Kripto Varlıklar Pazar Verileri ve Homomorfik Şifreleme Teknolojisinin Gelişimi
13 Ekim itibarıyla, üç ana Kripto Varlıkların tartışma yoğunluğu ve fiyat performansı aşağıdaki gibidir:
Geçen hafta Bitcoin ile ilgili tartışma sayısı 12.52K oldu, bir önceki haftaya göre %0.98 azaldı. Geçen pazar fiyatı 63916 dolar, bir önceki pazar gününe göre %1.62 arttı.
Ethereum üzerinde geçen hafta tartışma sayısı 3.63K, bir önceki haftaya göre %3.45 arttı. Geçen pazar fiyatı 2530 dolar, bir önceki pazar gününe göre %4 düştü.
Bir kripto varlık üzerinde geçen hafta tartışma sayısı 782, önceki haftaya göre %12.63 azaldı. Geçen pazar fiyatı 5.26 dolar, önceki pazar gününe göre %0.25 düştü.
Homomorfik Şifreleme ( FHE ), kriptografi alanında son derece potansiyel bir teknoloji. Şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya izin verir ve şifreleme işlemi gerektirmeden, 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 yaygın olarak kullanılabilir. Uygulama potansiyeli geniş olmasına rağmen, FHE'nin ticarileşmesi birçok zorlukla karşı karşıya.
FHE'nin Potansiyeli ve Uygulama Senaryoları
Homomorfik Şifrelemenin en büyük avantajı gizlilik korumasıdır. Örneğin, bir şirket başka bir şirketin hesaplama gücünden yararlanmak istiyor, ancak ikinci şirketin belirli içeriklere erişmesini istemiyor. Bu durumda FHE devreye girebilir: Veri sahibi, şifrelenmiş verileri işlem için hesaplama tarafına iletebilir, hesaplama sonuçları şifrelenmiş durumda kalır ve veri sahibi, deşifre ettikten sonra analiz sonuçlarına ulaşabilir. Bu mekanizma hem veri gizliliğini korur hem de gereken hesaplama işini tamamlar.
Finans ve sağlık gibi veri hassasiyeti olan sektörler için bu gizlilik koruma mekanizması özellikle önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zekanın gelişimiyle birlikte, veri güvenliği giderek daha fazla ilgi odağı haline gelmiştir. FHE bu senaryolarda çok taraflı hesaplama koruması sağlayarak, tarafların özel bilgileri ifşa etmeden iş birliği yapmalarını mümkün kılmaktadır. Blok zinciri teknolojisinde, FHE zincir üzerindeki gizlilik koruma ve gizlilik işlem denetimi gibi işlevlerle veri işleme şeffaflığını ve güvenliğini artırmaktadır.
FHE ile Diğer Şifreleme Yöntemlerinin Karşılaştırması
Web3 alanında, FHE, sıfır bilgi kanıtı (ZK), çok taraflı hesaplama (MPC) ve güvenilir yürütme ortamı (TEE), ana gizlilik koruma yöntemleridir. FHE, şifreli veriler üzerinde bir dizi işlem gerçekleştirebilir, verileri önce çözmeden. MPC, tarafların veriler şifreli iken 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 öne çıkmaktadır. Ancak, FHE'nin pratik uygulamalarında hala yüksek hesaplama maliyeti ve ölçeklenebilirlik sorunları bulunmaktadır; bu da gerçek zamanlı uygulamalardaki performansını sınırlamaktadır.
FHE'nin Sınırlamaları ve Zorlukları
FHE teorisinin güçlü bir temeli olmasına rağmen, ticari uygulamalarda pratik zorluklarla karşılaşılmaktadır:
Büyük ölçekli hesaplama maliyeti: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynağı gerektirir ve şifresiz hesaplamalarla kıyaslandığında maliyet önemli ölçüde artar. Yüksek dereceli polinom işlemleri için, işlem süresi polinomik olarak artar ve gerçek zamanlı hesaplama gereksinimlerini karşılamakta zorluk çıkarır.
Sınırlı işlem kapasitesi: FHE, şifreli veriler üzerinde toplama ve çarpma işlemleri gerçekleştirebilir, ancak karmaşık doğrusal olmayan işlemler için desteği sınırlıdır, bu da derin sinir ağları gibi yapay zeka uygulamaları için bir engel teşkil eder.
Çoklu kullanıcı desteğinin karmaşıklığı: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çoklu kullanıcı veri setleri söz konusu olduğunda sistemin karmaşıklığı hızla artmaktadır.
FHE ve Yapay Zeka'nın Birleşimi
Veri odaklı çağda, yapay zeka birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak veri gizliliği endişeleri kullanıcıların hassas bilgileri paylaşmakta isteksiz olmalarına neden olmaktadır. FHE, AI alanında gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. Bulut bilişim senaryosunda, FHE kullanıcı verilerinin şifrelenmiş durumda işlenmesini sağlar ve gizliliği garanti eder.
