Kripto Varlıklar Pazar Haftalık Raporu ve Homomorfik Şifreleme Teknolojisi Analizi

13 Ekim itibarıyla, veri platformu ana kripto varlıkların tartışma yoğunluğunu ve fiyat değişimlerini istatistiksel olarak değerlendirmiştir.

Bitcoin'in geçen haftaki tartışma sayısı 12.52K olup, bir önceki haftaya göre %0.98 azalmıştır. Pazar günü kapanış fiyatı 63916 dolar olup, bir önceki haftaya göre %1.62 artmıştır.

Ethereum'un geçen haftaki tartışma yoğunluğu 3.63K kez ulaşarak, bir önceki haftaya göre %3.45 oranında bir artış gösterdi. Ancak, Pazar günü fiyatı 2530 dolar olarak belirlendi ve bir önceki haftaya göre %4 oranında düştü.

TON'un geçen haftaki tartışma sayısı 782 kez ile bir önceki haftaya göre %12.63 azalmıştır. Pazar günündeki fiyatı 5.26 dolardır ve bir önceki haftaya göre %0.25 düşmüştür.

Homomorfik Şifreleme ( FHE ), kriptografi alanında geniş bir geleceğe sahip bir teknolojidir. Şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapılmasına izin verir, bu sayede şifre çözme gereksinimi ortadan kalkar. Bu özellik, gizlilik koruma ve veri işleme için güçlü bir destek sağlar ve finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, nesnelerin interneti ve blockchain gizlilik koruma gibi birçok alanda yaygın olarak uygulanabilir. FHE'nin uygulama potansiyeli geniş olmasına rağmen, ticarileşme yolunda birçok zorlukla karşı karşıyadır.

FHE'nin Potansiyeli ve Uygulama Senaryoları

FHE'nin en büyük avantajı gizliliği korumaktır. Örneğin, bir şirket başka bir şirketin hesaplama gücünü kullanarak verileri analiz etmek istediğinde, ancak karşı tarafın belirli içeriklere erişmesini istemediğinde, FHE devreye girebilir. Veri sahibi, şifrelenmiş verileri işlem için hesaplama tarafına iletebilir, hesaplama sonuçları hâlâ şifreli durumda kalır ve veri sahibi, çözme işlemi yaptıktan sonra analiz sonuçlarına ulaşabilir. Bu mekanizma, veri gizliliğini etkili bir şekilde korurken, aynı zamanda hesaplama tarafının gerekli çalışmayı tamamlamasına olanak tanır.

Bu gizlilik koruma mekanizması, finans ve sağlık gibi veri hassasiyetine sahip sektörler için özellikle önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zekanın gelişimi ile birlikte, veri güvenliği giderek daha fazla ilgi odağı haline gelmiştir. FHE, bu senaryolarda çok taraflı hesaplama koruması sunarak, tarafların özel bilgileri ifşa etmeden iş birliği yapmalarını sağlar. Blok zinciri teknolojisinde, FHE, zincir üzerindeki gizlilik koruma ve gizlilik işlemi inceleme gibi işlevlerle veri işleme şeffaflığını ve güvenliğini artırmaktadır.

FHE ve Diğer Şifreleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Web3 alanında, FHE, sıfır bilgi kanıtı (ZK), çok taraflı hesaplama (MPC) ve güvenilir yürütme ortamı (TEE), ana gizlilik koruma yöntemleridir. ZK'dan farklı olarak, FHE şifrelenmiş veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirebilir, verileri önce şifrelemek zorunda kalmadan. MPC, tarafların verileri şifrelenmiş durumda işleme yapmasına olanak tanır, birbirleriyle gizli bilgileri paylaşmalarına gerek kalmaz. TEE, güvenli bir ortamda hesaplama sağlar, ancak veri işleme esnekliği göreceli olarak sınırlıdır.

Bu şifreleme teknolojilerinin her birinin avantajları vardır, ancak karmaşık hesaplama görevlerini desteklemede FHE özellikle öne çıkmaktadır. Ancak, FHE gerçek uygulamalarda yüksek hesaplama maliyetleri ve düşük ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşı karşıyadır, bu da onu gerçek zamanlı uygulamalarda genellikle yetersiz kılmaktadır.

