Tam homomorfik şifreleme ( FHE ), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplamalara izin veren, böylece gizliliği korurken verileri işleme imkanı sunan ileri düzey bir şifreleme teknolojisidir. FHE, finans, sağlık, bulut bilişim gibi birçok alanda potansiyel uygulamalara sahiptir, ancak şu anda ticarileşmesi zaman alacaktır; esasen büyük hesaplama ve bellek maliyetleri nedeniyle sınırlıdır.
FHE'nin temel prensibi, orijinal bilgiyi gizlemek için çok terimli polinomlar kullanmaktır. Şifreleme süreci, anahtar polinomunu seçmeyi, rastgele bir polinom üretmeyi ve küçük bir "hata" polinomu oluşturmayı içerir. Şifreli verilerin hesaplanmasını sağlamak için işlemlerin devre modeline dönüştürülmesi gerekir. Ancak hesaplama sürecinde, gürültü sürekli birikmektedir ve bu, FHE'nin ifade yeteneğini sınırlayan ana sebeptir.
Gürültü sorununu çözmek için anahtar değiştirme, mod değiştirme ve özyineleme gibi teknikler önerilmiştir. Bu tekniklerden özyineleme, gürültüyü başlangıç seviyesine sıfırlayarak sonsuz derinlikte hesaplama yapmayı mümkün kılar, ancak bunun maliyeti büyük hesaplama yükleridir. Şu anda, özyineleme tekniğini kullanan birçok FHE çözümünün spesifik uygulamaları mevcuttur.
FHE'nin karşılaştığı başlıca zorluk, hesaplama verimliliğidir; tahminlere göre normal hesaplamalardan yaklaşık 1 milyon kat daha yavaştır. ABD Savunma Bakanlığı İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA), FHE hesaplama hızını normal hesaplamaların 1/10'una çıkarmayı hedefleyen özel bir program başlattı. Ana fikirler arasında işlemci kelime uzunluğunu artırmak, özel ASIC işlemcileri geliştirmek, paralel mimariler kurmak gibi yöntemler bulunmaktadır.
Blockchain alanında, FHE, zincir üzerindeki gizliliği, AI eğitim verileri gizliliğini, oylama gizliliğini vb. korumak için kullanılabilir. Ayrıca potansiyel bir MEV çözümü olarak görülmektedir, ancak aynı zamanda yeni zorluklar da getirmektedir. Şu anda, FHE ile blok zincirinin birleşimini keşfeden birçok proje bulunmaktadır, örneğin Fhenix, Privasea, Inco Network vb.
Zama, sektördeki önde gelen FHE çözüm sağlayıcısıdır ve TFHE çözümü temelinde tam bir geliştirme araç zinciri oluşturmuştur. Octra ise FHE'yi gerçekleştirmek için hypergraph'lara dayanan yenilikçi bir teknoloji kullanmaktadır.
Genel olarak, FHE hala erken aşamalardadır ve birçok teknik zorlukla karşı karşıyadır. Ancak daha fazla fon ve yetenek yatırımı ile birlikte özel çiplerin geliştirilmesiyle, FHE'nin gelecekte finans, sağlık gibi sektörlerde derin dönüşümler sağlaması ve gizli verilerin büyük potansiyelini serbest bırakması beklenmektedir.
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.
10 Likes
Reward
10
7
Share
Comment
0/400
GateUser-aa7df71e
· 07-25 23:45
Tüh tüh, gizlilik şifreleme ama gas ücreti kesinlikle çok patlayıcı.
View OriginalReply0
BearMarketMonk
· 07-25 13:29
Ah, bunu anlıyorum, verimlilik çok düşük.
View OriginalReply0
BottomMisser
· 07-24 21:58
Araştırma masraflarını şifreleme ile para kazanabilirsiniz
View OriginalReply0
DoomCanister
· 07-24 21:57
Bu şey madencilik yapabilir mi? Aşırı merak ettim.
