Kripto Varlıklar Pazar Haftalık Raporu ve Homomorfik Şifreleme Teknolojisi Analizi

13 Ekim itibarıyla, bir veri platformu ana kripto varlıkların tartışma sıklığı ve fiyat değişikliklerini istatistiksel olarak analiz etti:

Bitcoin'in geçen hafta tartışma sayısı 12.52K, bir önceki haftaya göre %0.98 azaldı, Pazar kapanış fiyatı 63916 dolar, geçen haftaya göre %1.62 arttı.

Ethereum'un geçen hafta tartışma sayısı 3.63K olup, bir önceki haftaya göre %3.45 artmıştır. Pazar günü kapanış fiyatı 2530 dolar olup, bir önceki haftaya göre %4 düşmüştür.

TON'un geçen hafta tartışma sayısı 782'ydi, bir önceki haftaya göre %12.63 azaldı, Pazar kapanış fiyatı 5.26 dolardı, bir önceki haftaya göre %0.25'lik küçük bir düşüş gösterdi.

Homomorfik Şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, FHE) şifreleme alanında son derece umut verici bir tekniktir. Temel avantajı, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapabilmeye olanak tanımasıdır; bu, şifre çözme sürecine gerek kalmadan, gizliliğin korunması ve veri işleme için güçlü bir destek sağlar. FHE, finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, nesnelerin interneti ve blockchain gizliliği gibi birçok alanda geniş uygulama potansiyeline sahiptir. Ancak, geniş uygulama potansiyeline rağmen, FHE ticari yolda birçok zorlukla karşı karşıyadır.

FHE'nin Avantajları ve Uygulama Senaryoları

Homomorfik Şifrelemenin en büyük avantajı gizlilik korumasıdır. Örneğin, bir şirket başka bir şirketin hesaplama gücünü kullanarak verileri analiz etmek istediğinde, ancak karşı tarafın belirli içeriklere erişmesini istemediğinde, FHE devreye girebilir. Veri sahibi, şifrelenmiş verileri analiz için hesaplama tarafına iletebilir ve hesaplama sonuçları hâlâ şifreli durumda kalır. Veri sahibi, şifrelemeyi çözdüğünde analiz sonuçlarını alabilir, böylece veri gizliliği korunmuş ve gerekli hesaplama görevleri tamamlanmış olur.

Bu gizlilik koruma mekanizması, finans ve sağlık gibi veri hassas sektörler için özellikle önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zekanın gelişimi ile birlikte, veri güvenliği giderek daha fazla ilgi odağı haline gelmiştir. FHE, bu senaryolarda çok taraflı hesaplama koruması sağlayarak, tarafların özel bilgileri ifşa etmeden işbirliği yapmalarını mümkün kılar. Blok zinciri teknolojisinde, FHE, zincir üzerindeki gizlilik koruma ve gizlilik işlemi denetimi gibi işlevlerle veri işleme şeffaflığını ve güvenliğini artırmaktadır.

FHE ve Diğer Şifreleme Yöntemlerinin Karşılaştırması

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, şifrelenmiş veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirebilir, verileri önce şifrelerini çözmeden. MPC, tarafların veriler şifreli olduğunda hesaplama yapmalarına izin verirken, özel bilgileri paylaşmalarına gerek yoktur. TEE, güvenli bir ortamda hesaplama sağlar, ancak veri işleme esnekliği nispeten sınırlıdır.

Bu şifreleme teknolojilerinin her birinin avantajları vardır, ancak karmaşık hesaplama görevlerini desteklemede FHE özellikle öne çıkmaktadır. Ancak, FHE'nin pratik uygulamalarda yüksek hesaplama maliyeti ve ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşılaştığı hâlâ sınırlıdır, bu da gerçek zamanlı uygulamalardaki performansını kısıtlamaktadır.

FHE'nin Sınırlamaları ve Zorlukları

FHE teorisinin temeli güçlü olmasına rağmen, ticari uygulamalarda pratik zorluklarla karşılaşılmaktadır:

1. Büyük ölçekli hesaplama maliyetleri: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynağı gerektirir ve şifrelenmemiş hesaplamalarla karşılaştırıldığında, hesaplama maliyeti belirgin şekilde artar. Yüksek dereceli polinom işlemleri için, işleme süresi polinomik bir şekilde artar ve gerçek zamanlı hesaplama gereksinimlerini karşılamak zordur. Maliyetlerin düşürülmesi, özel donanım hızlandırmasına bağlı olmalıdır, ancak bu da dağıtımın karmaşıklığını artırır.

