Kripto Varlıklar Pazar Haftalık Raporu ve Homomorfik Şifreleme Teknik Analiz
13 Ekim itibarıyla, başlıca Kripto Varlıklar ile ilgili veri istatistikleri aşağıdaki gibidir:
Geçen hafta Bitcoin'in tartışma hacmi 12.52K kezdi, bir önceki haftaya göre %0.98 azaldı. Geçen pazar fiyat 63916 dolardı, bir önceki pazar gününe göre %1.62 arttı.
Ethereum'un geçen hafta tartışma hacmi 3.63K kezdi, bir önceki haftaya göre %3.45 artış gösterdi. Geçen Pazar fiyatı 2530 dolardı, bir önceki Pazar'a göre %4 düştü.
TON'un geçen hafta tartışma sayısı 782 oldu, bir önceki haftaya göre %12.63 düştü. Geçen Pazar fiyatı 5.26 dolardı, bir önceki Pazar'a göre %0.25'lik hafif bir düşüşle.
Homomorfik Şifreleme(FHE), şifreleme alanında önemli bir tekniktir; bu teknik, verileri şifrelemeden hesaplama yapmaya olanak tanır. Bu özellik, gizliliği koruma ve veri işleme açısından büyük bir potansiyele sahiptir ve finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, nesnelerin interneti ve blockchain gibi alanlarda geniş bir uygulama alanına sahiptir. Geniş uygulama potansiyeline rağmen, FHE’nin ticarileşmesi birçok zorlukla karşı karşıyadır.
FHE'nin Avantajları ve Uygulama Alanları
FHE'nin temel avantajı gizlilik korumasıdır. Örneğin, bir şirket başka bir şirketin hesaplama gücünü kullanarak verileri analiz etmesi gerektiğinde, FHE verilerin şifreli durumda işlenmesine olanak tanır, böylece veri gizliliği korunurken gerekli hesaplama görevleri de tamamlanır.
Bu gizlilik koruma mekanizması, finans ve sağlık gibi veri hassasiyeti yüksek sektörler için özellikle önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zeka geliştikçe, FHE çok taraflı hesaplamalarda koruma açısından kritik bir rol oynamaktadır, böylece taraflar gizli bilgileri ifşa etmeden iş birliği yapabilirler. Blok zinciri teknolojisinde, FHE, zincir üzerindeki gizlilik koruma ve gizlilik işlem incelemesi gibi işlevler sunarak 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), gizliliği koruma yöntemleri arasında yer almaktadır. FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirebilir, verileri önceden şifrelerini çözüp çözmeden. MPC, tarafların verilerin şifrelenmiş olduğu durumda hesaplama yapmasına olanak tanır, özel bilgileri paylaşmadan. 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 başarılıdır. Ancak, FHE gerçek uygulamalarda yüksek hesaplama maliyetleri ve düşük ölçeklenebilirlik gibi sorunlarla karşılaşmaktadır, bu da gerçek zamanlı uygulamalardaki performansını sınırlamaktadır.
FHE'nin Sınırlamaları ve Zorlukları
FHE teorisinin temeli güçlü olmasına rağmen, ticari uygulamalarda pratik zorluklarla karşılaşılmıştır:
Büyük ölçekli hesaplama maliyetleri: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar ve şifrelenmemiş hesaplamalarla karşılaştırıldığında, hesaplama maliyeti önemli ölçüde artar. Yüksek dereceli polinom hesaplamaları için, işlem süresi polinomik bir artış gösterir ve gerçek zamanlı hesaplama gereksinimlerini karşılamakta zorluk yaşar.
Sınırlı işlem yeteneği: FHE şifrelenmiş verilerin toplama ve çarpma işlemlerini gerçekleştirebilir, ancak karmaşık doğrusal olmayan işlemler için destek sınırlıdır, bu da derin sinir ağları gibi yapay zeka uygulamaları için bir engel teşkil etmektedir.
Çoklu kullanıcı desteğinin karmaşıklığı: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çoklu kullanıcı veri setleri söz konusu olduğunda, sistem karmaşıklığı hızla artmaktadır.