View OriginalReply0
StakeWhisperer
· 07-24 21:53
Boşver, yaşlandım, anlayabiliyorsam yeter.
View OriginalReply0
MEVSupportGroup
· 07-24 21:34
Çok yavaş, gecikme süresini lütfen önce çözün.
View OriginalReply0
BlockchainBouncer
· 07-24 21:33
Bu zorluk gerçekten büyük. Gerçekten ticari olarak kullanılabilir mi?
FHE: Blok Zinciri gizlilik devriminin öncü tekniği
FHE: Gizlilik Hesaplamanın Gelecek Yolu
Tam homomorfik şifreleme ( FHE ), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplamalara izin veren, böylece gizliliği korurken verileri işleme imkanı sunan ileri düzey bir şifreleme teknolojisidir. FHE, finans, sağlık, bulut bilişim gibi birçok alanda potansiyel uygulamalara sahiptir, ancak şu anda ticarileşmesi zaman alacaktır; esasen büyük hesaplama ve bellek maliyetleri nedeniyle sınırlıdır.
FHE'nin temel prensibi, orijinal bilgiyi gizlemek için çok terimli polinomlar kullanmaktır. Şifreleme süreci, anahtar polinomunu seçmeyi, rastgele bir polinom üretmeyi ve küçük bir "hata" polinomu oluşturmayı içerir. Şifreli verilerin hesaplanmasını sağlamak için işlemlerin devre modeline dönüştürülmesi gerekir. Ancak hesaplama sürecinde, gürültü sürekli birikmektedir ve bu, FHE'nin ifade yeteneğini sınırlayan ana sebeptir.
Gürültü sorununu çözmek için anahtar değiştirme, mod değiştirme ve özyineleme gibi teknikler önerilmiştir. Bu tekniklerden özyineleme, gürültüyü başlangıç seviyesine sıfırlayarak sonsuz derinlikte hesaplama yapmayı mümkün kılar, ancak bunun maliyeti büyük hesaplama yükleridir. Şu anda, özyineleme tekniğini kullanan birçok FHE çözümünün spesifik uygulamaları mevcuttur.
FHE'nin karşılaştığı başlıca zorluk, hesaplama verimliliğidir; tahminlere göre normal hesaplamalardan yaklaşık 1 milyon kat daha yavaştır. ABD Savunma Bakanlığı İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA), FHE hesaplama hızını normal hesaplamaların 1/10'una çıkarmayı hedefleyen özel bir program başlattı. Ana fikirler arasında işlemci kelime uzunluğunu artırmak, özel ASIC işlemcileri geliştirmek, paralel mimariler kurmak gibi yöntemler bulunmaktadır.
Blockchain alanında, FHE, zincir üzerindeki gizliliği, AI eğitim verileri gizliliğini, oylama gizliliğini vb. korumak için kullanılabilir. Ayrıca potansiyel bir MEV çözümü olarak görülmektedir, ancak aynı zamanda yeni zorluklar da getirmektedir. Şu anda, FHE ile blok zincirinin birleşimini keşfeden birçok proje bulunmaktadır, örneğin Fhenix, Privasea, Inco Network vb.
Zama, sektördeki önde gelen FHE çözüm sağlayıcısıdır ve TFHE çözümü temelinde tam bir geliştirme araç zinciri oluşturmuştur. Octra ise FHE'yi gerçekleştirmek için hypergraph'lara dayanan yenilikçi bir teknoloji kullanmaktadır.
Genel olarak, FHE hala erken aşamalardadır ve birçok teknik zorlukla karşı karşıyadır. Ancak daha fazla fon ve yetenek yatırımı ile birlikte özel çiplerin geliştirilmesiyle, FHE'nin gelecekte finans, sağlık gibi sektörlerde derin dönüşümler sağlaması ve gizli verilerin büyük potansiyelini serbest bırakması beklenmektedir.