Şifreleme Dijital Varlık Pazar Haftalık Veri Analizi
13 Ekim itibarıyla, bir veri platformu başlıca şifreleme para birimlerinin tartışma sıcaklığı ve fiyat değişimlerini istatistiksel olarak analiz etmiştir:
Bitcoin'in geçen haftaki tartışma hacmi 12.52K kez, bir önceki haftaya göre %0.98 azaldı. Pazar günü kapanış fiyatı 63916 dolar, bir önceki haftanın aynı dönemine göre %1.62 arttı.
Ethereum'un geçen haftaki tartışma hacmi 3.63K kezle, bir önceki haftaya göre %3.45 arttı. Pazar günü kapanış fiyatı 2530 dolar, bir önceki haftanın aynı dönemine göre %4 azaldı.
TON'un geçen hafta tartışma sayısı 782'dir, bir önceki haftaya göre %12,63 azalmıştır. Pazar günü kapanış fiyatı 5,26 dolardır, bir önceki haftanın aynı dönemine göre %0,25'lik küçük bir düşüş göstermiştir.
Homomorfik şifreleme teknolojisinin geleceği ve zorlukları
Homomorfik şifreleme ( FHE ), kriptografi alanında son derece potansiyel bir yenilikçi teknolojidir; temel avantajı, şifreli durumda doğrudan veri hesaplaması yapabilme yeteneğidir, şifre çözme sürecine gerek kalmadan. Bu özellik, gizlilik koruma ve veri işleme konusunda güçlü bir destek sağlar ve finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, nesnelerin interneti ve dijital varlık gibi birçok alanda geniş bir şekilde uygulanabilir. Ancak, FHE'nin uygulama potansiyeli geniş olmasına rağmen, ticarileşme süreci birçok zorlukla karşı karşıyadır.
FHE'nin Potansiyeli ve Uygulama Senaryoları
FHE'nin en büyük avantajı gizlilik korumasıdır. Örneğin, bir şirket başka bir şirketin hesaplama gücünü verileri analiz etmek için kullanmak istediğinde, ancak veri içeriğini ifşa etmek istemediğinde, FHE devreye girebilir. Veri sahibi, şifrelenmiş verileri analiz için hesaplama tarafına iletebilir, hesaplama sonuçları hala şifreli durumda kalır ve veri sahibi bu sonuçları çözerek analiz sonuçlarını elde edebilir. Bu mekanizma, veri gizliliğini etkili bir şekilde korurken, hesaplama tarafının gerekli işleri tamamlamasını da sağlar.
Bu gizlilik koruma mekanizması, finans ve sağlık gibi veri hassas sektörler için son derece önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zekanın gelişimiyle birlikte, veri güvenliği giderek daha fazla dikkat çekmektedir. FHE, bu senaryolarda çok taraflı hesaplama koruması sağlayarak, tarafların gizli bilgileri ifşa etmeden işbirliği yapmalarını sağlamaktadır. 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) temel gizlilik koruma yöntemleridir. ZK'dan farklı olarak, FHE, şifrelenmiş verilere çeşitli işlemler yapabilme imkanı sunar, verileri önceden çözmeden. MPC, tarafların veriler şifreli olduğu durumda hesaplama yapmasına izin verir; özel bilgileri birbirleriyle paylaşmalarına gerek yoktur. 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. Ancak, FHE pratik uygulamalarda yüksek hesaplama maliyeti ve ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşı karşıyadır; bu da gerçek zamanlı uygulamalardaki performansını sınırlamaktadır.
FHE'nin Sınırlamaları ve Zorlukları
FHE teorisinin temeli güçlü olmasına rağmen, ticari uygulamalarda pratik zorluklarla karşılaşılmaktadır:
Büyük ölçekli hesaplama maliyeti: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynağı gerektirir, şifrelenmemiş hesaplamalara kıyasla maliyetler önemli ölçüde artar. Yüksek dereceli polinom işlemleri için işleme süresi polinomik olarak artar ve gerçek zamanlı hesaplama gereksinimlerini karşılamakta zorluk çıkarır. Maliyetleri düşürmek için özel donanım hızlandırmasına dayanmak gerekir, ancak bu da dağıtım karmaşıklığını artırır.
