Kripto Varlıklar tartışma düzeyi ve fiyat haftalık raporu
Son veriler doğrultusunda, bu ayın 13'ü itibarıyla, başlıca kripto varlıkların tartışma yoğunluğu ve fiyat değişimleri aşağıdaki gibidir:
Bitcoin'in geçen hafta 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 hafta tartışma sayısı 3.63K oldu, bir önceki haftaya göre %3.45 artış gösterdi. Pazar günü kapanış fiyatı 2530 dolar, bir önceki haftaya göre %4 düştü.
TON'un geçen hafta tartışma sayısı 782 kez, bir önceki aya göre %12,63 azaldı. Pazar günü kapanış fiyatı 5,26 dolar, bir önceki aya göre %0,25 hafif düştü.
Homomorfik şifreleme teknolojisinin potansiyeli ve zorlukları
Homomorfik Şifreleme ( FHE ), kriptografi alanında öncü bir teknolojidir ve şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapmaya olanak tanır, bu da deşifre edilmesini gerektirmez. Bu özellik, gizliliğin korunması ve veri işleme için güçlü bir destek sağlar. FHE, finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, nesnelerin interneti ve blockchain gizliliği gibi birçok alanda geniş uygulama potansiyeline sahiptir. Ancak, FHE'nin büyük bir potansiyele sahip olmasına rağmen, ticarileşme yolunda birçok zorlukla karşı karşıyadır.
FHE'nin Avantajları ve Uygulama Alanları
FHE'nin en büyük avantajı gizlilik korumasıdır. 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 işlenmesi için hesaplama tarafına iletebilir ve hesaplama sonuçları hala şifreli durumda kalır. Veri sahibi, şifreyi çözdükten sonra analiz sonuçlarını elde edebilir, böylece veri gizliliği korunur ve gerekli hesaplama görevleri tamamlanır.
Bu gizlilik koruma mekanizması, finansal ve sağlık gibi veri hassas sektörler için özellikle önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zekanın gelişmesiyle birlikte, veri güvenliği giderek daha fazla dikkat çekmektedir. FHE, bu senaryolarda çok taraflı işlem koruması sağlayarak, tarafların özel bilgileri ifşa etmeden işbirliği yapmalarına olanak tanır. Blockchain teknolojisinde, FHE, zincir üzerindeki gizlilik koruma ve gizlilik işlemi denetimi gibi işlevlerle, veri işleme süreçlerinin şeffaflığını ve güvenliğini artırmaktadır.
FHE ve Diğer Şifreleme Yöntemlerinin Karşılaştırması
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, verileri önceden şifre çözmeden şifrelenmiş veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirebilir. MPC, tarafların gizli bilgileri birbirleriyle paylaşmadan şifrelenmiş verilerle hesaplama yapmasına olanak tanır. TEE ise 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 gerçek uygulamalarda yüksek hesaplama maliyetleri ve düşük ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşı karşıyadır, bu da gerçek zamanlı uygulamalardaki performansını sınırlamaktadır.
FHE'nin Sınırlamaları ve Zorlukları
FHE teorisinin temeli güçlü olmasına rağmen, ticari uygulamalarda bazı pratik zorluklarla karşılaşılmaktadır:
Büyük ölçekli hesaplama maliyeti: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynağı gerektirir ve şifrelenmemiş hesaplamalara kıyasla maliyetler belirgin şekilde artar. Yüksek dereceli çok terimli işlemler için, işleme süresi polinomik olarak artar ve gerçek zamanlı hesaplama ihtiyaçlarını karşılamakta zorluk yaşanır. Maliyetleri düşürmek için özel donanım hızlandırmasına ihtiyaç vardır, ancak bu da dağıtım karmaşıklığını artırır.
Sınırlı işlem kapasitesi: FHE, şifrelenmiş verilerin toplama ve çarpma işlemlerini gerçekleştirebilse de karmaşık doğrusal olmayan işlemler için destek sınırlıdır. Bu, derin sinir ağları gibi yapay zeka uygulamalarını etkileyen bir darboğaz oluşturur. Mevcut FHE çözümleri esasen doğrusal ve basit çok terimli hesaplamalar için uygundur, doğrusal olmayan modellerin uygulamaları belirgin şekilde sınırlıdır.
Çoklu kullanıcı desteğinin karmaşıklığı: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çoklu kullanıcı veri setleri söz konusu olduğunda sistem karmaşıklığı hızla artar. Farklı anahtarların şifreli 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, yapay zeka (AI) birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak veri gizliliği endişeleri kullanıcıların genellikle hassas bilgileri paylaşmaktan çekinmesine neden olmaktadır. FHE, yapay zeka alanında gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. Bulut bilişim senaryolarında, veriler genellikle iletim ve depolama sürecinde şifrelenirken, işleme sürecinde genellikle açık metin durumundadır. FHE ile kullanıcı verileri şifreli durumda işlenebilir, gizliliği güvence altına alır.
