FHE Homomorfik Şifreleme Teknolojisinin Potansiyeli ve Zorlukları
13 Ekim itibarıyla, bir veri platformu ana şifreleme para birimlerinin istatistiklerini gösteriyor:
Bitcoin'in geçen hafta tartışma sayısı 12.52K kezdi, bir önceki aya göre %0.98 azaldı. Pazar günü kapanış fiyatı 63916 dolar, bir önceki aya göre %1.62 arttı.
Ethereum'un geçen hafta tartışma sayısı 3.63K oldu, bir önceki aya göre %3.45 artış gösterdi. Pazar günü kapanış fiyatı 2530 dolar, bir önceki aya göre %4 düşüş gösterdi.
TON'un geçen hafta tartışma sayısı 782 kez oldu, bir önceki döneme göre %12.63 azalma gösterdi. Pazar günü kapanış fiyatı 5.26 dolar, bir önceki döneme göre %0.25 düştü.
Homomorfik Şifreleme(FHE), kriptografi alanında yeni bir yıldız olarak, temel avantajı şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan işlem yapabilme yeteneğidir, bu da şifre çözmeye gerek bırakmaz. Bu özellik, gizlilik koruma ve veri işleme alanında geniş bir uygulama yelpazesi sunar; finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, nesnelerin interneti ve blok zinciri gibi birçok alanı kapsar. Ancak, FHE'nin büyük bir potansiyele sahip olmasına rağmen, ticarileşme yolunda birçok zorlukla karşı karşıyadır.
FHE'nin Uygulama Senaryoları ve Avantajları
FHE'nin en büyük özelliği güçlü gizlilik koruma yeteneğidir. Örneğin, bir şirket başka bir şirketin hesaplama kaynaklarını kullanarak veri analiz etmek istediğinde, ancak veri içeriğini ifşa etmek istemediğinde, FHE devreye girebilir. Veri sahibi, şifrelenmiş verileri işlenmesi için hesaplama tarafına iletebilir, hesaplama sonuçları hala şifreli durumda kalır, veri sahibi çözdükten sonra analiz sonuçlarını elde edebilir. Bu mekanizma hem veri gizliliğini korur hem de gerekli hesaplama görevlerini yerine getirir.
Finans ve sağlık gibi veri hassasiyeti taşıyan sektörler için FHE'nin gizlilik koruma mekanizması özellikle önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zeka gelişimi ile birlikte, veri güvenliği giderek daha fazla dikkat çekmektedir. FHE, bu senaryolarda çok taraflı güvenli hesaplama gerçekleştirebilir ve tarafların gizli bilgileri ifşa etmeden işbirliği yapmalarını sağlar. Blockchain teknolojisinde, FHE zincir üzerindeki gizlilik koruma ve gizlilik ticaret denetimi gibi işlevler sunarak veri işlemenin şeffaflığını ve güvenliğini artırmaktadır.
FHE ve Diğer Gizlilik Koruma Teknolojilerinin Karşılaştırılması
Web3 alanında, FHE, sıfır bilgi kanıtı ( ZK ), çok taraflı hesaplama ( MPC ) ve güvenilir yürütme ortamı ( TEE ) ile birlikte ana gizlilik koruma yöntemleri olarak sıralanmaktadır. ZK'dan farklı olarak, FHE, şifrelenmiş verilere çeşitli işlemler gerçekleştirme yeteneğine sahiptir, verileri önce çözmeden. MPC, tarafların verilerin şifreli durumundayken hesaplama yapmalarına olanak tanır, özel bilgileri paylaşmadan. TEE ise güvenli bir ortamda hesaplama sağlar, ancak veri işleme esnekliği görece sınırlıdır.
Bu teknolojilerin her birinin avantajları olmasına rağmen, karmaşık hesaplama görevlerini destekleme konusunda FHE özellikle öne çıkmaktadır. Ancak, FHE gerçek uygulamalarda yüksek hesaplama maliyeti ve kötü ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşı karşıya kalmaktadır, bu da onun gerçek zamanlı uygulamalardaki performansını sınırlamaktadır.