Sınırlı işlem kapasitesi: FHE, şifrelenmiş verilerin toplama ve çarpma işlemlerini gerçekleştirebilse de, karmaşık doğrusal olmayan işlemlere destek sınırlıdır; bu da derin sinir ağları gibi yapay zeka uygulamaları için bir engel teşkil etmektedir. Mevcut FHE çözümleri hala esas olarak doğrusal ve basit çok terimli hesaplamalar için uygundur, doğrusal olmayan modellerin kullanımı belirgin şekilde kısıtlanmıştır.
Çoklu kullanıcı desteğinin karmaşıklığı: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çoklu kullanıcı veri setleri söz konusu olduğunda sistemin karmaşıklığı dramatik şekilde artar. 2013'te önerilen çok anahtarlı FHE çerçevesi, farklı anahtarların şifrelenmiş veri setleri üzerinde işlem yapılmasına izin verse de, anahtar yönetimi ve sistem mimarisinin karmaşıklığı önemli ölçüde artmaktadır.
FHE ve Yapay Zeka'nın Birleşimi
Veri odaklı çağda, yapay zeka (AI) birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak veri gizliliği endişeleri kullanıcıların genellikle hassas bilgileri paylaşmak istememesine neden olmaktadır. FHE, yapay zeka alanında gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. Bulut bilişim senaryolarında, veriler aktarım ve depolama sürecinde genellikle şifrelenmiştir, ancak işleme sürecinde genellikle düz metin durumundadır. FHE sayesinde, kullanıcı verileri şifreli durumda işlenebilir, gizlilik sağlanır.
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 iletim sürecinde korunmasını sağlamaktadır. FHE'nin uçtan uca şifrelemesi, uyumluluk ve veri güvenliği için bir garanti sunar.
Günümüzde FHE'nin blok zincirindeki uygulamaları ve projeleri
FHE'nin blok zincirindeki uygulamaları, veri gizliliğini korumaya odaklanmaktadır; bunlar arasında zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verisi gizliliği, zincir üzerindeki oylama gizliliği ve zincir üzerindeki gizlilik işlemleri incelemesi gibi yönler bulunmaktadır. Şu anda, birden fazla proje, gizlilik koruma uygulamalarını teşvik etmek için FHE teknolojisini kullanmaktadır:
Bir projenin inşa ettiği FHE çözümü, birden fazla gizlilik koruma projesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu proje, TFHE teknolojisine dayanmaktadır, mantıksal işlemler ve düşük bit uzunluğuna sahip tam sayılar üzerine odaklanmaktadır ve blok zinciri ile AI uygulamaları için bir FHE geliştirme yığını oluşturmuştur.
Diğer bir proje, blockchain ağları için yeni bir akıllı sözleşme dili ve FHE kütüphanesi geliştirdi.
Bazı projeler, çeşitli AI modellerini destekleyerek FHE kullanarak AI hesaplama ağında gizlilik koruması sağlıyor.
Bir ağ, FHE ve yapay zekayı birleştirerek merkeziyetsiz ve gizlilik korumalı bir AI ortamı sunmaktadır.
Ethereum'in Layer 2 çözümü olarak, bir proje FHE Rollups ve FHE Coprocessors'ı desteklemekte, EVM ile uyumlu olup Solidity ile yazılmış akıllı sözleşmeleri desteklemektedir.
Sonuç
FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama gerçekleştirebilen ileri düzey bir teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda belirgin avantajlara sahiptir. Mevcut durumda FHE'nin ticari uygulamaları hala büyük hesaplama yükleri ve ölçeklenebilirlik sorunları ile karşı karşıya olsa da, donanım hızlandırma ve algoritma optimizasyonu ile bu sorunların aşamalı olarak çözüme kavuşturulması beklenmektedir. Blok zinciri teknolojisinin gelişimi ile birlikte, FHE gizlilik koruma ve güvenli hesaplama alanında giderek daha önemli bir rol oynayacaktır. Gelecekte, FHE gizlilik koruma hesaplamalarının temel teknolojisi haline gelebilir ve veri güvenliğine yeni devrim niteliğinde atılımlar sağlayabilir.
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.
16 Likes
Reward
16
4
Share
Comment
0/400
MEVSandwich
· 25m ago
Biraz yükseliş olunca ne kadar süre düşünmek istersin?