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 güvenliği sağlar.
Mevcut FHE'nin Blockchain'deki Uygulamaları ve Projeleri
FHE'nin blokzincirindeki 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 içermektedir. Birçok proje, gizlilik korumanın gerçekleştirilmesi için FHE teknolojisini kullanmaktadır.
Bazı projeler, Boolean işlemleri ve düşük bit uzunluğuna sahip tamsayı işlemlerine odaklanarak TFHE teknolojisi tabanlı FHE çözümleri geliştirdi ve blockchain ile AI uygulamaları için FHE geliştirme yığını oluşturdu. Ayrıca, blockchain ağları için yeni akıllı sözleşme dilleri ve FHE kütüphaneleri geliştiren projeler de bulunmaktadır.
Bazı projeler, FHE kullanarak AI hesaplama ağındaki gizliliği korur ve çeşitli AI modellerini destekler. Ayrıca, FHE ve yapay zekayı birleştiren projeler, merkeziyetsiz ve gizliliği koruyan bir AI ortamı sunar.
Bazı projeler, Ethereum'un Layer 2 çözümü olarak, FHE Rollups ve FHE Coprocessors'u destekler, EVM ile uyumludur ve Solidity ile yazılmış akıllı sözleşmeleri destekler.
Sonuç
FHE, şifreli veriler üzerinde hesaplamalar gerçekleştirebilen gelişmiş bir teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda önemli avantajlar sunmaktadır. Mevcut FHE'nin ticari uygulamaları hala yüksek hesaplama maliyetleri ve zayıf ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşı karşıya olsa da, donanım hızlandırması 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'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
6
Repost
Share
Comment
0/400
AirdropHunterXiao
· 08-06 21:55
BTC gökyüzüne çıkacak galiba
View OriginalReply0
ChainDoctor
· 08-06 16:34
Bu sefer gerçekten Boğa oldu değil mi?
View OriginalReply0
RugpullTherapist
· 08-06 10:41
boğa koşusu geldi, bir dalga geçelim
View OriginalReply0
SchrodingerPrivateKey
· 08-06 10:41
Veri neden bu kadar garip?
View OriginalReply0
MysteryBoxBuster
· 08-06 10:39
BTC gerçekten güçlü, hâlâ yeşil renkte.
View OriginalReply0
GasDevourer
· 08-06 10:16
kripto dünyası Emiciler Tarafından Oyuna Getirilmek birincisi
FHE teknolojisinin blok zinciri ve AI alanındaki gizlilik koruma uygulamaları ve zorlukları
Kripto Varlıklar Pazar Verileri ve Homomorfik Şifreleme Teknolojisinin Gelişimi
13 Ekim itibarıyla, üç ana Kripto Varlıkların tartışma yoğunluğu ve fiyat performansı aşağıdaki gibidir:
Geçen hafta Bitcoin ile ilgili tartışma sayısı 12.52K oldu, bir önceki haftaya göre %0.98 azaldı. Geçen pazar fiyatı 63916 dolar, bir önceki pazar gününe göre %1.62 arttı.
Ethereum üzerinde geçen hafta tartışma sayısı 3.63K, bir önceki haftaya göre %3.45 arttı. Geçen pazar fiyatı 2530 dolar, bir önceki pazar gününe göre %4 düştü.
Bir kripto varlık üzerinde geçen hafta tartışma sayısı 782, önceki haftaya göre %12.63 azaldı. Geçen pazar fiyatı 5.26 dolar, önceki pazar gününe göre %0.25 düştü.
Homomorfik Şifreleme ( FHE ), kriptografi alanında son derece potansiyel bir teknoloji. Şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmaya izin verir ve şifreleme işlemi gerektirmeden, 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 yaygın olarak kullanılabilir. Uygulama potansiyeli geniş olmasına rağmen, FHE'nin ticarileşmesi birçok zorlukla karşı karşıya.
FHE'nin Potansiyeli ve Uygulama Senaryoları
Homomorfik Şifrelemenin en büyük avantajı gizlilik korumasıdır. Örneğin, bir şirket başka bir şirketin hesaplama gücünden yararlanmak istiyor, ancak ikinci şirketin belirli içeriklere erişmesini istemiyor. Bu durumda FHE devreye girebilir: Veri sahibi, şifrelenmiş verileri işlem için hesaplama tarafına iletebilir, hesaplama sonuçları şifrelenmiş durumda kalır ve veri sahibi, deşifre ettikten sonra analiz sonuçlarına ulaşabilir. Bu mekanizma hem veri gizliliğini korur hem de gereken hesaplama işini tamamlar.
