Kripto Varlıklar Pazar Haftalık Raporu ve Homomorfik Şifreleme Teknolojisi Analizi

13 Ekim itibarıyla, birkaç ana Kripto Varlıkların veri istatistikleri gösteriyor:

Bitcoin'in geçtiğimiz hafta tartışma yoğunluğu 12.52K kez oldu, bir önceki haftaya göre %0.98 azaldı. Pazar günü kapanış fiyatı 63916 dolar olup, bir önceki pazar gününe göre %1.62 arttı.

Ethereum üzerinde geçen hafta tartışma yoğunluğu 3.63K kez ile, bir önceki haftaya göre %3.45 artış gösterdi. Pazar günü kapanış fiyatı 2530 dolar, bir önceki hafta pazar gününe göre %4 düştü.

TON'un geçen hafta tartışma yoğunluğu 782 kezdi, bir önceki haftaya göre %12.63 azaldı. Pazar günü kapanış fiyatı 5.26 dolardı, bir önceki pazar gününe göre %0.25'lik bir düşüş yaşadı.

Homomorfik Şifreleme(FHE), kriptografi alanında öncü bir teknolojidir ve temel avantajı, şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan işlem yapabilmesidir; bu da çözme sürecini gerektirmez. Bu özellik, gizlilik koruma ve veri işleme açısından geniş bir uygulama yelpazesine sahip olmasını sağlamaktadır; finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, nesnelerin interneti ve blockchain gizlilik koruması gibi birçok alanı kapsamaktadır. Ancak, FHE'nin büyük potansiyeline rağmen, ticarileşme süreci 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 diğer tarafın belirli içeriklere erişmesini istemediğinde, FHE devreye girebilir. Veri sahibi, şifrelenmiş verileri işlenmesi için hesaplama tarafına iletebilir, hesaplama sonuçları hala şifreli durumda kalır ve veri sahibi şifre çözdüğünde analiz sonuçlarını elde edebilir. Bu mekanizma hem veri gizliliğini korur hem de gerekli hesaplama görevlerini yerine getirir.

Finans ve sağlık gibi veri hassasiyeti gerektiren sektörlerde, bu gizlilik koruma mekanizması özellikle önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zekanın gelişimiyle birlikte, veri güvenliği giderek daha fazla bir odak haline gelmektedir. FHE, bu senaryolar içinde çok taraflı hesaplama koruması sağlayarak, tarafların özel bilgileri ifşa etmeden işbirliği yapmalarını sağlamaktadır. Blok zinciri teknolojisinde, FHE, zincir üzerindeki gizlilik koruma ve gizlilik işlem denetimi gibi işlevleri sunarak, 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 ), gizlilik koruma yöntemlerinin başlıcalarıdır. FHE, şifreli veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirebilir, verileri önce şifre çözmeden. MPC, tarafların verilerin şifreli olduğu durumda hesaplama yapmasına izin verir, özel bilgileri birbirleriyle paylaşmadan. TEE ise güvenli bir ortamda hesaplama sağlar, ancak veri işleme esnekliği görece 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 pratik zorluklarla karşılaşılmıştır:

1. Büyük Ölçekli Hesaplama Maliyetleri: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar ve şifrelenmemiş hesaplamalarla karşılaştırıldığında, maliyetleri belirgin şekilde artar. Yüksek dereceli polinom hesaplamaları için, işleme süresi polinomik olarak artar ve gerçek zamanlı hesaplama ihtiyaçlarını karşılamakta zorluk yaşanır. Maliyetleri düşürmek, özel donanım hızlandırmasına bağlıdır, ancak bu da dağıtım karmaşıklığını artırır.

2. Sınırlı İşlem Yeteneği: FHE, şifreli verilerin toplama ve çarpma işlemlerini gerçekleştirebilir, ancak karmaşık doğrusal olmayan işlemler için destek sınırlıdır, bu da derin sinir ağları gibi AI uygulamalarında bir darboğaz oluşturur. Mevcut FHE çözümleri, esas olarak doğrusal ve basit çok terimli hesaplamalar için uygundur, doğrusal olmayan model uygulamaları önemli ölçüde sınırlıdır.

3. Çok Kullanıcılı Destekleme Karmaşıklığı: FHE tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çok kullanıcılı veri setleri söz konusu olduğunda sistem karmaşıklığı hızla artar. Farklı anahtarların şifrelenmiş veri setleri üzerinde işlem yapmasına izin veren çok anahtarlı FHE çerçevesi, ancak anahtar yönetimi ve sistem mimarisinin karmaşıklığını önemli ölçüde artırır.

FHE ve Yapay Zeka'nın Birleşimi

Veri odaklı çağda, AI birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak veri gizliliği endişeleri kullanıcıların genellikle hassas bilgileri paylaşmaktan kaçınmasına neden olmaktadır. FHE, AI'ya gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. Bulut bilişim senaryosunda, FHE kullanıcı verilerinin şifreli durumda işlenmesini sağlar ve veri gizliliğini güvence altına alır.

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

Mevcut FHE'nin Blok Zincirindeki Uygulamaları ve Projeleri

FHE, blokzincirinde veri gizliliğini korumak için özellikle kullanılmaktadır; bunlar arasında zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verisi gizliliği, zincir üzerindeki oy gizliliği ve zincir üzerindeki gizli işlem denetimi gibi alanlar bulunmaktadır. Şu anda, birçok proje gizlilik koruma uygulamalarını teşvik etmek için FHE teknolojisini kullanmaktadır.

Bazı projelerin inşa ettiği FHE çözümleri, birden fazla blok zinciri ve gizlilik koruma projesinde geniş bir şekilde uygulanmaktadır. Bu projeler farklı yönlere odaklanmaktadır: bazıları TFHE teknolojisine dayanmakta, mantıksal işlemler ve düşük bit uzunluğu tam sayı işlemlerine odaklanmaktadır; bazıları yeni akıllı sözleşme dilleri ve FHE kütüphaneleri geliştirmiştir; bazı projeler ise FHE ile yapay zekayı birleştirerek merkeziyetsiz ve gizlilik koruyucu bir AI ortamı sunmaktadır. Ayrıca, bazı projeler Ethereum'un Layer 2 çözümleri olarak FHE Rollups ve FHE Coprocessors'ı desteklemekte, EVM ile uyumlu olup Solidity ile yazılmış akıllı sözleşmeleri desteklemektedir.

Sonuç

FHE, şifreli veriler üzerinde hesaplama yapabilen bir ileri teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda belirgin avantajlara sahiptir. Mevcut durumda FHE'nin ticari uygulamaları, hala büyük hesaplama maliyetleri ve zayıf ölçeklenebilirlik gibi zorluklarla karşı karşıya kalmaktadır, ancak donanım hızlandırması ve algoritma optimizasyonu ile bu sorunların aşamalı olarak çözülmesi beklenmektedir. Ayrıca, blok zinciri teknolojisinin gelişimi ile birlikte, FHE gizlilik koruma ve güvenli hesaplama alanında giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Gelecekte, FHE gizlilik koruma hesaplamalarını destekleyen temel teknoloji haline gelebilir ve veri güvenliğine yeni devrim niteliğinde atılımlar getirebilir.