FHE'nin Sınırlamaları ve Zorlukları

FHE teorisinin güçlü bir temeli olmasına rağmen, ticari uygulamalarda pratik zorluklarla karşılaşılmaktadır:

1. Büyük ölçekli hesaplama maliyeti: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynakları gerektirir ve şifrelenmemiş hesaplamalarla karşılaştırıldığında maliyet önemli ölçüde artar. Yüksek dereceli polinom hesaplamaları için işlem süresi polinomik olarak artar ve gerçek zamanlı hesaplama ihtiyaçlarını karşılamakta zorlanır. Maliyetleri düşürmek, özel donanım hızlandırmasına bağımlıdır, ancak bu da dağıtım karmaşıklığını artırır.

2. Sınırlı işlem yeteneği: FHE, şifreli veriler üzerinde toplama ve çarpma işlemleri yapabilse de, karmaşık doğrusal olmayan işlemler için desteği sınırlıdır; bu durum derin sinir ağları gibi yapay zeka uygulamaları açısından bir darboğazdır. Mevcut FHE çözümleri esas olarak doğrusal ve basit çok terimli hesaplamalar için uygundur, doğrusal olmayan model uygulamaları ise belirgin şekilde sınırlıdır.

3. Çoklu kullanıcı desteğinin karmaşıklığı: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çoklu kullanıcı veri setleri söz konusu olduğunda sistemin karmaşıklığı hızla artmaktadır. Farklı anahtarların şifreli veri setlerinin işlenmesine izin veren çok anahtarlı FHE çerçeveleri öneren çalışmalar olsa da, anahtar yönetimi ve sistem mimarisi karmaşıklığı önemli ölçüde artmaktadır.

FHE ve Yapay Zeka'nın Birleşimi

Veri odaklı çağda, yapay zeka (AI) birçok alanda yaygın olarak kullanılmakta, ancak veri gizliliği endişeleri kullanıcıların hassas bilgileri paylaşmaktan genellikle kaçınmasına neden olmaktadır. FHE, AI alanında gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. Bulut bilişim senaryolarında, veriler iletim ve depolama sürecinde genellikle şifrelenmiş durumdadır, ancak işleme sürecinde genellikle açık metin halindedir. FHE sayesinde, kullanıcı verileri şifrelenmiş durumda işlenebilir, gizlilik güvence altına alınır.

Bu avantaj, GDPR gibi düzenlemelerin kullanıcıların veri işleme yöntemleri hakkında bilgilendirilme hakkına sahip olmalarını ve verilerin iletim sırasında korunmasını sağlamalarını gerektirdiği durumlarda özellikle önemlidir. FHE'nin uçtan uca şifrelemesi, uyum ve veri güvenliği için bir garanti sağlar.

Mevcut FHE'nin Blok Zincirindeki Uygulamaları ve Projeleri

FHE'nin blok zincirindeki uygulamaları, veri gizliliğini korumaya odaklanmaktadır; bu, zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verisi gizliliği, zincir üzerindeki oy gizliliği ve zincir üzerindeki gizli işlem denetimi gibi alanları içermektedir. Şu anda, birçok proje gizlilik koruma uygulamalarını ilerletmek için FHE teknolojisini kullanmaktadır.

FHE teknolojisine dayalı bazı projeler şunlardır:

• Boolean işlemleri ve düşük bit uzunluğuna sahip tam sayı işlemleri üzerine odaklanan bir çözüm ile blokzincir ve AI uygulamaları için FHE geliştirme yığını oluşturuldu.
• Yeni nesil akıllı sözleşme dili ve HyperghraphFHE kütüphanesi, blockchain ağları için geliştirilmiştir.
• FHE kullanarak AI hesaplama ağındaki gizliliği koruma, çeşitli AI modellerini destekler.
• FHE ile yapay zekayı birleştirerek, merkeziyetsiz ve gizlilik korumalı bir AI ortamı sunar.
• Ethereum'in Layer 2 çözümü olarak, FHE Rollups ve FHE Coprocessors'ı destekler, EVM ile uyumludur ve Solidity ile yazılmış akıllı sözleşmeleri destekler.

Sonuç

FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapabilen ileri bir teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda önemli avantajlar sunmaktadır. Mevcut durumda FHE'nin ticari uygulamaları, hala yüksek hesaplama maliyeti ve düşük ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşı karşıya kalmaktadır, ancak donanım hızlandırması ve algoritma optimizasyonu ile bu sorunların aşılması umulmaktadır. Ayrıca, blok zinciri teknolojisinin gelişimiyle birlikte, FHE gizlilik koruma ve güvenli hesaplama alanında giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Gelecekte, FHE'nin gizlilik koruma hesaplamalarını destekleyen temel teknoloji haline gelmesi ve veri güvenliğine yeni devrim niteliğinde atılımlar getirmesi mümkündür.