Kripto Varlıklar tartışma sıcaklığı ve fiyat dalgalanma analizi

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

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

Ethereum'un geçen haftaki tartışma yoğunluğu 3.63K kez, bir önceki haftaya göre %3.45 artış göstermiştir. Pazar günü kapanış fiyatı 2530 dolar olup, bir önceki haftanın aynı dönemine göre %4 azalmıştır.

TON coin'in geçen haftaki tartışma sayısı 782'dir, bir önceki haftaya göre %12.63 azalmıştır. Pazar günü kapanış fiyatı 5.26 dolardır, geçen haftaki aynı döneme göre %0.25'lik bir düşüş göstermiştir.

Homomorfik Şifreleme Teknolojisinin Potansiyeli ve Zorlukları

Homomorfik Şifreleme ( FHE ), şifreleme alanında öncü bir teknolojidir ve temel avantajı şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapabilme yeteneğidir; bu, şifre çözmeye gerek kalmadan mümkündür. Bu özellik, gizlilik koruma ve veri işleme konularında güçlü bir destek sağlar. FHE, finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, nesnelerin interneti ve blockchain gizlilik koruma gibi alanlarda geniş uygulama olanaklarına sahiptir. Ancak, parlak bir geleceğe rağmen, FHE ticari süreçte birçok zorlukla karşı karşıyadır.

(

FHE'nin Avantajları ve Uygulama Senaryoları

FHE'nin en büyük avantajı gizlilik korumasıdır. Örneğin, bir şirket başka bir şirketin hesaplama gücünden yararlanmak istediğinde ancak veri içeriğini ifşa etmek istemediğinde, FHE devreye girebilir. Veri sahibi taraf, şifrelenmiş verileri işlenmesi için hesaplama tarafına iletebilir, hesaplama sonuçları hala şifreli durumda kalır ve veri sahibi çözümleme sonrasındaki sonuçları alabilir. Bu mekanizma, veri gizliliğini etkili bir şekilde korurken aynı zamanda hesaplama tarafının gerekli çalışmayı tamamlamasına olanak tanır.

Finans ve sağlık gibi veri hassasiyetinin önemli olduğu sektörler için bu gizlilik koruma mekanizması özellikle önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zekanın gelişimiyle birlikte, veri güvenliği giderek daha fazla ilgi odağı haline gelmiştir. FHE, bu alanlarda çok taraflı hesaplama koruması sağlayarak, tarafların özel bilgileri ifşa etmeden iş birliği yapmasını mümkün kılmaktadır. Blok zinciri teknolojisinde, FHE, zincir üzerindeki gizlilik koruma ve gizlilik ticaret incelemesi gibi işlevler aracılığıyla veri işleme şeffaflığını ve güvenliğini artırmaktadır.

![AI+FHE Homomorfik Şifrelemenin Ticari Değeri])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-bfb466f31abe426a233e56548024697a.webp(

FHE ve Diğer Şifreleme Yöntemleri ile Karşılaştırma

Web3 alanında, FHE, sıfır bilgi kanıtı )ZK(, çok taraflı hesaplama )MPC( ve güvenilir yürütme ortamı )TEE( başlıca gizlilik koruma yöntemleridir. ZK'dan farklı olarak, FHE şifrelenmiş veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirebilir, verileri önce çözmeden. MPC, tarafların veriler şifreli iken hesaplama yapmasına olanak tanır ve birbirlerine özel bilgileri paylaşmalarını gerektirmez. TEE, güvenli bir ortamda hesaplama sağlar, ancak veri işleme esnekliği açısından nispeten sınırlıdır.

Bu şifreleme teknolojilerinin her birinin avantajları vardır, ancak karmaşık hesaplama görevlerini destekleme konusunda FHE özellikle öne çıkmaktadır. Ancak, FHE pratik uygulamalarda yüksek hesaplama maliyeti ve düşük ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşılaşmaktadır, bu da gerçek zamanlı uygulamalardaki performansını sınırlamaktadır.

![AI+FHE homomorfik şifrelemenin ticari değeri hakkında bir makale])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-fa273a3b2bec77ddcb023405308ad7e4.webp(

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 kaynağı gerektirir ve şifrelenmemiş hesaplamalarla karşılaştırıldığında hesaplama maliyeti önemli ölçüde artar. Yüksek dereceli polinom işlemleri için, işlem süresi polinomik olarak artar, bu nedenle FHE gerçek zamanlı hesaplama ihtiyaçlarını karşılamakta zorluk çeker.