2. Sınırlı işlem yeteneği: FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde toplama ve çarpma işlemleri gerçekleştirebilse de, karmaşık doğrusal olmayan işlemlere olan desteği sınırlıdır; bu da derin sinir ağları gibi yapay zeka uygulamaları için bir darboğaz oluşturur. Mevcut FHE çözümleri, esas olarak doğrusal ve basit çok terimli hesaplamalar için uygundur, doğrusal olmayan model uygulamaları ise önemli ölçüde kısıtlanmıştır.

3. Çoklu Kullanıcı Desteğinin Karmaşıklığı: FHE tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çoklu kullanıcı veri setleri söz konusu olduğunda sistem karmaşıklığı hızla artmaktadır. 2013 yılında önerilen çok anahtarlı FHE çerçevesi farklı anahtarların şifreli veri setleri ile işlem yapılmasına olanak tanısa da, anahtar yönetimi ve sistem mimarisi karmaşıklığı belirgin şekilde artmaktadır.

FHE ile Yapay Zeka'nın Birleşimi

Veri odaklı çağda, yapay zeka (AI) birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak veri gizliliği endişeleri kullanıcıların genellikle hassas bilgileri paylaşmak istememesine neden olmaktadır. FHE, AI alanında gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. Bulut bilişim senaryosunda, veriler genellikle iletim ve depolama sürecinde şifrelenmiştir, ancak işleme sırasında genellikle düz metin durumundadır. FHE sayesinde, kullanıcı verileri şifreli durumda işlenebilir ve veri gizliliği sağlanır.

Bu avantaj, GDPR gibi düzenlemelerin kullanıcıların veri işleme yöntemleri hakkında bilgi sahibi olma hakkına sahip olmalarını ve verilerin iletim sürecinde korunmasını gerektirmesi nedeniyle özellikle önemlidir. FHE'nin uçtan uca şifrelemesi, uyum ve veri güvenliği için bir garanti sunar.

Mevcut FHE'nin Blockchain'deki Uygulamaları ve Projeleri

FHE'nin blockchain'deki uygulamaları, veri gizliliğini korumaya odaklanmaktadır; bu, zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verisi gizliliği, zincir üzerindeki oylama gizliliği ve zincir üzerindeki gizli işlem incelemesi gibi yönleri kapsamaktadır. Şu anda, birçok proje FHE teknolojisini gizlilik korumanın gerçekleştirilmesi için kullanmaktadır:

1. Bir FHE çözüm sağlayıcısı tarafından geliştirilen teknoloji, birçok gizlilik koruma projesinde yaygın olarak kullanılmaktadır.

2. Bir proje TFHE teknolojisine dayanmaktadır, Boolean işlemleri ve düşük bit uzunluğuna sahip tam sayı işlemlerine odaklanmakta ve blok zinciri ile AI uygulamaları için FHE geliştirme yığını oluşturmaktadır.

3. Yeni bir akıllı sözleşme dili ve HyperghraphFHE kütüphanesi geliştiren projeler, blockchain ağları için uygundur.

4. Bir proje, AI hesaplama ağındaki gizliliği korumak için FHE'yi kullanarak çeşitli AI modellerini destekliyor.

5. Başka bir proje, FHE ile yapay zekayı birleştirerek merkeziyetsiz ve gizliliği koruyan bir AI ortamı sunmaktadır.

6. Ayrıca, Ethereum'un Layer 2 çözümü olarak FHE Rollups ve FHE Coprocessors'u destekleyen, EVM ile uyumlu ve Solidity ile yazılmış akıllı sözleşmeleri destekleyen projeler bulunmaktadır.

Sonuç

FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapabilen bir ileri teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda dikkate değer avantajlar sunmaktadır. Mevcut durumda FHE'nin ticarileştirilmesi, yüksek hesaplama maliyetleri ve düşük ölçeklenebilirlik gibi zorluklarla karşı karşıya olsa da, donanım hızlandırması ve algoritma optimizasyonu sayesinde bu sorunların zamanla çözülebileceği umulmaktadır. Ayrıca, blockchain teknolojisinin gelişimi ile birlikte, FHE gizlilik koruma ve güvenli hesaplama konularında giderek daha önemli bir rol oynayacaktır. Gelecekte, FHE, gizlilik koruma hesaplamalarını destekleyen temel teknoloji haline gelebilir ve veri güvenliğine yeni devrim niteliğinde ilerlemeler getirebilir.