Kripto Varlıklar tartışma yoğunluğu ve fiyat dinamikleri analizi

Son dönemde, üç ana kripto varlık için veri istatistikleri gösteriyor:

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

Ethereum'un geçen haftaki tartışma yoğunluğu 3.63K kezdi, bir önceki haftaya göre %3.45 artış gösterdi. Pazar günü kapanış fiyatı 2530 dolar olup, bir önceki haftaya göre %4 düşüş yaşadı.

TON'un geçen hafta tartışma yoğunluğu 782 kez, bir önceki haftaya göre %12,63 azaldı. Pazar günü kapanış fiyatı 5,26 dolar, bir önceki haftaya göre %0,25'lik küçük bir düşüş yaşadı.

Homomorfik Şifreleme Teknolojisinin Potansiyeli ve Zorlukları

Homomorfik Şifreleme ( FHE ), kriptografi alanındaki öncü teknoloji olarak, temel avantajı şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapabilme yeteneğidir, bu da şifre çözme sürecine gerek kalmadan gerçekleştirilir. Bu özellik, gizlilik koruma ve veri işleme konusunda güçlü bir destek sunmaktadır. FHE'nin uygulama alanı geniştir, finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, nesnelerin interneti ve blockchain gizlilik koruma gibi birçok alanı kapsamaktadır. Bununla birlikte, FHE ticari yolda hala birçok zorlukla karşı karşıyadır.

FHE Uygulama Alanları ve Avantajları

FHE'nin en büyük avantajı gizlilik korumasıdır. Örneğin, bir şirket başka bir şirketin hesaplama gücünden veri analizi için yararlanmak istediğinde, ancak diğerinin belirli içeriklere erişmesini istemediğinde, FHE önemli bir rol oynayabilir. Veri sahibi, şifrelenmiş veriyi işlenmesi için hesaplama tarafına iletebilir; hesaplama sonuçları hala şifreli durumda kalır ve veri sahibi, analiz sonuçlarını elde etmek için deşifre edebilir. Bu mekanizma hem veri gizliliğini korur hem de gereken hesaplama görevini gerçekleştirir.

Finans ve sağlık gibi veri hassasiyetine sahip sektörlerde, FHE'nin gizlilik koruma mekanizması özellikle önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zekanın gelişimi ile veri güvenliği giderek daha fazla ilgi odağı olmaktadır. FHE, bu alanlarda çok taraflı hesaplama koruması sağlayarak, tarafların özel bilgilerini ifşa etmeden iş birliği yapmasını mümkün kılar. Blok zinciri teknolojisinde, FHE, zincir üzerindeki gizlilik koruma ve gizlilik işlemi denetimi gibi işlevlerle veri işleme şeffaflığını ve güvenliğini artırmaktadır.

FHE ve Diğer Şifreleme Teknolojileri ile Karşılaştırma

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 verilere çeşitli işlemler yapabilir, verileri önceden deşifre etmeden. MPC, tarafların verileri şifreli bir durumda hesaplamasına olanak tanır ve karşılıklı özel bilgileri paylaşmalarını gerektirmez. TEE, güvenli bir ortamda hesaplama sağlar, ancak veri işleme esnekliği nispeten sınırlıdır.

Bu şifreleme teknolojilerinin her birinin avantajları vardır, ancak karmaşık hesaplama görevlerini destekleme konusunda, FHE özellikle öne çıkmaktadır. Bununla birlikte, FHE gerçek uygulamalarda yüksek hesaplama maliyeti ve düşük ölçeklenebilirlik sorunları ile karşılaşmaktadır, bu da gerçek zamanlı uygulamalardaki performansını sınırlamaktadır.

FHE'nin Sınırlamaları ve Zorlukları

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

1. Büyük ölçekli hesaplama maliyeti: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynağı gerektirir ve şifrelenmemiş hesaplamalarla karşılaştırıldığında maliyeti önemli ölçüde artar. Yüksek dereceli polinom hesaplamaları için, işleme süresi polinomik olarak artar ve gerçek zamanlı hesaplama gereksinimlerini karşılamakta zorluk yaşanır. Maliyetleri düşürmek için özel donanım hızlandırmasına ihtiyaç duyulur, ancak bu da dağıtım karmaşıklığını artırır.

