Kripto Varlıklar Pazar Haftalık Raporu ve Homomorfik Şifreleme Teknolojisi Analizi

13 Ekim itibarıyla, bir veri platformu ana kripto varlıkların tartışma sıcaklığı ve fiyat değişimlerini istatistiksel olarak analiz etti.

Bitcoin'in geçen hafta tartışma sayısı 12.52K olup, bir önceki haftaya göre %0.98 azalmıştır. Pazar günü kapanış fiyatı 63916 dolar olup, geçen haftanın aynı dönemine göre %1.62 artmıştır.

Ethereum'un geçen hafta tartışma yoğunluğu 3.63K kez ile bir önceki haftaya göre %3.45 arttı. Ancak Pazar günü fiyatı 2530 dolar olup, bir önceki haftaya göre %4 düştü.

TON coin geçen hafta 782 kez tartışıldı, bir önceki aya göre %12.63 azalma. Pazar günü fiyatı 5.26 dolar, geçen hafta ile aynı döneme göre %0.25'lik hafif bir düşüş.

Homomorfik Şifreleme(FHE), kriptografi alanında son derece umut verici bir teknolojidir. Bu teknoloji, şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapmayı, şifreyi çözmeden mümkün kılar. Bu özellik, gizlilik koruma ve veri işleme için güçlü bir destek sağlar. FHE, finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, nesnelerin interneti ve blockchain gizlilik koruma gibi birçok alanda geniş uygulama potansiyeline sahiptir. Ancak, FHE'nin ticarileşme süreci hâlâ birçok zorlukla karşı karşıyadır.

FHE'nin Potansiyeli ve Uygulama Senaryoları

Homomorfik Şifrelemenin en büyük avantajı gizlilik korumasıdır. Örneğin, bir şirket başka bir şirketin hesaplama gücünü kullanarak verileri analiz etmek istediğinde, ancak veri içeriğinin ifşa edilmesini istemediğinde, FHE devreye girebilir. Veri sahibi, şifrelenmiş verileri işlenmesi için hesaplama tarafına gönderebilir, hesaplama sonuçları hala şifreli durumda kalır, veri sahibi şifreyi çözdüğünde analiz sonuçlarına ulaşabilir. Bu mekanizma, hem veri gizliliğini korur hem de gereken hesaplama görevini yerine getirir.

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 dikkat çekmektedir. Homomorfik Şifreleme (FHE) bu senaryolarda çoklu hesaplama 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 işlemenin 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), ana gizlilik koruma yöntemleridir. ZK'dan farklı olarak, FHE, şifreli veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirebilir ve şifre çözme gerektirmez. MPC, tarafların verilerin şifreli olduğu durumlarda hesaplama yapmasına olanak tanır ve özel bilgilerin paylaşılmasını gerektirmez. TEE, güvenli bir ortamda hesaplama sağlar, ancak veri işleme esnekliği 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 zayıf 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:

1. Büyük ölçekli hesaplama maliyeti: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynağı gerektirir ve şifrelenmemiş hesaplamalarla karşılaştırıldığında, hesaplama maliyeti önemli ölçüde artar. Yüksek dereceli polinom işlemleri için, işlem süresi polinomik olarak büyümekte olup, gerçek zamanlı hesaplama gereksinimlerini karşılamakta zorluk çıkarır. Maliyetlerin düşürülmesi, özel donanım hızlandırmasına bağlıdır, ancak bu da dağıtım karmaşıklığını artırır.

2. Sınırlı İşlem Yeteneği: FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde toplama ve çarpma işlemleri yapabilse de, karmaşık doğrusal olmayan işlemlere destek sınırlıdır; bu, derin sinir ağları gibi yapay zeka uygulamalarını etkileyen bir darboğazdır. Mevcut FHE çözümleri esasen doğrusal ve basit polinom hesaplamaları için uygundur, doğrusal olmayan model uygulamaları önemli ölçüde kısıtlanmıştır.

3. Çok Kullanıcılı Desteğin Karmaşıklığı: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çok kullanıcı verileri söz konusu olduğunda sistemin karmaşıklığı hızla artmaktadır. 2013 yılında önerilen çok anahtarlı FHE çerçevesi, farklı anahtarlarla şifrelenmiş veri kümesine işlem yapma olanağı sağlasa da, anahtar yönetimi ve sistem mimarisinin karmaşıklığı belirgin şekilde artmaktadır.

Homomorfik Şifreleme ve Yapay Zeka'nın Birleşimi

Günümüzde veri odaklı çağda, yapay zeka birden fazla alanda yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak veri gizliliği endişeleri kullanıcıların genellikle hassas bilgilerini paylaşmak istememesine neden olmaktadır. FHE, AI alanında gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. Bulut bilişim senaryolarında, veri iletimi ve depolama genellikle şifrelenmiştir, ancak işleme süreci çoğunlukla 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 alma hakkına sahip olmasını ve verilerin iletim sırasında korunmasını sağlamaktadır. FHE'nin uçtan uca şifrelemesi, uyumluluk ve veri güvenliği için garanti sağlar.

Mevcut FHE'nin Blok Zincirindeki Uygulamaları ve Projeleri

FHE, blok zincirinde veri gizliliğini korumak için başlıca olarak kullanılır; bunlar arasında zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verisi gizliliği, zincir üzerindeki oylama gizliliği ve zincir üzerindeki gizli işlem denetimi gibi yönler yer alır. Şu anda, birçok proje gizlilik korumasını sağlamak için FHE teknolojisini kullanmaktadır.

Bir FHE çözüm sağlayıcısı tarafından geliştirilen teknoloji, birçok gizlilik koruma projesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu projeler şunları içerir:

• TFHE teknolojisine dayalı, Boolean işlemlerine ve düşük bit uzunluğuna sahip tam sayılarla çalışmaya odaklanarak, blok zinciri ve AI uygulamaları için FHE geliştirme yığınları projesi oluşturulmuştur.

• Blockchain ağ projeleri için yeni nesil akıllı sözleşme dili ve FHE kütüphanesi geliştirildi.

• FHE kullanarak AI hesaplama ağında gizlilik koruma, çeşitli AI modellerini destekleyen bir proje.

• FHE ile yapay zekayı birleştirerek, merkeziyetsiz ve gizlilik korumalı bir AI ortamı sunan projeler.

• Ethereum Layer 2 çözümü olarak, FHE Rollups ve FHE Coprocessors'ı destekler, EVM ile uyumludur ve Solidity ile akıllı sözleşmeler yazma projelerini destekler.

Sonuç

FHE, şifreli veriler üzerinde hesaplamalar yapabilen bir ileri teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda önemli avantajlar sunmaktadır. Şu anda FHE'nin ticari uygulamaları, yüksek hesaplama maliyetleri ve düşük ölçeklenebilirlik gibi zorluklarla karşı karşıya olsa da, donanım hızlandırma ve algoritma optimizasyonu ile bu sorunların aşılması beklenmektedir. 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 gelerek veri güvenliğinde devrim niteliğinde bir atılım sağlaması beklenmektedir.