13 Ekim itibarıyla TrendX platformunda BTC, ETH ve TON istatistikleri şu şekilde:
Geçen haftaki BTC tartışmalarının sayısı, önceki haftaya göre %0,98 düşüşle 12,52 bin oldu. Geçen hafta Pazar günü fiyat, önceki Pazar gününe göre %1,62 artışla 63.916 $ oldu;
Geçen hafta ETH tartışmalarının sayısı önceki haftaya göre %3,45 artışla 3,63 bin oldu. Geçen hafta Pazar günü fiyat, önceki Pazar gününe göre %4 düşüşle 2.530 dolardı;
Geçen hafta TON hakkındaki tartışmaların sayısı önceki haftaya göre %12,63 düşüşle 782 oldu. Geçen hafta Pazar günü fiyat, önceki Pazar gününe göre %0,25 düşüşle 5,26$ oldu;
Tamamen Homomorfik Şifreleme (FHE), mevcut kriptografide büyük potansiyele sahip bir teknolojidir. Temel özelliği, güçlü gizlilik koruması ve veri işleme desteği sağlayan, şifreli veriler üzerinde şifre çözme olmadan doğrudan hesaplama yapılmasına olanak sağlamasıdır. FHE, finans, tıbbi bakım, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, Nesnelerin İnterneti ve blockchain gizliliğinin korunması gibi alanlarda yaygın olarak kullanılabilir. Ancak FHE'nin geniş uygulama olanaklarına rağmen ticarileşme yolunda hala zorluklarla karşı karşıyadır.
Homomorfik şifrelemenin en büyük avantajı gizliliğin korunmasıdır. A Şirketinin, verilerini analiz etmek için B Şirketinin bilgi işlem gücünü kullanması gerektiğini, ancak B Şirketinin verilerin belirli içeriğine erişmesini istemediğini düşünün. FHE bu durumda rol oynayabilir: A Şirketi verileri şifreleyebilir ve hesaplama için B Şirketine iletebilir. Hesaplama sonuçları şifreli kalır ve A Şirketi, şifre çözüldükten sonra analiz sonuçlarını elde edebilir. Bu sayede veri gizliliği etkin bir şekilde korunmakta ve B Şirketi de gerekli bilişim çalışmalarını tamamlayabilmektedir.
Bu gizlilik koruma mekanizması, finans ve tıbbi bakım gibi verilere duyarlı sektörler için özellikle önemlidir. Ayrıca bulut bilişim ve yapay zekanın gelişmesiyle birlikte veri güvenliği giderek daha fazla ilgi odağı haline geldi. FHE, bu senaryolarda çok taraflı bilgi işlem koruması sağlayabilir ve tüm tarafların özel bilgileri ifşa etmeden işbirliğini tamamlamasına olanak tanır. Özellikle blockchain teknolojisinde FHE, zincir içi gizliliğin korunması ve özel işlemlerin incelenmesi gibi işlevler aracılığıyla veri işlemenin şeffaflığını ve güvenliğini artırır.
Web3 alanında FHE, sıfır bilgi kanıtı (ZK), çok partili hesaplama (MPC) ve güvenilir yürütme ortamı (TEE) ana gizlilik koruma yöntemleridir. ZK'dan farklı olarak FHE, önce verilerin şifresini çözmeden şifrelenmiş veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirebilir. MPC, tarafların özel bilgileri birbirleriyle paylaşmadan veriler şifrelenirken hesaplama yapmasına olanak tanır. TEE, güvenli bir ortamda bilgi işlem sağlar ancak veri işlemede nispeten sınırlı bir esnekliğe sahiptir.
Bu şifreleme teknolojilerinin her birinin avantajları vardır ancak FHE özellikle karmaşık bilgi işlem görevlerini desteklemede iyidir. Buna rağmen FHE, pratik uygulamalarda hala yüksek hesaplama yükü ve zayıf ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşı karşıyadır ve bu da onu gerçek zamanlı uygulamalarda genellikle yetersiz kılmaktadır. FHE'nin Sınırlamaları ve Zorlukları FHE'nin güçlü bir teorik temeli olmasına rağmen, ticari uygulamasında pratik zorluklarla karşılaşmıştır.
Bu şifreleme teknolojilerinin her birinin avantajları vardır ancak FHE özellikle karmaşık bilgi işlem görevlerini desteklemede iyidir. Buna rağmen FHE, pratik uygulamalarda hala yüksek hesaplama yükü ve zayıf ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşı karşıyadır ve bu da onu gerçek zamanlı uygulamalarda genellikle yetersiz kılmaktadır. FHE'nin Sınırlamaları ve Zorlukları FHE'nin güçlü bir teorik temeli olmasına rağmen, ticari uygulamasında pratik zorluklarla karşılaşmıştır.
- Büyük ölçekli bilgi işlem yükü: FHE, büyük miktarda bilgi işlem kaynağı gerektirir ve bilgi işlem yükü, şifrelenmemiş bilgi işlemle karşılaştırıldığında önemli ölçüde artar. Yüksek dereceli polinom işlemleri için işlem süresi polinom olarak artar, dolayısıyla FHE'nin gerçek zamanlı hesaplama ihtiyaçlarını karşılaması zordur. FHE, maliyetleri azaltmak için özel donanım hızlandırmaya güveniyor ancak bu aynı zamanda dağıtım karmaşıklığını da artırıyor.