FHE'nin Karşılaştığı Zorluklar
FHE teorisinin temeli güçlü olmasına rağmen, ticarileşme sürecinde pratik zorluklarla karşılaşıldı:
Büyük ölçekli hesaplama maliyeti: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynağı gerektirir ve şifrelenmemiş hesaplamalara kıyasla maliyeti önemli ölçüde artar. Yüksek dereceli polinom işlemleri için, işlem süresi polinomik olarak artar ve gerçek zamanlı hesaplama gereksinimlerini karşılamak zordur. Maliyeti düşürmek, özel donanım hızlandırmasına bağlıdır, ancak bu da dağıtım karmaşıklığını artırır.
Sınırlı işlem yeteneği: FHE, şifrelenmiş verilerin toplama ve çarpma işlemlerini gerçekleştirebilse de, karmaşık doğrusal olmayan işlemler için desteği sınırlıdır; bu da derin sinir ağları gibi AI uygulamalarında bir engel teşkil etmektedir. Mevcut FHE şemaları, esasen doğrusal ve basit çok terimli hesaplamalar için uygundur, doğrusal olmayan model uygulamaları ise önemli ölçüde sınırlıdır.
Çoklu Kullanıcı Desteği Karmaşık: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çoklu kullanıcı veri setleri söz konusu olduğunda sistem karmaşıklığı hızla artmaktadır. Çoklu anahtar FHE çerçevesi, farklı anahtarların şifrelenmiş veri setleri üzerinde işlem yapmasına izin verse de, anahtar yönetimi ve sistem mimarisi karmaşıklığı önemli ölçüde artmaktadır.
FHE ve Yapay Zeka'nın Birleşimi
Veri odaklı çağda, AI birçok alanda geniş çapta kullanılmakta, ancak veri gizliliği endişeleri kullanıcıların genellikle hassas bilgileri paylaşmak istememesine neden olmaktadır. FHE, AI'ya gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. Bulut bilişim senaryolarında, FHE kullanıcı verilerinin şifreli durumda işlenmesini sağlayarak gizliliği garanti etmektedir.
Bu avantaj, GDPR gibi düzenlemelerin gereklilikleri altında özellikle önemlidir, çünkü bu düzenlemeler kullanıcıların veri işleme yöntemleri hakkında bilgilendirilme hakkına sahip olmalarını ve veri aktarımı sırasında korunmalarını sağlamaktadır. FHE'nin uçtan uca şifrelemesi, uyumluluk ve veri güvenliğini garanti etmektedir.
FHE'nin Blok Zincirindeki Uygulamaları
FHE, blockchain'de veri gizliliğini korumak için başlıca olarak kullanılır, bunlar arasında zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verisi gizliliği, zincir üzerindeki oylama gizliliği ve zincir üzerindeki gizli işlem incelemesi gibi alanlar bulunmaktadır. Şu anda, birçok proje FHE teknolojisini gizlilik koruma uygulamalarını ilerletmek için kullanmaktadır:
Bir FHE çözüm sağlayıcısı tarafından geliştirilen teknoloji, birçok gizlilik koruma projesinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
TFHE teknolojisine dayanan projeler, Boolean işlemleri ve düşük bit uzunluğuna sahip tam sayılar üzerinde yoğunlaşmakta ve blok zinciri ile AI uygulamaları için FHE geliştirme yığını inşa etmektedir.
Bazı projeler, blockchain ağları için yeni akıllı sözleşme dilleri ve FHE kütüphaneleri geliştirdi.
Ayrıca projeler, FHE kullanarak AI hesaplama ağındaki gizliliği koruma ve çeşitli AI modellerini destekleme imkanı sunuyor.
Bazı projeler, merkeziyetsiz ve gizlilik koruyan bir AI ortamı sağlamak için FHE ile yapay zekayı birleştiriyor.
Ethereum Layer 2 çözümü olarak FHE Rollups ve FHE Coprocessors projelerini destekler, EVM ile uyumlu olup Solidity ile yazılmış akıllı sözleşmeleri destekler.
Sonuç
FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplamalar yapabilen gelişmiş bir teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda önemli avantajlar sunmaktadır. Mevcut durumda FHE'nin ticari uygulamaları, büyük hesaplama yükleri ve düşük ölçeklenebilirlik sorunları ile karşı karşıya kalmasına rağmen, donanım hızlandırma 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 oynayacaktır. Gelecekte, FHE gizlilik koruma hesaplamalarını destekleyen temel teknoloji haline gelebilir ve veri güvenliğine devrim niteliğinde bir atılım sağlayabilir.
