Kripto Varlıklar Pazar Dinamikleri ve Homomorfik Şifreleme Teknolojisi Gelişimi

En son veri istatistiklerine göre, 13 Ekim itibarıyla, başlıca Kripto Varlıkların tartışma sıcaklığı ve fiyat performansı aşağıdaki gibidir:

Bitcoin'in geçen hafta tartışma sıklığı 12.52K kez, bir önceki haftaya göre hafif bir azalma ile %0.98. Pazar günü kapanış fiyatı 63916 dolar, geçen haftanın aynı dönemine göre %1.62 arttı.

Ethereum üzerindeki tartışma hacmi geçen hafta 3.63K kez ile bir önceki haftaya göre %3.45 arttı. Ancak pazar günü fiyatı 2530 dolar olarak belirlendi ve bir önceki haftaya göre %4 düştü.

TON coin üzerinde geçen hafta yapılan tartışma sayısı 782'dir, bir önceki haftaya göre %12,63 azalmıştır. Pazar günü fiyatı 5,26 dolardır, bir önceki haftanın aynı dönemine göre %0,25 düşmüştür.

Homomorfik Şifreleme(FHE) olarak kriptografi alanının öncü teknolojisi, büyük uygulama potansiyelini göstermektedir. Temel avantajı, şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapabilme yeteneğidir, bu da şifre çözmeden gizlilik koruma ve veri işleme için güçlü bir destek sunar. FHE, finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, nesnelerin interneti ve blockchain gizlilik koruma gibi birçok alanda geniş bir uygulama alanına sahiptir. Bununla birlikte, FHE'nin ticarileşme yolunda birçok zorlukla karşı karşıya kalmaktadır.

Homomorfik Şifrelemenin Avantajları ve Uygulama Senaryoları

Homomorfik Şifrelemenin en büyük avantajı gizlilik korumasıdır. Örneğin, bir şirket dış kaynak hesaplama gücünü kullanarak veri analiz etmek istediğinde, ancak verilerin içeriğinin dışarıdan erişilmesini istemediğinde, FHE devreye girebilir. Şirket verileri şifreledikten sonra iletebilir, dış kurum şifreli durumda hesaplama yapar, sonuç hala şifreli kalır. Orijinal şirket, şifre çözme işlemini yaptıktan sonra analiz sonuçlarını elde eder, hem veri gizliliğini korur hem de gerekli hesaplama görevini tamamlamış olur.

Bu gizlilik koruma mekanizması, finans ve sağlık gibi veri hassas sektörler için özellikle önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zekanın gelişimiyle birlikte, veri güvenliği giderek daha fazla ilgi görmektedir. FHE, bu alanlarda çok taraflı hesaplama koruması sağlayarak, tarafların gizli bilgileri ifşa etmeden işbirliği yapmalarını mümkün kılmaktadır. Blockchain teknolojisinde, FHE, zincir üzerindeki gizlilik koruma ve gizlilik işlemi denetimi gibi işlevlerle veri işleme şeffaflığını ve güvenliğini artırmaktadır.

FHE ile Diğer Şifreleme Teknolojilerinin 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 veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirebilir, verileri önceden şifrelerini çözmeden. MPC, tarafların veriler şifreli olduğunda hesaplama yapmasına olanak tanır, özel bilgileri birbirleriyle paylaşmadan. TEE ise güvenli bir ortamda hesaplama sağlar, ancak veri işleme konusunda esneklik açısından görece sınırlıdır.

Bu şifreleme teknolojilerinin her birinin avantajları var, ancak karmaşık hesaplama görevlerini desteklemede, Homomorfik Şifreleme özellikle öne çıkıyor. Ancak, Homomorfik Şifreleme pratik uygulamalarda yüksek hesaplama maliyeti ve düşük ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşı karşıya kalıyor, bu da gerçek zamanlı uygulamalardaki performansını sınırlıyor.

FHE'nin Sınırlamaları ve Zorlukları

FHE teorik temeli güçlü olmasına rağmen, ticari uygulamalarda pratik zorluklarla karşılaşmıştır:

1. Büyük ölçekli hesaplama maliyetleri: FHE, çok sayıda hesaplama kaynağı gerektirir; bu, şifrelenmemiş hesaplamalara kıyasla hesaplama maliyetlerinin önemli ölçüde artmasına neden olur. Yüksek dereceli polinom işlemleri için işleme süresi polinomik olarak artar, bu da gerçek zamanlı hesaplama ihtiyaçlarını karşılamayı zorlaştırır. Maliyetleri azaltmak, özel donanım hızlandırmasına dayanmalıdır, ancak bu da dağıtım karmaşıklığını artırır.

