تكلفة تعليمية، مما يمكنهم من تحقيق مستوى حماية خصوصية يعادل Web2. الأروع هو أن TEN تأتي مع أرقام عشوائية آمنة، مما يحررها تمامًا من الاعتماد على الأوراق التنبؤية، ولا داعي للقلق بعد الآن من "التجسس" أو التلاعب في الألعاب على السلسلة وDeFi. على سبيل المثال، تحليل بيانات الجينات بواسطة الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي يتطلب مستوى عاليًا من الخصوصية. TEE من TEN يسمح بتشفير البيانات وحسابها داخله، دون أن يتمكن أي شخص من الوصول إليها من الخارج، ويمكن أيضًا استخدام إثباتات عن بُعد للتحقق من النتائج. نفس الشيء ينطبق على الجانب المالي، حيث يمكن لبروتوكولات DeFi استخدام TEN لمنع MEV، مما يضمن عدالة المعاملات وعدم تسرب المعلومات. أليس هذا هو "عباءة التخفي" للذكاء الاصطناعي؟ إلى أي مدى تستطيع TEN أن تذهب؟ الجمع بين Web3 وAI هو الاتجاه الكبير، لكن إذا لم يتم حل مشكلة الخصوصية، ستظل دائمًا عقبة.
تتميز تقنية TEN بأنها قوية للغاية، وتطبيقها عملي: لا يحتاج المطورون إلى تعديل الشيفرة، ويمكنهم الاندماج بسهولة في نظام إيثيريوم البيئي بتكلفة منخفضة للغاية. كما أن الشبكة اللامركزية من العقد (Aggregators) مقاومة للرقابة، ولا يخشى من نقاط الفشل الأحادية، مما يجعل طابع Web3 أصيلاً. من الناحية البيانات، تم تشغيل شبكة TEN الاختبارية، وهي متوافقة مع EVM، وأداء الخصوصية والأداء جيد جداً. تقول الجهة الرسمية إن سرعة الجسر أسرع بـ 30% من Optimistic Rollup، وكفاءة الأصول عبر السلاسل عالية جداً. كما أن المجتمع على X نشط أيضاً، حيث يصرخ العديد من الناس "$TEN سيعيد تعريف خصوصية Web3"، وهذه الحماسة ليست مجرد ضجيج.