2. Sınırlı işlem yeteneği: FHE, şifreli veriler üzerinde toplama ve çarpma işlemleri yapabilirken, karmaşık doğrusal olmayan işlemler için destek sınırlıdır, bu da derin sinir ağları gibi yapay zeka uygulamalarını etkileyen bir darboğazdır.

3. Çoklu Kullanıcı Desteğinin Karmaşıklığı: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi bir performans gösterirken, çoklu kullanıcı veri setleri söz konusu olduğunda sistem karmaşıklığı hızla artar. Farklı anahtarların şifrelenmiş veri setleri üzerinde işlem yapmasına izin veren çok anahtarlı FHE çerçeveleri bulunsa da, anahtar yönetimi ve sistem mimarisi karmaşıklığı önemli ölçüde artmaktadır.

![AI+FHE homomorfik şifrelemenin ticari değeri hakkında bilgi])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0caacb096692f642de7c7b437c5ee068.webp(

FHE ve Yapay Zeka'nın Birleşimi

Mevcut veri odaklı çağda, yapay zeka )AI( birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak veri gizliliği endişeleri kullanıcıların genellikle hassas bilgileri paylaşmaktan kaçınmasına neden olmaktadır. FHE, yapay zeka alanında gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. Bulut bilişim senaryosunda, FHE aracılığıyla kullanıcı verileri şifreli durumda işlenebilir, böylece veri gizliliği sağlanır.

Bu avantaj, GDPR gibi düzenlemelerin kullanıcıların veri işleme yöntemleri hakkında bilgi sahibi olma hakkına sahip olmalarını talep etmesi ve verilerin iletim sürecinde korunmasını sağlaması nedeniyle özellikle önemlidir. FHE'nin uçtan uca şifrelemesi, uyumluluk ve veri güvenliğini temin eder.

![AI+FHE homomorfik şifrelemenin ticari değerini bir makalede anlama])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-23e33c3437f67ab07a13b6eeb5cf66e7.webp(

FHE'nin blok zincirindeki uygulamaları ve projeleri

FHE, blok zincirinde veri gizliliğini koruma amacıyla başlıca uygulamalar bulmaktadır; bunlar arasında zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verileri gizliliği, zincir üzerindeki oylama gizliliği ve zincir üzerindeki gizli işlem incelemeleri yer almaktadır. Şu anda, birçok proje FHE teknolojisini gizlilik koruma uygulamalarını ilerletmek için kullanmaktadır:

• Bir projenin inşa ettiği FHE çözümü, birçok gizlilik koruma projesinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
• Bir proje TFHE teknolojisine dayanıyor, Boolean işlemleri ve düşük bit uzunluğuna sahip tam sayılar üzerinde yoğunlaşıyor ve blok zinciri ile AI uygulamaları için FHE geliştirme yığını oluşturdu.
• Bir proje, blockchain ağı için uygun yeni bir akıllı sözleşme dili ve HyperghraphFHE kütüphanesi geliştirdi.
• Bir proje, FHE kullanarak AI hesaplama ağındaki gizliliği korumayı sağlamakta ve çeşitli AI modellerini desteklemektedir.
• Bir proje, FHE ve yapay zekayı bir araya getirerek merkeziyetsiz ve gizlilik koruyucu bir AI ortamı sunmaktadır.
• Bir proje, Ethereum'un Layer 2 çözümü olarak, FHE Rollups ve FHE Coprocessors'ı destekler, EVM ile uyumludur ve Solidity ile yazılmış akıllı sözleşmeleri destekler.

![AI+FHE homomorfik şifrelemenin ticari değerini anlamak için bir makale])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-6e01fcb6851890b844cc5da0230bdfe6.webp(

Sonuç

FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapabilen bir ileri teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda belirgin avantajlara sahiptir. Mevcut FHE'nin ticarileştirilmesi hala yüksek hesaplama maliyetleri ve zayıf ölçeklenebilirlik gibi zorluklarla karşı karşıya kalsa da, donanım hızlandırma ve algoritma optimizasyonu sayesinde bu sorunların zamanla çözülebilmesi umulmaktadır. Ayrıca, blok zinciri teknolojisinin gelişimiyle birlikte, FHE gizlilik koruma ve güvenli hesaplama alanında giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Gelecekte, FHE'nin gizlilik koruma hesaplamalarını destekleyen temel teknoloji haline gelmesi ve veri güvenliğine yeni devrim niteliğinde atılımlar getirmesi muhtemeldir.