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.
7 Likes
Reward
7
5
Repost
Share
Comment
0/400
ChainComedian
· 2h ago
Zengin çevre artık şifreleme yapmaya başladı.
View OriginalReply0
MidnightSeller
· 23h ago
btc yükseliş yaptı ama ben neden hâlâ kaybediyorum?
View OriginalReply0
GateUser-3824aa38
· 23h ago
Hiç kimse insan doğasından korunamaz.
View OriginalReply0
SignatureCollector
· 23h ago
Yine bir algoritma yeni oyuncağı
View OriginalReply0
RunWhenCut
· 23h ago
FHE? Küçük bireysel yatırımcıların ne faydası var, yine de coin fiyatlarına güvenmek daha mantıklı.
FHE teknolojisi: Blok Zinciri gizlilik korumanın gelecekteki yıldızı ve zorlukları
FHE Homomorfik Şifreleme Teknolojisinin Potansiyeli ve Zorlukları
13 Ekim itibarıyla, bir veri platformu ana şifreleme para birimlerinin istatistiklerini gösteriyor:
Bitcoin'in geçen hafta tartışma sayısı 12.52K kezdi, bir önceki aya göre %0.98 azaldı. Pazar günü kapanış fiyatı 63916 dolar, bir önceki aya göre %1.62 arttı.
Ethereum'un geçen hafta tartışma sayısı 3.63K oldu, bir önceki aya göre %3.45 artış gösterdi. Pazar günü kapanış fiyatı 2530 dolar, bir önceki aya göre %4 düşüş gösterdi.
TON'un geçen hafta tartışma sayısı 782 kez oldu, bir önceki döneme göre %12.63 azalma gösterdi. Pazar günü kapanış fiyatı 5.26 dolar, bir önceki döneme göre %0.25 düştü.
Homomorfik Şifreleme(FHE), kriptografi alanında yeni bir yıldız olarak, temel avantajı şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan işlem yapabilme yeteneğidir, bu da şifre çözmeye gerek bırakmaz. Bu özellik, gizlilik koruma ve veri işleme alanında geniş bir uygulama yelpazesi sunar; finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, nesnelerin interneti ve blok zinciri gibi birçok alanı kapsar. Ancak, FHE'nin büyük bir potansiyele sahip olmasına rağmen, ticarileşme yolunda birçok zorlukla karşı karşıyadır.
FHE'nin Uygulama Senaryoları ve Avantajları
FHE'nin en büyük özelliği güçlü gizlilik koruma yeteneğidir. Örneğin, bir şirket başka bir şirketin hesaplama kaynaklarını kullanarak veri analiz etmek istediğinde, ancak veri içeriğini ifşa etmek istemediğinde, FHE devreye girebilir. Veri sahibi, şifrelenmiş verileri işlenmesi için hesaplama tarafına iletebilir, hesaplama sonuçları hala şifreli durumda kalır, veri sahibi çözdükten sonra analiz sonuçlarını elde edebilir. Bu mekanizma hem veri gizliliğini korur hem de gerekli hesaplama görevlerini yerine getirir.
Finans ve sağlık gibi veri hassasiyeti taşıyan sektörler için FHE'nin gizlilik koruma mekanizması özellikle önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zeka gelişimi ile birlikte, veri güvenliği giderek daha fazla dikkat çekmektedir. FHE, bu senaryolarda çok taraflı güvenli hesaplama gerçekleştirebilir ve tarafların gizli bilgileri ifşa etmeden işbirliği yapmalarını sağlar. Blockchain teknolojisinde, FHE zincir üzerindeki gizlilik koruma ve gizlilik ticaret denetimi gibi işlevler sunarak veri işlemenin şeffaflığını ve güvenliğini artırmaktadır.
FHE ve Diğer Gizlilik Koruma Teknolojilerinin Karşılaştırılması
Web3 alanında, FHE, sıfır bilgi kanıtı ( ZK ), çok taraflı hesaplama ( MPC ) ve güvenilir yürütme ortamı ( TEE ) ile birlikte ana gizlilik koruma yöntemleri olarak sıralanmaktadır. ZK'dan farklı olarak, FHE, şifrelenmiş verilere çeşitli işlemler gerçekleştirme yeteneğine sahiptir, verileri önce çözmeden. MPC, tarafların verilerin şifreli durumundayken hesaplama yapmalarına olanak tanır, özel bilgileri paylaşmadan. TEE ise güvenli bir ortamda hesaplama sağlar, ancak veri işleme esnekliği görece sınırlıdır.
