Ödül Cüzdanında Brave & Gemini işbirliği

Bugünden itibaren Brave Ödülleri katılımcıları Basic Attention Token’lerini (BAT) saklamak için Gemini Borsasında bulunan BAT Cüzdanlarını kullanabilecekler.

Brave masaüstü güncellemesi sürüm 1.29 ile birlikte Brave Ödül Cüzdanına Gemini Cüzdan seçeneği geldi. Android uygulamasına Gemini desteği ise bir sonraki sürümde gelecek.

Brave’in CEO’su ve kurucu ortağı Brendan Eich “Gemini ile ortaklığımız bahşiş cüzdanları ve Gemini Trading Widget ile bir yıl önce başladı. Brave Ödülleri katılımcılarına BAT’larını sorunsuz bir şekilde kullanmalarını sağlayacak entegre bir saklama cüzdanı sunmaktan heyecan duyuyoruz. Amacımız, BAT’ı herkes için kolayca erişilebilir hale getirmek. Gemini ile yapılan entegrasyon, kullanıcılara BAT’larını birkaç basit tıklamayla taşımalarına olanak tanıyor.” dedi.

Brave masaüstü kullanıcıları, Uphold Cüzdanına alternatif olarak Gemini Cüzdanını tercih edebilecekler. Gemini hesabına en fazla dört kullanıcı profili bağlanabiliyor ve Gemini Borsasında Cüzdan onayı için herhangi bir BAT bakiyesi bulundurma koşulu yer almıyor. Gemini Borsasında kimlik doğrulaması Pasaport ile yapılırken üyelik sürecini tamamlayarak Gemini Borsasında hesap açan kullanıcılar +5 BAT ile ödüllendiriliyor. Brave & Gemini entegrasyonu aşağıda belirtilen şekilde ilerleyecek;

  • Kullanıcılar “Cüzdanı doğrula”ya basıp Gemini Cüzdanını seçtiklerinde Gemini Borsasına yönlendirilecekler. Bu aşamada mevcut Gemini hesaplarına giriş yapabilecekleri gibi yeni bir hesap da açabilecekler. Cüzdan onaylandıktan sonra tahakkuk edecek tüm BAT’lar otomatik olarak Gemini Borsasına gönderilecek. (Hali hazırda Uphold cüzdanında bulunan BAT’lar aktarma işlemine dahil edilmeyecek.)
  • Brave Ödüllerinde gösterilen BAT bakiyesi, Gemini üzerinden satın alınmış/alınacak BAT’lar da dahil olmak üzere Gemini hesabındaki tüm BAT bakiyesini gösterecek. Bu BAT bakiyesi Brave Ödülleri ekosisteminde kullanılabilecek.
  • İçerik oluşturuculara gönderilen bahşişler doğrudan Gemini hesabından çekilerek içerik oluşturuculara aktarılacak.

Kullanıcılar gizliliğe saygılı Brave Reklamlarını izleyerek BAT kazandıklarında, BAT ödemeleri doğrudan Gemini hesaplarına “para yatırma” açıklamasıyla geçecek. Bu, kullanıcıların “reklam kazançlarımı talep et” düğmesine basmalarına ve her ay bir CAPTCHA tamamlamalarına gerek kalmayacağı anlamına geliyor.

Bir kullanıcı Uphold Cüzdanını zaten doğrulanmışsa ancak Gemini Cüzdanına geçmek istiyorsa, Uphold hesabının Brave Ödül cüzdanından bağlantısını kesmesi ve ardından Gemini seçeneğini seçerek yeniden doğrulama yapması gerekiyor..

BAT Yol Haritası 2.0: Güncelleme 2

Brave, kripto ve DeFi’yi herkes için erişilebilir hale getirmekte kararlı. Bu amaç doğrultusunda Şubat 2021’de paylaşılan BAT Yol Haritası 2.0’ın ikinci güncellemesi yayınlandı. Bizlerde bu güncellemenin çevirisini sizlerle paylaşmaktan mutluluk duyuyoruz.

BRAVE CÜZDANI

Brave, Ethereum uzak istemcisinde yerel bir C++ uygulamasını oluşturuyor. Uygulama aynı zamanda diğer EVM (Ethereum Sanal Makinesi) uyumlu blok zincirlerini de destekleyecek ve herhangi bir ayar değişikliğini gerektirmeksizin önceden yapılandırılmış bazı zincirlerde de kullanılabilecek. Bu yerel cüzdan, MetaMask uzantıları ve MetaMask’tan çatallanan mevcut Brave cüzdanı gibi ekstra bir arka plan işlemi (işletim sistemi ve bellek yükü) gerektirmeyecek. Yeni cüzdan; hem mobil hem de masaüstünde mevcut olacak.

Brave’in hedef ve tutkuları Ethereum’un da ötesinde – Brave cüzdanına Bitcoin, Polygon ve daha fazla zincir ve L2’ler için destek eklendi.