Şifreleme varlıklarının haftalık ilgisi ve fiyat analizi: BTC yükseliş %1.62 ETH düşüş %4
Şifreleme Dijital Varlık Pazar Haftalık Veri Analizi
13 Ekim itibarıyla, bir veri platformu başlıca şifreleme para birimlerinin tartışma sıcaklığı ve fiyat değişimlerini istatistiksel olarak analiz etmiştir:
Bitcoin'in geçen haftaki tartışma hacmi 12.52K kez, bir önceki haftaya göre %0.98 azaldı. Pazar günü kapanış fiyatı 63916 dolar, bir önceki haftanın aynı dönemine göre %1.62 arttı.
Ethereum'un geçen haftaki tartışma hacmi 3.63K kezle, bir önceki haftaya göre %3.45 arttı. Pazar günü kapanış fiyatı 2530 dolar, bir önceki haftanın aynı dönemine göre %4 azaldı.
TON'un geçen hafta tartışma sayısı 782'dir, bir önceki haftaya göre %12,63 azalmıştır. Pazar günü kapanış fiyatı 5,26 dolardır, bir önceki haftanın aynı dönemine göre %0,25'lik küçük bir düşüş göstermiştir.
Homomorfik şifreleme teknolojisinin geleceği ve zorlukları
Homomorfik şifreleme ( FHE ), kriptografi alanında son derece potansiyel bir yenilikçi teknolojidir; temel avantajı, şifreli durumda doğrudan veri hesaplaması yapabilme yeteneğidir, şifre çözme sürecine gerek kalmadan. Bu özellik, gizlilik koruma ve veri işleme konusunda güçlü bir destek sağlar ve finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, nesnelerin interneti ve dijital varlık gibi birçok alanda geniş bir şekilde uygulanabilir. Ancak, FHE'nin uygulama potansiyeli geniş olmasına rağmen, ticarileşme süreci birçok zorlukla karşı karşıyadır.
FHE'nin Potansiyeli ve Uygulama Senaryoları
FHE'nin en büyük avantajı gizlilik korumasıdır. Örneğin, bir şirket başka bir şirketin hesaplama gücünü verileri analiz etmek için kullanmak istediğinde, ancak veri içeriğini ifşa etmek istemediğinde, FHE devreye girebilir. Veri sahibi, şifrelenmiş verileri analiz için hesaplama tarafına iletebilir, hesaplama sonuçları hala şifreli durumda kalır ve veri sahibi bu sonuçları çözerek analiz sonuçlarını elde edebilir. Bu mekanizma, veri gizliliğini etkili bir şekilde korurken, hesaplama tarafının gerekli işleri tamamlamasını da sağlar.
Bu gizlilik koruma mekanizması, finans ve sağlık gibi veri hassas sektörler için son derece önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zekanın gelişimiyle birlikte, veri güvenliği giderek daha fazla dikkat çekmektedir. FHE, bu senaryolarda çok taraflı hesaplama koruması sağlayarak, tarafların gizli bilgileri ifşa etmeden işbirliği yapmalarını sağlamaktadır. 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) temel gizlilik koruma yöntemleridir. ZK'dan farklı olarak, FHE, şifrelenmiş verilere çeşitli işlemler yapabilme imkanı sunar, verileri önceden çözmeden. MPC, tarafların veriler şifreli olduğu durumda hesaplama yapmasına izin verir; özel bilgileri birbirleriyle paylaşmalarına gerek yoktur. 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. Ancak, FHE pratik uygulamalarda yüksek hesaplama maliyeti ve ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşı karşıyadır; bu da gerçek zamanlı uygulamalardaki performansını sınırlamaktadır.
FHE'nin Sınırlamaları ve Zorlukları
FHE teorisinin temeli güçlü olmasına rağmen, ticari uygulamalarda pratik zorluklarla karşılaşılmaktadır:
Büyük ölçekli hesaplama maliyeti: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynağı gerektirir, şifrelenmemiş hesaplamalara kıyasla maliyetler önemli ölçüde artar. Yüksek dereceli polinom işlemleri için işleme süresi polinomik olarak artar ve gerçek zamanlı hesaplama gereksinimlerini karşılamakta zorluk çıkarır. Maliyetleri düşürmek için özel donanım hızlandırmasına dayanmak gerekir, ancak bu da dağıtım karmaşıklığını artırır.