Finans ve sağlık gibi veri hassasiyeti olan sektörler için bu gizlilik koruma mekanizması özellikle önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zekanın gelişimiyle birlikte, veri güvenliği giderek daha fazla ilgi odağı haline gelmiştir. FHE bu senaryolarda çok taraflı hesaplama koruması sağlayarak, tarafların özel bilgileri ifşa etmeden iş birliği yapmalarını mümkün kılmaktadır. Blok zinciri teknolojisinde, FHE zincir üzerindeki gizlilik koruma ve gizlilik işlem denetimi gibi işlevlerle veri işleme şeffaflığını ve güvenliğini artırmaktadır.
FHE ile Diğer Şifreleme Yöntemlerinin Karşılaştırması
Web3 alanında, FHE, sıfır bilgi kanıtı (ZK), çok taraflı hesaplama (MPC) ve güvenilir yürütme ortamı (TEE), ana gizlilik koruma yöntemleridir. FHE, şifreli veriler üzerinde bir dizi işlem gerçekleştirebilir, verileri önce çözmeden. MPC, tarafların veriler şifreli iken 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 öne çıkmaktadır. Ancak, FHE'nin pratik uygulamalarında hala yüksek hesaplama maliyeti ve ölçeklenebilirlik sorunları bulunmaktadır; bu da gerçek zamanlı uygulamalardaki performansını sınırlamaktadır.
FHE'nin Sınırlamaları ve Zorlukları
FHE teorisinin güçlü bir temeli olmasına rağmen, ticari uygulamalarda pratik zorluklarla karşılaşılmaktadır:
Büyük ölçekli hesaplama maliyeti: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynağı gerektirir ve şifresiz hesaplamalarla kıyaslandığında maliyet önemli ölçüde artar. Yüksek dereceli polinom işlemleri için, işlem süresi polinomik olarak artar ve gerçek zamanlı hesaplama gereksinimlerini karşılamakta zorluk çıkarır.
Sınırlı işlem kapasitesi: FHE, şifreli veriler üzerinde toplama ve çarpma işlemleri gerçekleştirebilir, ancak karmaşık doğrusal olmayan işlemler için desteği sınırlıdır, bu da derin sinir ağları gibi yapay zeka uygulamaları için bir engel teşkil eder.
Çoklu kullanıcı desteğinin karmaşıklığı: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çoklu kullanıcı veri setleri söz konusu olduğunda sistemin karmaşıklığı hızla artmaktadır.
FHE ve Yapay Zeka'nın Birleşimi
Veri odaklı çağda, yapay zeka birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak veri gizliliği endişeleri kullanıcıların hassas bilgileri paylaşmakta isteksiz olmalarına neden olmaktadır. FHE, AI alanında gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. Bulut bilişim senaryosunda, FHE kullanıcı verilerinin şifrelenmiş durumda işlenmesini sağlar ve gizliliği garanti eder.
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 güvenliği sağlar.
Mevcut FHE'nin Blockchain'deki Uygulamaları ve Projeleri
FHE'nin blokzincirindeki 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 içermektedir. Birçok proje, gizlilik korumanın gerçekleştirilmesi için FHE teknolojisini kullanmaktadır.
Bazı projeler, Boolean işlemleri ve düşük bit uzunluğuna sahip tamsayı işlemlerine odaklanarak TFHE teknolojisi tabanlı FHE çözümleri geliştirdi ve blockchain ile AI uygulamaları için FHE geliştirme yığını oluşturdu. Ayrıca, blockchain ağları için yeni akıllı sözleşme dilleri ve FHE kütüphaneleri geliştiren projeler de bulunmaktadır.
Bazı projeler, FHE kullanarak AI hesaplama ağındaki gizliliği korur ve çeşitli AI modellerini destekler. Ayrıca, FHE ve yapay zekayı birleştiren projeler, merkeziyetsiz ve gizliliği koruyan bir AI ortamı sunar.
Bazı projeler, Ethereum'un Layer 2 çözümü olarak, FHE Rollups ve FHE Coprocessors'u destekler, EVM ile uyumludur ve Solidity ile yazılmış akıllı sözleşmeleri destekler.
Sonuç
FHE, şifreli veriler üzerinde hesaplamalar gerçekleştirebilen gelişmiş bir teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda önemli avantajlar sunmaktadır. Mevcut FHE'nin ticari uygulamaları hala yüksek hesaplama maliyetleri ve zayıf ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşı karşıya olsa da, donanım hızlandırması 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'nin gizlilik koruma hesaplamalarını destekleyen temel teknoloji haline gelmesi ve veri güvenliğine yeni devrim niteliğinde atılımlar getirmesi mümkündür.