Kripto Varlıklar Pazar Haftalık Raporu ve Homomorfik Şifreleme Teknik Analizi
13 Ekim itibarıyla, birkaç ana kripto varlığın tartışma yoğunluğu ve fiyat performansı aşağıdaki gibidir:
Bitcoin'in geçen hafta tartışma sayısı 12.52K olup, bir önceki haftaya göre %0.98 azalmıştır. Geçen pazar fiyatı 63916 dolar olup, bir önceki pazar gününe göre %1.62 artmıştır.
Ethereum'un geçen hafta tartışma sayısı 3.63K olup, bir önceki haftaya göre %3.45 arttı. Geçen pazar fiyatı 2530 dolar, bir önceki pazar gününe göre %4 düştü.
TON üzerinde geçen hafta tartışma sayısı 782'ye düştü, bir önceki haftaya göre %12.63 azaldı. Geçen pazar fiyatı 5.26 dolardı, bir önceki pazar gününe göre %0.25 düşüş yaşadı.
Homomorfik Şifreleme (FHE), şifreleme alanında bir öncü teknolojidir ve şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapılmasına olanak tanır, bu sayede verilerin şifresinin çözülmesine gerek kalmaz. Bu özellik, FHE'yi gizlilik koruma ve veri işleme alanlarında büyük bir potansiyele sahip kılarak finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi gibi birçok alanda geniş uygulama imkanı sunar. Ancak, geniş bir uygulama yelpazesi olmasına rağmen, FHE'nin ticarileşmesi hala birçok zorlukla karşı karşıyadır.
FHE'nin Avantajları ve Uygulama Alanları
FHE'nin en büyük avantajı gizlilik korumasıdır. Örneğin, bir şirket şifrelenmiş verileri analiz için başka bir şirkete gönderebilir, bu şirket orijinal veri içeriğini bilmeden hesaplamaları tamamlayabilir ve şifrelenmiş sonuçları geri dönebilir. Bu mekanizma, finans ve sağlık gibi veri hassasiyetine sahip sektörler için özellikle önemlidir.
Bulut bilişim ve yapay zeka alanında, FHE çoklu hesaplama koruması sağlayarak tarafların özel bilgileri açığa çıkarmadan işbirliği yapmalarını mümkün kılar. Blok zinciri teknolojisinde, FHE zincir üzerindeki gizlilik koruma ve gizlilik işlemi inceleme gibi işlevlerle veri işleme şeffaflığını ve güvenliğini artırır.
FHE ve Diğer Şifreleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması
Web3 alanında, FHE, sıfır bilgi kanıtları (ZK), çok taraflı hesaplama (MPC) ve güvenilir yürütme ortamı (TEE) başlıca gizlilik koruma yöntemleridir. FHE, verileri önceden şifrelemeden çeşitli işlemler gerçekleştirebilir, bu da ZK'den daha avantajlıdır. MPC, tarafların verileri şifreli bir şekilde hesaplama yapmalarına olanak tanır, bu sayede birbirleriyle gizli bilgileri paylaşmalarına gerek kalmaz. TEE, güvenli bir ortamda hesaplama sağlar, ancak veri işleme esnekliği nispeten sınırlıdır.
FHE, karmaşık hesaplama görevlerini desteklemede harika bir performans sergilese de, pratik uygulamalarda yüksek hesaplama maliyetleri ve kötü 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:
Büyük ölçekli hesaplama maliyetleri: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynağı gerektirir ve şifrelenmemiş hesaplamalara kıyasla hesaplama maliyetleri önemli ölçüde artar. Yüksek dereceli polinom işlemleri için, işleme süresi polinomik olarak artar ve gerçek zamanlı hesaplama gereksinimlerini karşılamakta zorluk çıkarır.
Sınırlı işlem kapasitesi: FHE, şifreli verilerin toplama ve çarpma işlemlerini destekler, karmaşık doğrusal olmayan işlemler için sınırlı destek sunar, bu da derin sinir ağları gibi yapay zeka uygulamaları için bir darboğazdır.
Çok Kullanıcılı Desteklerin Karmaşıklığı: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çok kullanıcı verisetleri söz konusu olduğunda sistem karmaşıklığı keskin bir şekilde artmaktadır. Çok anahtarlı FHE çerçevelerinin önerilmesine rağmen, anahtar yönetimi ve sistem mimarisinin karmaşıklığı önemli ölçüde artmaktadır.
FHE ve Yapay Zeka'nın Birleşimi
Veri odaklı çağda, FHE AI alanında gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. FHE sayesinde, kullanıcıların verileri şifrelenmiş durumda işlenebilir, böylece verilerin gizliliği sağlanır. Bu avantaj, GDPR gibi düzenlemelerin gereklilikleri altında özellikle önemlidir, çünkü bu düzenlemeler kullanıcıların veri işleme yöntemleri hakkında bilgi sahibi olma hakkına sahip olmasını ve verilerin iletim sürecinde korunmasını sağlamaktadır.