Bu avantaj, GDPR gibi düzenlemelerin kullanıcıların veri işleme yöntemleri hakkında bilgilendirilme hakkına sahip olmalarını ve verilerin iletim sırasında korunmasını sağlamalarını talep etmesi nedeniyle özellikle önemlidir. FHE'nin uçtan uca şifrelemesi, uyumluluk ve veri güvenliği için bir garanti sağlar.
Mevcut FHE'nin blok zincirindeki uygulamaları ve projeleri
FHE'nin blok zincirindeki uygulamaları, veri gizliliğini korumaya odaklanmaktadır; bunlar arasında zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verilerinin gizliliği, zincir üzerindeki oy verme gizliliği ve zincir üzerindeki gizli işlem incelemesi gibi alanlar bulunmaktadır. Şu anda, birçok proje FHE teknolojisini gizlilik koruma uygulamalarını teşvik etmek için kullanmaktadır.
Bazı projeler tarafından oluşturulan FHE çözümleri, birçok blok zinciri gizlilik koruma projesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu projeler şunlardır:
TFHE teknolojisine dayalı, Boolean işlemlerine ve düşük bit uzunluğuna sahip tam sayılara odaklanan ve blockchain ile AI uygulamaları için FHE geliştirme yığını projeleri oluşturmuştur.
Yeni bir akıllı sözleşme dili ve HyperghraphFHE kütüphanesi geliştirilmiştir, blok zinciri ağları projeleri için uygundur.
FHE kullanarak AI hesaplama ağında gizlilik koruma sağlamak ve çeşitli AI modellerini destekleyen bir proje.
FHE ve yapay zekayı birleştirerek, merkeziyetsiz ve gizlilik koruyan bir AI ortamı sunan proje.
Ethereum Layer 2 çözümü olarak, FHE Rollups ve FHE Coprocessors'ı destekleyen, EVM ile uyumlu ve Solidity ile akıllı sözleşmeler yazmayı destekleyen bir proje.
Sonuç
FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapabilen bir ileri teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda önemli avantajlar sunmaktadır. Mevcut durumda FHE'nin ticarileşmesi, hala yüksek hesaplama maliyetleri ve düşük ölçeklenebilirlik sorunları ile karşı karşıya kalmaktadır, ancak donanım hızlandırması ve algoritma optimizasyonu ile bu sorunların aşamalı olarak çözüme kavuşması beklenmektedir. Ayrıca, blok zinciri teknolojisinin gelişimi ile 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.
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
5
Share
Comment
0/400
AirdropATM
· 24m ago
Veri dalgalanması büyük yükseliş büyük düşüş
View OriginalReply0
LiquidationAlert
· 07-30 05:49
coin fiyatı Ters insanları enayi yerine koymak izlemek
Homomorfik Şifreleme teknolojisinin Blok Zinciri alanındaki uygulamaları ve zorlukları
Kripto Varlıklar tartışma düzeyi ve fiyat haftalık raporu
Son veriler doğrultusunda, bu ayın 13'ü itibarıyla, başlıca kripto varlıkların tartışma yoğunluğu ve fiyat değişimleri aşağıdaki gibidir:
Bitcoin'in geçen hafta 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 hafta tartışma sayısı 3.63K oldu, bir önceki haftaya göre %3.45 artış gösterdi. Pazar günü kapanış fiyatı 2530 dolar, bir önceki haftaya göre %4 düştü.
TON'un geçen hafta tartışma sayısı 782 kez, bir önceki aya göre %12,63 azaldı. Pazar günü kapanış fiyatı 5,26 dolar, bir önceki aya göre %0,25 hafif düştü.
Homomorfik şifreleme teknolojisinin potansiyeli ve zorlukları
Homomorfik Şifreleme ( FHE ), kriptografi alanında öncü bir teknolojidir ve şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapmaya olanak tanır, bu da deşifre edilmesini gerektirmez. Bu özellik, gizliliğin korunması ve veri işleme için güçlü bir destek sağlar. FHE, finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, nesnelerin interneti ve blockchain gizliliği gibi birçok alanda geniş uygulama potansiyeline sahiptir. Ancak, FHE'nin büyük bir potansiyele sahip olmasına rağmen, ticarileşme yolunda birçok zorlukla karşı karşıyadır.
FHE'nin Avantajları ve Uygulama Alanları
FHE'nin en büyük avantajı gizlilik korumasıdır. 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 işlenmesi için hesaplama tarafına iletebilir ve hesaplama sonuçları hala şifreli durumda kalır. Veri sahibi, şifreyi çözdükten sonra analiz sonuçlarını elde edebilir, böylece veri gizliliği korunur ve gerekli hesaplama görevleri tamamlanır.
Bu gizlilik koruma mekanizması, finansal ve sağlık gibi veri hassas sektörler için özellikle önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zekanın gelişmesiyle birlikte, veri güvenliği giderek daha fazla dikkat çekmektedir. FHE, bu senaryolarda çok taraflı işlem koruması sağlayarak, tarafların özel bilgileri ifşa etmeden işbirliği yapmalarına olanak tanır. Blockchain teknolojisinde, FHE, zincir üzerindeki gizlilik koruma ve gizlilik işlemi denetimi gibi işlevlerle, veri işleme süreçlerinin şeffaflığını ve güvenliğini artırmaktadır.
