Kripto Varlıklar Pazar Haftalık Raporu ve Homomorfik Şifreleme Teknolojisi Üzerine Tartışma

13 Ekim itibarıyla, üç büyük kripto varlığın tartışma sıcaklığı ve fiyat performansı aşağıdaki gibidir:

Bitcoin'in geçen hafta tartışılma sayısı 12.52K, bir önceki haftaya göre %0.98 azaldı. Pazar günü kapanış fiyatı 63916 dolar, bir önceki haftaya göre %1.62 arttı.

Ethereum üzerinde geçen hafta tartışma sayısı 3.63K, bir önceki haftaya göre %3.45 artış gösterdi. Pazar günü kapanış fiyatı 2530 dolar, bir önceki haftaya göre %4 düşüşle.

Geçen hafta bir kripto varlık hakkında 782 kez tartışıldı, bir önceki döneme göre %12.63 azaldı. Pazar günü kapanış fiyatı 5.26 dolar, bir önceki döneme göre hafif bir düşüşle %0.25 azaldı.

Homomorfik Şifreleme(FHE), şifreleme alanında önemli bir tekniktir; bu teknik, şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapılmasına olanak tanır ve şifre çözme gerektirmez. Bu özellik, FHE'yi gizlilik koruma ve veri işleme açısından büyük bir potansiyele sahip kılar ve finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi gibi birçok alanda geniş bir şekilde uygulanabilir. Ancak, FHE'nin ticarileşme yolunda hâlâ birçok zorlukla karşılaşılmaktadır.

FHE'nin Uygulama Değeri

FHE'nin en büyük avantajı gizlilik korumasındadır. Örneğin, bir şirket şifrelenmiş verileri analiz için başka bir şirkete verebilir ve veri sızıntısı konusunda endişelenmesine gerek kalmaz. Bu mekanizma, finans ve sağlık gibi veri hassas sektörler için özellikle önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zeka gelişimi ile birlikte, FHE'nin çok taraflı güvenli hesaplama uygulamaları için geniş bir geleceği vardır. Blok zinciri alanında, FHE işlemlerin gizliliğini ve güvenliğini artırmak için kullanılabilir.

FHE ve Diğer Şifreleme Teknolojileri Arasındaki Karşılaştırma

Web3 alanında, FHE, sıfır bilgi kanıtı (ZK), çok taraflı hesaplama (MPC) ve güvenilir yürütme ortamı (TEE), ana gizlilik koruma yöntemleridir. Buna karşılık, FHE, şifrelenmiş verilere birçok işlem gerçekleştirebilir, şifre çözmeye gerek kalmadan. MPC, birden fazla tarafın gizliliği koruma koşuluyla ortak hesaplama yapmasına olanak tanır. TEE, güvenli bir hesaplama ortamı sağlar, ancak esneklik açısından daha düşüktür.

FHE, karmaşık hesaplama görevlerini destekleme konusunda mükemmel bir performans sergilese de, yüksek hesaplama maliyeti ve ölçeklenebilirlik sorunları, gerçek zamanlı uygulamalardaki yaygın kullanımını sınırlamaya devam etmektedir.

FHE'nin Karşılaştığı Zorluklar

1. Hesaplama maliyetleri yüksek: FHE, özellikle yüksek dereceli polinom hesaplamaları için çok sayıda hesaplama kaynağı gerektirir ve işleme süresi polinomik olarak artar.

2. Sınırlı İşlem Yeteneği: FHE esas olarak toplama ve çarpma işlemlerini destekler, karmaşık doğrusal olmayan işlemlere olan destek sınırlıdır, bu da derin sinir ağları gibi AI uygulamalarındaki kullanımını kısıtlar.

3. Çoklu kullanıcı desteği karmaşık: Çoklu kullanıcı veri setleri söz konusu olduğunda, FHE sisteminin karmaşıklığı önemli ölçüde artar, anahtar yönetimi ve mimari tasarım daha zor hale gelir.

FHE ve AI'nin birleşimi

Günümüz veri odaklı çağında, AI teknolojisi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, veri gizliliği sorunları genellikle kullanıcıların hassas bilgileri paylaşmasını engellemektedir. FHE, AI'ye gizlilik koruma çözümleri sunarak verilerin şifrelenmiş durumda işlenmesine izin verir ve gizlilik güvenliğini sağlar. Bu özellik, GDPR gibi katı veri koruma yönetmelikleri altında özellikle önemlidir.

FHE'nin Blok Zincirindeki Uygulamaları

FHE, blok zinciri alanında veri gizliliğini korumak için kullanılmaktadır, bunlar arasında zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verileri gizliliği, oylama gizliliği ve işlem incelemesi gibi alanlar bulunmaktadır. Şu anda, FHE teknolojisinin pratik uygulamalarını keşfeden birçok proje bulunmaktadır:

• Bir proje: TFHE teknolojisine dayalı, Boolean işlemleri ve düşük bit uzunluğuna sahip tamsayı işlemlerine odaklanarak, blok zinciri ve AI uygulamaları için FHE geliştirme yığını inşa ediyor.

• Belirli bir proje: Blockchain ağı için yeni bir akıllı sözleşme dili ve FHE kütüphanesi geliştirdi.

• Bir proje: FHE kullanarak AI hesaplama ağındaki gizliliği korumak, çeşitli AI modellerini desteklemek.

• Bir proje: FHE ve AI'yi birleştirerek merkeziyetsiz ve gizliliği koruyan bir AI ortamı sunuyor.

• Bir proje: Ethereum'un Layer 2 çözümü olarak, FHE Rollups ve FHE Coprocessors'ı destekler, EVM ile uyumlu ve Solidity akıllı sözleşmelerini destekler.

Sonuç

FHE, şifreli veriler üzerinde hesaplama yapabilen gelişmiş bir teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda önemli avantajlara sahiptir. Şu anda hesaplama maliyeti ve ölçeklenebilirlik gibi zorluklarla karşılaşılmasına rağmen, donanım hızlandırması ve algoritma optimizasyonları sayesinde bu sorunların çözülmesi beklenmektedir. Blok zinciri teknolojisinin gelişimiyle birlikte, FHE'nin gizlilik koruma ve güvenli hesaplama alanındaki önemi giderek artacak ve veri güvenliğine devrim niteliğinde bir atılım sağlamak için gizlilik koruma hesaplamalarının temel teknolojisi olma potansiyeline sahip olacaktır.