Bu yeni cüzdan hala geliştirme aşamasında. Bugün itibariyle, masaüstü, Android ve iOS için oluşturulan kullanıcı arayüzlerinin çoğu tamamlanmış durumda ve yakın zamanda masaüstündeki kullanıcı arayüzüne Hiyerarşik Belirleyici (HD) cüzdan-anahtar denetleyicisi eklendi. Cüzdan, Ethereum çağrıları (ERC-20 jeton bakiyelerini görüntülemek gibi) ve Ethereum işlemleri (ERC-20 jeton transferleri gibi) yapabilecek. İzin istemleri, Brave’in Chromium tabanlı standart izin yöneticisine bağlanacak ve kullanıcılar, coğrafi konum istekleri ve diğer Web izinlerinde olduğu gibi siteler arasındaki izinleri yönetebilecek.

Yeni Brave cüzdanı, kullanıcıların kendi kontrollerinde olan (kullanıcının özel anahtara sahip olduğu) kripto para cüzdanlarına, Brave Ödül cüzdanına, kredi kartlarına ve Uphold, Binance ve Gemini gibi (OAuth aracılığıyla) desteklenen diğer borsalara ve emanetçilere ev sahipliği yapacak. Fiziksel cüzdandaki kimlik kartlarına benzer şekilde gelecekte DID kartları da destekleyecek.

Kullanıcılar cüzdan oluştururken MetaMask katılım sürecine benzer bir katılım akışından geçecek. Kurulum tamamlandıktan sonra HD cüzdanı Bitcoin, Ethereum ve diğer desteklenen zincirler için de kullanılacak.

Brave Cüzdanı (Masaüstü Görünüm)
Brave Cüzdanı Portföy (Mobil Görünüm)
Brave Cüzdanı Varlıklar (Mobil Görünüm)


Brave SWAP (Takas)

Brave Swap, masaüstü Brave tarayıcısının en son sürümünde mevcut. Aşağıda yer alan video, mevcut Kripto Cüzdan özelliğindeki (brave://wallet) DEX toplayıcısının bir demosunu gösteriyor. Bu demo, toplayıcının yeni yerel Brave Cüzdan’da nasıl görüneceğinin de bir ön gösterimi.


Brave Swap, 0x API kullanılarak oluşturulmuş. Brave; 0x ile olan işbirliğinin kripto ve DeFi’yi herkes için erişilebilir hale getirme hedefinde uzun bir süre devam edeceğini inanıyor.

Brave Cüzdanı Swap (Mobil Görünüm)

THEMIS

Brave Araştırma ekibi, Brave/BAT özel reklam altyapısını aşamalı olarak merkeziyetten uzaklaştıracak protokol olan THEMIS üzerinde çalışıyor. Geçtiğimiz birkaç ay boyunca, THEMIS RFC&C etkinliğinin bir parçası olarak Web3 ve kripto ekosisteminde ondan fazla ekip aktif olarak çalıştı. Herkese açık etkinliğin amacı; blok zinciri geliştiricileriyle etkileşim kurmak, blok zinciri projelerinin THEMIS’in ölçeklenebilirliğini ve performansını geliştirmede nasıl yardımcı olabileceğini keşfetmek ve aynı zamanda kullanıcıların Brave’den beklediği yüksek gizlilik standartlarını korumaktı. L1 ve L2 teknolojisine odaklanan ekiplerden, orijinal THEMISv2 protokolünü iyileştirme konusunda önemli pratik adımlar getiren 10 RFC&C teklifi alındı.

THEMIS projesi yeni bir geliştirme aşamasına girdi ve Brave ekibi THEMIS protokolünü resmileştirmeye, geliştirmeye ve üretmeye odaklanmış durumda.

Geliştirme AşamasıHedefler ve Ulaşılanlar
Evre 0 
Hazırlık
BBA ve ZKP şemasının kriptografik resmileştirilmesi;
Planın güvenlik incelemesi ve altyapı entegrasyonu;
Evre 1
Privacy-Pass şemasının değiştirilmesi
BBA uygulaması;
Ödül hesaplama ve kanıt oluşturma;
Zincir dışı ödül kanıtı doğrulaması;
Brave Reklamların mevcut Privacy-Pass protokolünün THEMIS ile değiştirilmesi;
Evre 2
Zincir üzeri hesaplama
Zincir üzerinde ödül kanıtı doğrulaması

Topluluk

  • BAT Elçilik programı için alımlar tamamlandı. (400’den fazla başvuru)
  • Reddit r/BATProject üye sayısı 75.000’i aştı. (Şubat 2021’de 50.000 üye vardı)
  • Discord, Federated, Instagram, Twitter ve Facebook gibi platformlarda 30’dan fazla BAT Elçisi liderliğindeki grupla uluslararası topluluğumuz genişletildi.
  • THEMIS, IPFS (röportaj), Unstoppable Domains ve Gala Games ortaklığı hakkında topluluk AMA’ları (Ask Me Anything ) ve röportajlar düzenledi.