FHE'nin Blockchain'deki Uygulamaları ve Projeleri
FHE, blok zincirinde veri gizliliğini korumak için başlıca uygulamalar arasında yer alır; bu, zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verisi gizliliği, zincir üzerindeki oy verme gizliliği ve zincir üzerindeki gizli işlem denetimi gibi alanları içerir. Şu anda, birçok proje gizlilik korumayı sağlamak için FHE teknolojisini kullanmaktadır:
Bir şirketin geliştirdiği FHE çözümü, birçok gizlilik koruma projesinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Bazı projeler, Boolean işlemleri ve düşük bit uzunluğuna sahip tam sayılar üzerinde yoğunlaşmakta ve blok zinciri ile AI uygulamaları için FHE geliştirme yığını inşa etmektedir.
Yeni bir akıllı sözleşme dili ve FHE kütüphanesi geliştiren projeler, blok zinciri ağları için uygundur.
Bazı projeler, FHE'yi kullanarak AI hesaplama ağındaki gizliliği korur ve çeşitli AI modellerini destekler.
Ayrıca projeler, merkeziyetsiz ve gizlilik korumalı bir AI ortamı sunmak için FHE ve yapay zeka ile birleştirilmektedir.
Bazı projeler, Ethereum'un Layer 2 çözümü olarak, FHE Rollups ve FHE Coprocessors'ı destekler, EVM ile uyumludur ve Solidity ile yazılmış akıllı sözleşmeleri destekler.
Sonuç
FHE, şifreli veriler üzerinde hesaplama yapabilen gelişmiş bir teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda belirgin avantajlar sunmaktadır. Mevcut durumda FHE'nin ticari uygulamaları hala büyük hesaplama maliyetleri ve düşük ölçeklenebilirlik gibi zorluklarla karşı karşıya kalmaktadır, ancak donanım hızlandırması ve algoritma optimizasyonu ile bu sorunların kademeli olarak çözüme kavuşması umut edilmektedir. Blok zinciri teknolojisinin gelişimi ile birlikte, FHE gizlilik koruma ve güvenli hesaplama alanında giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Gelecekte, FHE, veri güvenliğine yeni devrim niteliğinde bir atılım getirerek, gizlilik koruma hesaplamalarının temel teknolojisi haline gelebilir.
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.
12 Likes
Reward
12
4
Share
Comment
0/400
GamefiHarvester
· 8h ago
yükseliş oldu, yine yükseliş oldu, ye ye ye
View OriginalReply0
MidsommarWallet
· 8h ago
Yeşil yeşil enayiler yine büyük yükseliş yaşıyor.
View OriginalReply0
CafeMinor
· 8h ago
Ayı Piyasası long açanların hepsi mahkum oldu, değil mi?
Bitcoin yükseliş 1.62% Homomorfik Şifreleme FHE teknolojisinin Web3 alanındaki uygulamaları ve zorlukları
Kripto Varlıklar Pazar Haftalık Raporu ve Homomorfik Şifreleme Teknik Analizi
13 Ekim itibarıyla, birkaç ana kripto varlığın tartışma yoğunluğu ve fiyat performansı aşağıdaki gibidir:
Bitcoin'in geçen hafta tartışma sayısı 12.52K olup, bir önceki haftaya göre %0.98 azalmıştır. Geçen pazar fiyatı 63916 dolar olup, bir önceki pazar gününe göre %1.62 artmıştır.
Ethereum'un geçen hafta tartışma sayısı 3.63K olup, bir önceki haftaya göre %3.45 arttı. Geçen pazar fiyatı 2530 dolar, bir önceki pazar gününe göre %4 düştü.
TON üzerinde geçen hafta tartışma sayısı 782'ye düştü, bir önceki haftaya göre %12.63 azaldı. Geçen pazar fiyatı 5.26 dolardı, bir önceki pazar gününe göre %0.25 düşüş yaşadı.
Homomorfik Şifreleme (FHE), şifreleme alanında bir öncü teknolojidir ve şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapılmasına olanak tanır, bu sayede verilerin şifresinin çözülmesine gerek kalmaz. Bu özellik, FHE'yi gizlilik koruma ve veri işleme alanlarında büyük bir potansiyele sahip kılarak finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi gibi birçok alanda geniş uygulama imkanı sunar. Ancak, geniş bir uygulama yelpazesi olmasına rağmen, FHE'nin ticarileşmesi hala birçok zorlukla karşı karşıyadır.