FHE ve Yapay Zeka'nın Birleşimi
Veri odaklı çağda, AI birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak veri gizliliği sorunları hassas verilerin paylaşımını sınırlamaktadır. FHE, AI'ya gizlilik koruma çözümleri sunarak verilerin şifrelenmiş durumda işlenmesine izin verir ve gizliliği güvence altına alır. Bu avantaj, GDPR gibi düzenlemelerin gereklilikleri altında özellikle önemlidir, çünkü bu düzenlemeler kullanıcıların veri işleme yöntemleri hakkında bilgi sahibi olma hakkına sahip olmasını ve verilerin aktarım sürecinde korunmasını sağlamaktadır.
FHE'nin Blockchain'deki Uygulamaları ve Projeleri
FHE, blockchain'de veri gizliliğini korumak için, zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verileri gizliliği, zincir üzerindeki oylama gizliliği ve zincir üzerindeki gizli işlem denetimi gibi alanlarda kullanılmaktadır. Şu anda, birçok proje gizlilik koruma uygulamalarını ilerletmek için FHE teknolojisini kullanmaktadır:
Bir projenin inşa ettiği FHE çözümü, birçok gizlilik koruma projesinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
TFHE teknolojisine dayanan projeler, Boolean işlemlerine ve düşük bit uzunluğuna sahip tamsayı işlemlerine odaklanmakta ve blok zinciri ile AI uygulamaları için FHE geliştirme yığınları oluşturmaktadır.
Bazı projeler, blockchain ağları için yeni akıllı sözleşme dilleri ve FHE kütüphaneleri geliştirdi.
Ayrıca projeler, çeşitli AI modellerini destekleyen AI hesaplama ağındaki gizlilik koruması için FHE kullanıyor.
Bazı projeler FHE ve yapay zekayı birleştirerek merkeziyetsiz ve gizlilik koruyucu bir AI ortamı sunmaktadır.
Ethereum'in Layer 2 çözümü olarak, FHE Rollups ve FHE Coprocessors'ı destekleyen projeler bulunmaktadır, 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 önemli avantajlara sahiptir. Şu anda yüksek hesaplama maliyetleri ve düşük ölçeklenebilirlik gibi zorluklarla karşılaşmasına rağmen, donanım hızlandırması ve algoritma optimizasyonu ile bu sorunların zamanla çözülebileceği umulmaktadır. Blok zinciri teknolojisinin gelişimi ile birlikte, FHE gizlilik koruma ve güvenli hesaplama konularında giderek daha önemli bir rol oynayacaktır. Gelecekte, FHE'nin veri güvenliğine devrim niteliğinde bir atılım sağlayarak gizlilik koruma hesaplamalarının temel teknolojisi haline gelmesi beklenmektedir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
13 Likes
Reward
13
5
Repost
Share
Comment
0/400
JustHodlIt
· 7h ago
Hepiniz uzanın, Bitcoin yükseldi ama sizin işiniz değil.
Bitcoin, Ethereum haftalık yükseliş ve düşüş gösterdi. Homomorfik şifreleme teknolojisinin geleceği parlak.
Kripto Varlıklar Pazar Haftalık Raporu ve Homomorfik Şifreleme Teknik Analiz
13 Ekim itibarıyla, başlıca Kripto Varlıklar ile ilgili veri istatistikleri aşağıdaki gibidir:
Geçen hafta Bitcoin'in tartışma hacmi 12.52K kezdi, bir önceki haftaya göre %0.98 azaldı. Geçen pazar fiyat 63916 dolardı, bir önceki pazar gününe göre %1.62 arttı.
Ethereum'un geçen hafta tartışma hacmi 3.63K kezdi, bir önceki haftaya göre %3.45 artış gösterdi. Geçen Pazar fiyatı 2530 dolardı, bir önceki Pazar'a göre %4 düştü.
TON'un geçen hafta tartışma sayısı 782 oldu, bir önceki haftaya göre %12.63 düştü. Geçen Pazar fiyatı 5.26 dolardı, bir önceki Pazar'a göre %0.25'lik hafif bir düşüşle.
Homomorfik Şifreleme(FHE), şifreleme alanında önemli bir tekniktir; bu teknik, verileri şifrelemeden hesaplama yapmaya olanak tanır. Bu özellik, gizliliği koruma ve veri işleme açısından büyük bir potansiyele sahiptir ve finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, nesnelerin interneti ve blockchain gibi alanlarda geniş bir uygulama alanına sahiptir. Geniş uygulama potansiyeline rağmen, FHE’nin ticarileşmesi birçok zorlukla karşı karşıyadır.