Sınırlı işlem kapasitesi: FHE, şifrelenmiş verilerin toplama ve çarpma işlemlerini gerçekleştirebilse de, karmaşık doğrusal olmayan işlemlere destek sınırlıdır; bu da derin sinir ağları gibi yapay zeka uygulamaları için bir engel teşkil etmektedir. Mevcut FHE çözümleri hala esas olarak doğrusal ve basit çok terimli hesaplamalar için uygundur, doğrusal olmayan modellerin kullanımı belirgin şekilde kısıtlanmıştır.
Çoklu kullanıcı desteğinin karmaşıklığı: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çoklu kullanıcı veri setleri söz konusu olduğunda sistemin karmaşıklığı dramatik şekilde artar. 2013'te önerilen çok anahtarlı FHE çerçevesi, farklı anahtarların şifrelenmiş veri setleri üzerinde işlem yapılmasına izin verse de, anahtar yönetimi ve sistem mimarisinin karmaşıklığı önemli ölçüde artmaktadır.
FHE ve Yapay Zeka'nın Birleşimi
Veri odaklı çağda, yapay zeka (AI) birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak veri gizliliği endişeleri kullanıcıların genellikle hassas bilgileri paylaşmak istememesine neden olmaktadır. FHE, yapay zeka alanında gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. Bulut bilişim senaryolarında, veriler aktarım ve depolama sürecinde genellikle şifrelenmiştir, ancak işleme sürecinde genellikle düz metin durumundadır. FHE sayesinde, kullanıcı verileri şifreli durumda işlenebilir, gizlilik sağlanır.
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 iletim sürecinde korunmasını sağlamaktadır. FHE'nin uçtan uca şifrelemesi, uyumluluk ve veri güvenliği için bir garanti sunar.
Günümüzde FHE'nin blok zincirindeki uygulamaları ve projeleri
FHE'nin blok zincirindeki uygulamaları, veri gizliliğini korumaya odaklanmaktadır; bunlar arasında zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verisi gizliliği, zincir üzerindeki oylama gizliliği ve zincir üzerindeki gizlilik işlemleri incelemesi gibi yönler bulunmaktadır. Şu anda, birden fazla proje, gizlilik koruma uygulamalarını teşvik etmek için FHE teknolojisini kullanmaktadır:
Bir projenin inşa ettiği FHE çözümü, birden fazla gizlilik koruma projesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu proje, TFHE teknolojisine dayanmaktadır, mantıksal işlemler ve düşük bit uzunluğuna sahip tam sayılar üzerine odaklanmaktadır ve blok zinciri ile AI uygulamaları için bir FHE geliştirme yığını oluşturmuştur.
Diğer bir proje, blockchain ağları için yeni bir akıllı sözleşme dili ve FHE kütüphanesi geliştirdi.
Bazı projeler, çeşitli AI modellerini destekleyerek FHE kullanarak AI hesaplama ağında gizlilik koruması sağlıyor.
Bir ağ, FHE ve yapay zekayı birleştirerek merkeziyetsiz ve gizlilik korumalı bir AI ortamı sunmaktadır.
Ethereum'in Layer 2 çözümü olarak, bir proje FHE Rollups ve FHE Coprocessors'ı desteklemekte, EVM ile uyumlu olup Solidity ile yazılmış akıllı sözleşmeleri desteklemektedir.
Sonuç
FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama gerçekleştirebilen ileri düzey bir teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda belirgin avantajlara sahiptir. Mevcut durumda FHE'nin ticari uygulamaları hala büyük hesaplama yükleri ve ölçeklenebilirlik sorunları ile karşı karşıya olsa da, donanım hızlandırma ve algoritma optimizasyonu ile bu sorunların aşamalı olarak çözüme kavuşturulması beklenmektedir. Blok zinciri teknolojisinin gelişimi ile birlikte, FHE gizlilik koruma ve güvenli hesaplama alanında giderek daha önemli bir rol oynayacaktır. Gelecekte, FHE gizlilik koruma hesaplamalarının temel teknolojisi haline gelebilir ve veri güvenliğine yeni devrim niteliğinde atılımlar sağlayabilir.