FHE'nin Avantajları ve Uygulama Alanları
FHE'nin en büyük avantajı gizlilik korumasıdır. Örneğin, bir şirket şifrelenmiş verileri analiz için başka bir şirkete gönderebilir, bu şirket orijinal veri içeriğini bilmeden hesaplamaları tamamlayabilir ve şifrelenmiş sonuçları geri dönebilir. Bu mekanizma, finans ve sağlık gibi veri hassasiyetine sahip sektörler için özellikle önemlidir.
Bulut bilişim ve yapay zeka alanında, FHE çoklu hesaplama koruması sağlayarak tarafların özel bilgileri açığa çıkarmadan işbirliği yapmalarını mümkün kılar. Blok zinciri teknolojisinde, FHE zincir üzerindeki gizlilik koruma ve gizlilik işlemi inceleme gibi işlevlerle veri işleme şeffaflığını ve güvenliğini artırır.
FHE ve Diğer Şifreleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması
Web3 alanında, FHE, sıfır bilgi kanıtları (ZK), çok taraflı hesaplama (MPC) ve güvenilir yürütme ortamı (TEE) başlıca gizlilik koruma yöntemleridir. FHE, verileri önceden şifrelemeden çeşitli işlemler gerçekleştirebilir, bu da ZK'den daha avantajlıdır. MPC, tarafların verileri şifreli bir şekilde hesaplama yapmalarına olanak tanır, bu sayede birbirleriyle gizli bilgileri paylaşmalarına gerek kalmaz. TEE, güvenli bir ortamda hesaplama sağlar, ancak veri işleme esnekliği nispeten sınırlıdır.
FHE, karmaşık hesaplama görevlerini desteklemede harika bir performans sergilese de, pratik uygulamalarda yüksek hesaplama maliyetleri ve kötü 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:
Büyük ölçekli hesaplama maliyetleri: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynağı gerektirir ve şifrelenmemiş hesaplamalara kıyasla hesaplama maliyetleri önemli ölçüde artar. Yüksek dereceli polinom işlemleri için, işleme süresi polinomik olarak artar ve gerçek zamanlı hesaplama gereksinimlerini karşılamakta zorluk çıkarır.
Sınırlı işlem kapasitesi: FHE, şifreli verilerin toplama ve çarpma işlemlerini destekler, karmaşık doğrusal olmayan işlemler için sınırlı destek sunar, bu da derin sinir ağları gibi yapay zeka uygulamaları için bir darboğazdır.
Çok Kullanıcılı Desteklerin Karmaşıklığı: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çok kullanıcı verisetleri söz konusu olduğunda sistem karmaşıklığı keskin bir şekilde artmaktadır. Çok anahtarlı FHE çerçevelerinin önerilmesine rağmen, anahtar yönetimi ve sistem mimarisinin karmaşıklığı önemli ölçüde artmaktadır.
FHE ve Yapay Zeka'nın Birleşimi
Veri odaklı çağda, FHE AI alanında gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. FHE sayesinde, kullanıcıların verileri şifrelenmiş durumda işlenebilir, böylece verilerin gizliliği sağlanır. Bu avantaj, GDPR gibi düzenlemelerin gereklilikleri altında özellikle önemlidir, çünkü bu düzenlemeler kullanıcıların veri işleme yöntemleri hakkında bilgi sahibi olma hakkına sahip olmasını ve verilerin iletim sürecinde korunmasını sağlamaktadır.
FHE'nin Blockchain'deki Uygulamaları ve Projeleri
FHE, blok zincirinde veri gizliliğini korumak için başlıca uygulamalar arasında yer alır; bu, zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verisi gizliliği, zincir üzerindeki oy verme gizliliği ve zincir üzerindeki gizli işlem denetimi gibi alanları içerir. Şu anda, birçok proje gizlilik korumayı sağlamak için FHE teknolojisini kullanmaktadır:
Sonuç
FHE, şifreli veriler üzerinde hesaplama yapabilen gelişmiş bir teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda belirgin avantajlar sunmaktadır. Mevcut durumda FHE'nin ticari uygulamaları hala büyük hesaplama maliyetleri ve düşük ölçeklenebilirlik gibi zorluklarla karşı karşıya kalmaktadır, ancak donanım hızlandırması ve algoritma optimizasyonu ile bu sorunların kademeli olarak çözüme kavuşması umut edilmektedir. Blok zinciri teknolojisinin gelişimi ile birlikte, FHE gizlilik koruma ve güvenli hesaplama alanında giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Gelecekte, FHE, veri güvenliğine yeni devrim niteliğinde bir atılım getirerek, gizlilik koruma hesaplamalarının temel teknolojisi haline gelebilir.