FHE'nin Avantajları ve Uygulama Alanları
FHE'nin temel avantajı gizlilik korumasıdır. Örneğin, bir şirket başka bir şirketin hesaplama gücünü kullanarak verileri analiz etmesi gerektiğinde, FHE verilerin şifreli durumda işlenmesine olanak tanır, böylece veri gizliliği korunurken gerekli hesaplama görevleri de tamamlanır.
Bu gizlilik koruma mekanizması, finans ve sağlık gibi veri hassasiyeti yüksek sektörler için özellikle önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zeka geliştikçe, FHE çok taraflı hesaplamalarda koruma açısından kritik bir rol oynamaktadır, böylece taraflar gizli bilgileri ifşa etmeden iş birliği yapabilirler. Blok zinciri teknolojisinde, FHE, zincir üzerindeki gizlilik koruma ve gizlilik işlem incelemesi gibi işlevler sunarak 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), gizliliği koruma yöntemleri arasında yer almaktadır. FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirebilir, verileri önceden şifrelerini çözüp çözmeden. MPC, tarafların verilerin şifrelenmiş olduğu durumda hesaplama yapmasına olanak tanır, özel bilgileri paylaşmadan. 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 başarılıdır. Ancak, FHE gerçek uygulamalarda yüksek hesaplama maliyetleri ve düşük ölçeklenebilirlik gibi sorunlarla karşılaşmaktadır, bu da gerçek zamanlı uygulamalardaki performansını sınırlamaktadır.
FHE'nin Sınırlamaları ve Zorlukları
FHE teorisinin temeli güçlü olmasına rağmen, ticari uygulamalarda pratik zorluklarla karşılaşılmıştır:
Büyük ölçekli hesaplama maliyetleri: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar ve şifrelenmemiş hesaplamalarla karşılaştırıldığında, hesaplama maliyeti önemli ölçüde artar. Yüksek dereceli polinom hesaplamaları için, işlem süresi polinomik bir artış gösterir ve gerçek zamanlı hesaplama gereksinimlerini karşılamakta zorluk yaşar.
Sınırlı işlem yeteneği: FHE şifrelenmiş verilerin toplama ve çarpma işlemlerini gerçekleştirebilir, ancak karmaşık doğrusal olmayan işlemler için destek sınırlıdır, bu da derin sinir ağları gibi yapay zeka uygulamaları için bir engel teşkil etmektedir.
Çoklu kullanıcı desteğinin karmaşıklığı: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çoklu kullanıcı veri setleri söz konusu olduğunda, sistem karmaşıklığı hızla artmaktadır.
FHE ve Yapay Zeka'nın Birleşimi
Veri odaklı çağda, AI birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak veri gizliliği sorunları hassas verilerin paylaşımını sınırlamaktadır. FHE, AI'ya gizlilik koruma çözümleri sunarak verilerin şifrelenmiş durumda işlenmesine izin verir ve gizliliği güvence altına alır. Bu avantaj, GDPR gibi düzenlemelerin gereklilikleri altında özellikle önemlidir, çünkü bu düzenlemeler kullanıcıların veri işleme yöntemleri hakkında bilgi sahibi olma hakkına sahip olmasını ve verilerin aktarım sürecinde korunmasını sağlamaktadır.
FHE'nin Blockchain'deki Uygulamaları ve Projeleri
FHE, blockchain'de veri gizliliğini korumak için, zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verileri gizliliği, zincir üzerindeki oylama gizliliği ve zincir üzerindeki gizli işlem denetimi gibi alanlarda kullanılmaktadır. Şu anda, birçok proje gizlilik koruma uygulamalarını ilerletmek için FHE teknolojisini kullanmaktadır:
Sonuç
FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapabilen bir ileri teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda önemli avantajlara sahiptir. Şu anda yüksek hesaplama maliyetleri ve düşük ölçeklenebilirlik gibi zorluklarla karşılaşmasına rağmen, donanım hızlandırması ve algoritma optimizasyonu ile bu sorunların zamanla çözülebileceği umulmaktadır. Blok zinciri teknolojisinin gelişimi ile birlikte, FHE gizlilik koruma ve güvenli hesaplama konularında giderek daha önemli bir rol oynayacaktır. Gelecekte, FHE'nin veri güvenliğine devrim niteliğinde bir atılım sağlayarak gizlilik koruma hesaplamalarının temel teknolojisi haline gelmesi beklenmektedir.