FHE ve Diğer Şifreleme Yöntemlerinin Karşılaştırması
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, verileri önceden şifre çözmeden şifrelenmiş veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirebilir. MPC, tarafların gizli bilgileri birbirleriyle paylaşmadan şifrelenmiş verilerle hesaplama yapmasına olanak tanır. TEE ise 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 gerçek uygulamalarda yüksek hesaplama maliyetleri ve düşük ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşı karşıyadır, bu da gerçek zamanlı uygulamalardaki performansını sınırlamaktadır.
FHE'nin Sınırlamaları ve Zorlukları
FHE teorisinin temeli güçlü olmasına rağmen, ticari uygulamalarda bazı pratik zorluklarla karşılaşılmaktadır:
Büyük ölçekli hesaplama maliyeti: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynağı gerektirir ve şifrelenmemiş hesaplamalara kıyasla maliyetler belirgin şekilde artar. Yüksek dereceli çok terimli işlemler için, işleme süresi polinomik olarak artar ve gerçek zamanlı hesaplama ihtiyaçlarını karşılamakta zorluk yaşanır. Maliyetleri düşürmek için özel donanım hızlandırmasına ihtiyaç vardır, ancak bu da dağıtım karmaşıklığını artırır.
Sınırlı işlem kapasitesi: FHE, şifrelenmiş verilerin toplama ve çarpma işlemlerini gerçekleştirebilse de karmaşık doğrusal olmayan işlemler için destek sınırlıdır. Bu, derin sinir ağları gibi yapay zeka uygulamalarını etkileyen bir darboğaz oluşturur. Mevcut FHE çözümleri esasen doğrusal ve basit çok terimli hesaplamalar için uygundur, doğrusal olmayan modellerin uygulamaları belirgin şekilde sınırlıdır.
Çoklu kullanıcı desteğinin karmaşıklığı: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çoklu kullanıcı veri setleri söz konusu olduğunda sistem karmaşıklığı hızla artar. Farklı anahtarların şifreli 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, yapay zeka (AI) birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak veri gizliliği endişeleri kullanıcıların genellikle hassas bilgileri paylaşmaktan çekinmesine neden olmaktadır. FHE, yapay zeka alanında gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. Bulut bilişim senaryolarında, veriler genellikle iletim ve depolama sürecinde şifrelenirken, işleme sürecinde genellikle açık metin durumundadır. FHE ile kullanıcı verileri şifreli durumda işlenebilir, gizliliği güvence altına alır.
Bu avantaj, GDPR gibi düzenlemelerin kullanıcıların veri işleme yöntemleri hakkında bilgilendirilme hakkına sahip olmalarını ve verilerin iletim sırasında korunmasını sağlamalarını talep etmesi nedeniyle özellikle önemlidir. FHE'nin uçtan uca şifrelemesi, uyumluluk ve veri güvenliği için bir garanti sağlar.
Mevcut FHE'nin blok zincirindeki uygulamaları ve projeleri
FHE'nin blok zincirindeki uygulamaları, veri gizliliğini korumaya odaklanmaktadır; bunlar arasında zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verilerinin gizliliği, zincir üzerindeki oy verme gizliliği ve zincir üzerindeki gizli işlem incelemesi gibi alanlar bulunmaktadır. Şu anda, birçok proje FHE teknolojisini gizlilik koruma uygulamalarını teşvik etmek için kullanmaktadır.
Bazı projeler tarafından oluşturulan FHE çözümleri, birçok blok zinciri gizlilik koruma projesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu projeler şunlardır:
TFHE teknolojisine dayalı, Boolean işlemlerine ve düşük bit uzunluğuna sahip tam sayılara odaklanan ve blockchain ile AI uygulamaları için FHE geliştirme yığını projeleri oluşturmuştur.
Yeni bir akıllı sözleşme dili ve HyperghraphFHE kütüphanesi geliştirilmiştir, blok zinciri ağları projeleri için uygundur.
FHE kullanarak AI hesaplama ağında gizlilik koruma sağlamak ve çeşitli AI modellerini destekleyen bir proje.
FHE ve yapay zekayı birleştirerek, merkeziyetsiz ve gizlilik koruyan bir AI ortamı sunan proje.
Ethereum Layer 2 çözümü olarak, FHE Rollups ve FHE Coprocessors'ı destekleyen, EVM ile uyumlu ve Solidity ile akıllı sözleşmeler yazmayı destekleyen bir proje.
Sonuç
FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapabilen bir ileri teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda önemli avantajlar sunmaktadır. Mevcut durumda FHE'nin ticarileşmesi, hala yüksek hesaplama maliyetleri ve düşük ölçeklenebilirlik sorunları ile karşı karşıya kalmaktadır, ancak donanım hızlandırması ve algoritma optimizasyonu ile bu sorunların aşamalı olarak çözüme kavuşması beklenmektedir. Ayrıca, blok zinciri teknolojisinin gelişimi ile 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.