2. Sınırlı işlem kapasitesi: FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde toplama ve çarpma işlemleri yapabilse de, karmaşık doğrusal olmayan işlemler için desteği sınırlıdır; bu, derin sinir ağları gibi AI uygulamalarında bir darboğaz oluşturur. Mevcut FHE çözümleri esas olarak doğrusal ve basit çok terimli hesaplamalar için uygundur, doğrusal olmayan model uygulamaları önemli ölçüde kısıtlanmıştır.

3. Çoklu kullanıcı desteğinin karmaşıklığı: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çoklu kullanıcı veri setleri söz konusu olduğunda sistem karmaşıklığı hızla artar. Farklı anahtarların şifrelenmiş veri setleri üzerinde işlem yapmasına izin veren çok anahtarlı FHE çerçeveleri öneren araştırmalar olsa da, anahtar yönetimi ve sistem mimarisinin karmaşıklığı önemli ölçüde artmaktadır.

FHE ve Yapay Zeka'nın Birleşimi

Veri odaklı çağda, AI birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak veri gizliliği endişeleri kullanıcıların genellikle hassas bilgileri paylaşmak istememesine neden olmaktadır. FHE, AI alanında gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. Bulut bilişim senaryolarında, FHE kullanıcı verilerinin şifreli durumda işlenmesini sağlayarak gizliliği güvence altına almaktadır.

Bu avantaj, GDPR gibi düzenlemelerin, kullanıcıların veri işleme yöntemleri hakkında bilgi sahibi olma hakkına sahip olmalarını ve verilerin aktarım sürecinde korunmasını talep etmesi nedeniyle özellikle önemlidir. FHE'nin uçtan uca şifrelemesi, uyumluluk ve veri güvenliği sağlar.

FHE'nin Blok Zincirindeki Uygulamaları

FHE'nin blok zincirindeki uygulamaları, veri gizliliğini korumaya odaklanmaktadır; bu da zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verileri gizliliği, zincir üzerindeki oy verme gizliliği ve zincir üzerindeki gizli işlem denetimi gibi alanları kapsamaktadır. Şu anda, birçok proje gizlilik koruma sağlamak için FHE teknolojisini kullanmaktadır:

• Bir projenin oluşturduğu FHE çözümü, birçok gizlilik koruma projesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu proje, TFHE teknolojisine dayanmakta olup, Boolean işlemleri ve düşük bit uzunluğundaki tamsayı işlemlerine odaklanmaktadır ve blockchain ile AI uygulamaları için bir FHE geliştirme yığını inşa etmiştir.

• Başka bir proje, blockchain ağları için yeni bir akıllı sözleşme dili ve HyperghraphFHE kütüphanesi geliştirdi.

• FHE'yi kullanarak AI hesaplama ağındaki gizliliği koruyan projeler var, çeşitli AI modellerini destekliyor.

• Bir proje, FHE ve yapay zekayı birleştirerek merkeziyetsiz ve gizlilik korumalı bir AI ortamı sunmaktadır.

• Ayrıca projeler, Ethereum'un Layer 2 çözümü olarak, FHE Rollups ve FHE Coprocessors'u desteklemekte, EVM ile uyumlu olup Solidity ile yazılmış akıllı sözleşmeleri desteklemektedir.

Sonuç

FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapabilen bir ileri teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda belirgin avantajlara sahiptir. Şu anda FHE'nin ticari uygulamaları, büyük hesaplama maliyetleri ve düşük ölçeklenebilirlik gibi sorunlarla karşı karşıya kalmasına rağmen, donanım hızlandırma ve algoritma optimizasyonu ile bu sorunların aşamalı olarak çözülebileceği umulmaktadır. Blockchain teknolojisinin gelişimi ile FHE, gizlilik koruma ve güvenli hesaplama alanında giderek daha önemli bir rol oynayacaktır. Gelecekte, FHE'nin gizlilik koruma hesaplamalarının temel teknolojisi haline gelmesi bekleniyor ve veri güvenliğine devrim niteliğinde bir atılım sağlaması öngörülüyor.