Bu teknolojilerin her birinin avantajları olmasına rağmen, karmaşık hesaplama görevlerini destekleme konusunda FHE özellikle öne çıkmaktadır. Ancak, FHE gerçek uygulamalarda yüksek hesaplama maliyeti ve kötü ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşı karşıya kalmaktadır, bu da onun gerçek zamanlı uygulamalardaki performansını sınırlamaktadır.
FHE'nin Karşılaştığı Zorluklar
FHE teorisinin temeli güçlü olmasına rağmen, ticarileşme sürecinde pratik zorluklarla karşılaşıldı:
Büyük ölçekli hesaplama maliyeti: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynağı gerektirir ve şifrelenmemiş hesaplamalara kıyasla maliyeti önemli ölçüde artar. Yüksek dereceli polinom işlemleri için, işlem süresi polinomik olarak artar ve gerçek zamanlı hesaplama gereksinimlerini karşılamak zordur. Maliyeti düşürmek, özel donanım hızlandırmasına bağlıdır, ancak bu da dağıtım karmaşıklığını artırır.
Sınırlı işlem yeteneği: FHE, şifrelenmiş verilerin toplama ve çarpma işlemlerini gerçekleştirebilse de, karmaşık doğrusal olmayan işlemler için desteği sınırlıdır; bu da derin sinir ağları gibi AI uygulamalarında bir engel teşkil etmektedir. Mevcut FHE şemaları, esasen doğrusal ve basit çok terimli hesaplamalar için uygundur, doğrusal olmayan model uygulamaları ise önemli ölçüde sınırlıdır.
Çoklu Kullanıcı Desteği Karmaşık: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çoklu kullanıcı veri setleri söz konusu olduğunda sistem karmaşıklığı hızla artmaktadır. Çoklu anahtar FHE çerçevesi, farklı anahtarların şifrelenmiş veri setleri üzerinde işlem yapmasına izin verse de, anahtar yönetimi ve sistem mimarisi karmaşıklığı önemli ölçüde artmaktadır.
FHE ve Yapay Zeka'nın Birleşimi
Veri odaklı çağda, AI birçok alanda geniş çapta kullanılmakta, ancak veri gizliliği endişeleri kullanıcıların genellikle hassas bilgileri paylaşmak istememesine neden olmaktadır. FHE, AI'ya gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. Bulut bilişim senaryolarında, FHE kullanıcı verilerinin şifreli durumda işlenmesini sağlayarak gizliliği garanti etmektedir.
Bu avantaj, GDPR gibi düzenlemelerin gereklilikleri altında özellikle önemlidir, çünkü bu düzenlemeler kullanıcıların veri işleme yöntemleri hakkında bilgilendirilme hakkına sahip olmalarını ve veri aktarımı sırasında korunmalarını sağlamaktadır. FHE'nin uçtan uca şifrelemesi, uyumluluk ve veri güvenliğini garanti etmektedir.
FHE'nin Blok Zincirindeki Uygulamaları
FHE, blockchain'de veri gizliliğini korumak için başlıca olarak kullanılır, bunlar arasında zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verisi gizliliği, zincir üzerindeki oylama gizliliği ve zincir üzerindeki gizli işlem incelemesi gibi alanlar bulunmaktadır. Şu anda, birçok proje FHE teknolojisini gizlilik koruma uygulamalarını ilerletmek için kullanmaktadır:
Sonuç
FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplamalar yapabilen gelişmiş bir teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda önemli avantajlar sunmaktadır. Mevcut durumda FHE'nin ticari uygulamaları, büyük hesaplama yükleri ve düşük ölçeklenebilirlik sorunları ile karşı karşıya kalmasına rağmen, donanım hızlandırma 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 oynayacaktır. Gelecekte, FHE gizlilik koruma hesaplamalarını destekleyen temel teknoloji haline gelebilir ve veri güvenliğine devrim niteliğinde bir atılım sağlayabilir.