$NIL O token NIL é o token nativo e utilitário da rede Nillion, uma infraestrutura descentralizada avançada dedicada à computação e ao armazenamento de dados sensíveis e de alto valor sem os revelar nem desencriptar. O projeto foi concebido para superar o dilema clássico das blockchains públicas, introduzindo o conceito de «computação cega» (Blind Computation) e técnicas de processamento de dados multipartidário (NMC - Nil Message Compute). Isso permite executar e treinar modelos de inteligência artificial, processar registos médicos e financeiros e gerir chaves privadas num ambiente encriptado e resistente até à computação quântica.
Arquitetura técnica e motor de computação cega (Blind Computation)
A arquitetura da Nillion difere das blockchains tradicionais, orientadas apenas para a liquidação de transações: o sistema separa o armazenamento do estado da computação através de uma estrutura multicamada:
Tecnologia Nil Message Compute (NMC): um algoritmo criptográfico inovador baseado em técnicas de computação segura multipartidária (Secure Multi-Party Computation), que divide os dados secretos em partículas distorcidas e matematicamente ocultas (Masked Particles), distribuindo-as pelos nós. Assim, nenhum nó consegue, por si só, ler os dados originais; ainda assim, os nós podem realizar operações matemáticas sobre estas partes e obter resultados corretos.
$NIL #NIL #NIL Nillion Layer1 #Niladrom #NILAI #nilairdrop
Arquitetura técnica e motor de computação cega (Blind Computation)
A arquitetura da Nillion difere das blockchains tradicionais, orientadas apenas para a liquidação de transações: o sistema separa o armazenamento do estado da computação através de uma estrutura multicamada:
Tecnologia Nil Message Compute (NMC): um algoritmo criptográfico inovador baseado em técnicas de computação segura multipartidária (Secure Multi-Party Computation), que divide os dados secretos em partículas distorcidas e matematicamente ocultas (Masked Particles), distribuindo-as pelos nós. Assim, nenhum nó consegue, por si só, ler os dados originais; ainda assim, os nós podem realizar operações matemáticas sobre estas partes e obter resultados corretos.
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