2. Sınırlı İşlem Kapasitesi: FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde toplama ve çarpma işlemleri gerçekleştirebilir, ancak karmaşık doğrusal olmayan işlemler için destek sınırlıdır; bu da derin sinir ağları gibi yapay zeka uygulamalarında bir darboğaz oluşturur. Mevcut FHE çözümleri hala esas olarak doğrusal ve basit polinom hesaplamaları için uygundur, doğrusal olmayan modellerin kullanımı önemli ölçüde sınırlıdır.

3. Birden Fazla Kullanıcı Desteğinin Karmaşıklığı: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, birden fazla kullanıcı veri seti söz konusu olduğunda sistem karmaşıklığı hızla artmaktadır. Farklı anahtarların şifreli veri setleri üzerinde işlem yapmasına olanak tanıyan çok anahtarlı FHE çerçeveleri bulunsa da, anahtar yönetimi ve sistem mimarisinin karmaşıklığı önemli ölçüde artmaktadır.

FHE ve Yapay Zeka'nın Birleşimi

Günümüz veri odaklı çağında, yapay zeka (AI) birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak veri gizliliği endişeleri kullanıcıların hassas bilgileri paylaşmakta isteksiz olmasına neden olmaktadır. FHE, AI alanında gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. Bulut bilişim senaryolarında, FHE kullanıcı verilerinin şifreli durumda işlenmesine olanak tanır ve veri gizliliğini güvence altına alır.

Bu avantaj, GDPR gibi düzenlemelerin gereklilikleri altında özellikle önemlidir, çünkü bu düzenlemeler kullanıcıların veri işleme yöntemleri hakkında bilgilendirilme hakkına sahip olmalarını ve verilerin iletim sürecinde korunmasını sağlamaktadır. FHE'nin uçtan uca şifrelemesi, uyumluluk ve veri güvenliğine garanti sağlamaktadır.

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 oylama gizliliği ve zincir üzerindeki gizli işlem denetimi gibi alanları kapsamaktadır. Şu anda, birden fazla proje gizlilik koruma uygulamalarını ilerletmek için FHE teknolojisini kullanmaktadır:

• Bir şirketin inşa ettiği FHE çözümü, birçok blokzincir gizlilik koruma projesinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
• Bir proje TFHE teknolojisine dayanmaktadır, Boolean işlemleri ve düşük kelime uzunluğundaki tam sayı işlemlerine odaklanmakta ve blok zinciri ile AI uygulamaları için FHE geliştirme yığını inşa etmektedir.
• Başka bir proje, blok zinciri ağları için yeni bir akıllı sözleşme dili ve HyperghraphFHE kütüphanesi geliştirdi.
• Bir proje, FHE'yi kullanarak AI hesaplama ağındaki gizliliği korumayı sağlıyor ve çeşitli AI modellerini destekliyor.
• Ayrıca projeler, FHE ve yapay zeka ile birleşerek merkeziyetsiz ve gizliliği koruyan bir AI ortamı sunmaktadır.
• Belirli bir Layer 2 çözümü, FHE Rollups ve FHE Coprocessor'ları destekler, EVM ile uyumludur ve Solidity ile yazılan akıllı sözleşmeleri destekler.

Sonuç

FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapabilen gelişmiş bir teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda önemli avantajlar sunmaktadır. Mevcut FHE'nin ticari uygulamaları, yüksek hesaplama maliyetleri ve düşük ölçeklenebilirlik gibi zorluklarla karşı karşıya kalmaya devam etse de, donanım hızlandırması ve algoritma optimizasyonu ile bu sorunların aşılması umut verici görünmektedir. Ayrıca, blok zinciri teknolojisinin gelişimi ile birlikte, FHE gizlilik koruma ve güvenli hesaplama alanında giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Gelecekte, FHE gizlilik koruma hesaplamalarının temel teknolojisi haline gelme potansiyeline sahip olup, veri güvenliğine yeni devrim niteliğinde atılımlar getirebilir.