- Sınırlı işlem yetenekleri: FHE, şifrelenmiş verilerin eklenmesini ve çoğaltılmasını gerçekleştirebilse de, derin sinir ağlarını içeren yapay zeka uygulamaları için bir darboğaz olan karmaşık doğrusal olmayan işlemler için sınırlı desteğe sahiptir. Mevcut FHE şemaları hala esas olarak doğrusal ve basit polinom hesaplamaları için uygundur ve doğrusal olmayan modellerin uygulaması önemli ölçüde sınırlıdır.
- Çok kullanıcılı desteğin karmaşıklığı: FHE, tek kullanıcılı senaryolarda iyi performans gösterir, ancak çok kullanıcılı veri kümeleri söz konusu olduğunda sistem karmaşıklığı önemli ölçüde artar. 2013 yılında Lopez-Alt ve arkadaşları tarafından önerilen çok anahtarlı FHE çerçevesi, şifrelenmiş veri setleri üzerinde farklı anahtarlarla işlemlere izin vermesine rağmen, anahtar yönetimi ve sistem mimarisi karmaşıklığı önemli ölçüde arttı.
İçinde bulunduğumuz veri odaklı çağda, yapay zeka (AI) birçok alanda yaygın olarak kullanılıyor, ancak kullanıcılar genellikle veri gizliliği endişeleri nedeniyle tıbbi ve finansal bilgiler gibi hassas verileri paylaşma konusunda isteksiz davranıyor. FHE, yapay zeka alanı için gizlilik koruma çözümleri sunar. Bulut bilişim senaryolarında veriler genellikle iletim ve depolama sırasında şifrelenir, ancak işleme sırasında genellikle açık metin halinde bulunur. FHE aracılığıyla, kullanıcı verileri şifreli kalarak işlenebilir, böylece veri gizliliği sağlanır.
Bu avantaj, kullanıcıların verilerinin nasıl işlendiğini bilme hakkına sahip olmasını ve aktarım sırasında verilerin korunmasını sağlamasını gerektiren GDPR gibi düzenlemeler kapsamında özellikle önemlidir. FHE'nin uçtan uca şifrelemesi uyumluluk ve veri güvenliği için güvence sağlar.
FHE'nin blockchain'de uygulanması esas olarak zincir içi gizlilik, yapay zeka eğitim verileri gizliliği, zincir içi oylama gizliliği ve zincir içi gizlilik işlemlerinin incelenmesi dahil olmak üzere veri gizliliğinin korunmasına odaklanır. Şu anda birçok proje gizlilik korumasının gerçekleştirilmesini teşvik etmek için FHE teknolojisini kullanıyor. Örneğin Zama'nın geliştirdiği FHE çözümü Fhenix, Privasea, IncoNetwork ve MindNetwork gibi projelerde yaygın olarak kullanılıyor.
Zama : TFHE teknolojisine dayalı olarak Boolean işlemlerine ve düşük kelime uzunluğunda tamsayı işlemlerine odaklanır ve blockchain ve AI uygulamaları için bir FHE geliştirme yığını oluşturmuştur.
Octra: Blockchain ağları için yeni bir akıllı sözleşme dili ve HyperghraphFHE kütüphanesi geliştirdi.
Privasea : Yapay Zeka bilgi işlem ağlarında gizliliğin korunmasını sağlamak ve birden fazla Yapay Zeka modelini desteklemek için FHE'yi kullanın.
MindNetwork : Merkezi olmayan ve gizliliği koruyan bir yapay zeka ortamı sağlamak için FHE ile yapay zekayı birleştiriyor.
Fhenix: Ethereum için Katman 2 çözümü olarak FHE Toplamalarını ve FHE Yardımcı İşlemcilerini destekler, EVM ile uyumludur ve Solidity ile yazılmış akıllı sözleşmeleri destekler.
FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplamalar yapabilen ileri bir teknoloji olarak veri gizliliğinin korunmasında önemli avantajlara sahiptir. FHE'nin mevcut ticari uygulamaları hala yüksek hesaplama yükü ve zayıf ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşı karşıya olmasına rağmen, bu sorunların donanım hızlandırma ve algoritma optimizasyonu yoluyla kademeli olarak çözülmesi bekleniyor. Ek olarak, blockchain teknolojisinin gelişmesiyle birlikte FHE, gizliliğin korunması ve güvenli bilgi işlemde giderek daha önemli bir rol oynayacaktır. Gelecekte FHE'nin gizliliği koruyan bilgi işlemi destekleyen temel teknoloji haline gelmesi ve veri güvenliğine devrim niteliğinde yeni atılımlar getirmesi muhtemeldir.
TrendX-No.1 Web3 yatırım fırsatı platformu, on milyarlarca veri dinamiğini gerçek zamanlı olarak analiz etmek, yatırım fırsatlarını yakalamak ve kullanıcılara yatırım tavsiyeleri sunmak için sektör lideri yapay zeka analiz teknolojisine ve zincir içi ve zincir dışı trend izleme teknolojisine güveniyor sezgisel etkileşimler yoluyla, 'değişim fırsattır' kavramına bağlı kalarak, kullanıcıların tercih ettiği Web3 yatırım platformu olmayı hedeflemektedir.
Web sitesi: https://app.trendx.tech/
Twitter: https://twitter.com/TrendX_tech
Yatırım risklidir, proje yalnızca referans amaçlıdır, lütfen riski kendinize ait olmak üzere üstlenin
Tüm Yorumlar