Ortaklıklar ve Gelişmeler

  • .crypto alan adlarını yerel olarak çözmek için Unstoppable Domains ile ortaklık duyuruldu.
  • Brave / Gala Oyunları NFT satışı düzenlendi; 100 ortak NFT’nin tamamını 10 dakika içerisinde satıldı.
  • Origin ile işbirliği içinde Tabong NFT Drop düzenlendi.
  • Japonya’daki Brave Ödülü kullanıcıları için doğrulanmış bitFlyer cüzdan desteği eklendi.
  • BAT bahşiş deneyimleri üzerinde daha fazla kontrol sağlayan, Özel Bahşiş Tutarı gönderme özelliği yayınlandı.


Brave sürekli bir çabayla BAT ekosistemini geliştirmeye çalışıyor. Brave/BAT kullanıcılarını ve topluluk üyelerini düşüncelerini, endişelerini ve sorularını paylaşmaları için kendisiyle bağlantı kurmaya davet ediyor ve teşvik ediyor:

Brave tarayıcıyı milyonlarca kullanıcı için oluşturma ve yayınlama

Mihai Plesa, DevOps Yöneticisi, Brave

Burada, Brave’de, yalnızca birkaç masaüstü ve mobil uygulamayla uğraştığımızı düşünebilirsiniz ancak tarayıcınızı, brave reklamlarını ve içerik oluşturucu ödül ekosistemini destekleyen giderek artan sayıda arka plan hizmetleri var. Bunlara; tarayıcı ve uzantı güncellemelerini, reklam engelleme listelerini, onaylı içerik oluşturucu listelerini, arka plan ve sponsorlu görselleri, reklam kataloglarını, ödül ödeme işlemlerini, özel CDN ve proxy’leri, Brave News için altyapıyı, Brave Search’ı ve daha fazlasını ekleyebilirsiniz. Kullanıcılara tüm bu özellikleri taşıyan ana gemimiz brave tarayıcıyı yayınlarken karşılaştığımız bazı zorluklara biraz daha yakından bakalım.

Brave’de uygulamalı bir DevOps yöneticisi olarak, yalnızca altyapı oluşturmakla ve işlerin sorunsuz yürümesini sağlamakla kalmayıp aynı zamanda oluşturma ve yayınlama süreçlerinin otomasyonundan da sorumlu yüksek motivasyonlu küresel bir mühendis ekibine liderlik etmekten gurur duyuyorum.

Brave’e 2018’de ilk katıldığımda tarayıcımız hâlâ Muon’a (Elektron çatalımız) dayalıydı ancak kısa bir süre sonra Chromium’a geçtik. İlk amaç, manuel ve kırılgan yapılar yapmayı durdurmaktı ancak bu da Sürüm, Beta ve Geliştirme kanallarında isteğe bağlı güncellemeler sunarken bir darboğaz yarattı.

Birkaç aylık bir süre içinde sürekli entegrasyon sistemimizde platforma özel ardışık düzenleri kodlamayı başardık ve geçici serbest stil yürütmeden uzaklaştık. Bu, manuel adımların çoğunu otomatikleştirmemize ve sonuçların öngörülebilirliğini artırmamıza olanak sağladı. En büyük zorluklardan biri, kod imzalamayı doğru yapmak ve sertifikaları güvende tutarken yenilemekti. Ayrıca Windows derlemeleri için Azure’dan Amazon Web Services’e ve macOS derlemeleri için MacStadium’dan kendi Apple makinelerimize geçtik.

Bu arada, her kod değişikliğinde masaüstü tarayıcı yapıtları üretecek ve depolayacak bir çekme isteği oluşturucusu için kavram ispatına ulaştım. Başlangıçta hiçbir test yürütülmüyordu ve tüm iş akışı saatler sürüyordu ancak otomatik derlemelerin temeli atıldıktan sonra, sürekli entegrasyonla ilgilenmenin ve geliştiricilerin birden çok platformdan erken geri bildirim almasına izin vermenin zamanı gelmişti.

Mart 2019 civarında, gün içinde birden çok kez yenilenen ancak kullanıcılara haftada 5-7 kez iletilen bir Nightly (Brave’in her gece güncellenen öncü sürümü) kanalı oluşturduk. Bu, daha hızlı yapılar elde etmeye daha fazla odaklanmamızı sağladı ve birçok şey denendi. Çeşitli önbelleğe alma türlerinden (Git, ccache, sccache, RAM diskleri) paralel testler yürütmeye, çalışma alanlarını yeniden kullanmaktan, log ayrıntılarını azaltmaya ve daha fazlasına kadar epeyce denedik. Derlemeleri daha ucuz hale getirmek için çeşitli bulut örneği türlerini karşılaştırdık ve Docker’da derlemeleri denedik. Yeniden üretilebilir yapılar ve çapraz derleme de ilgi çekiciydi (örneğin, Linux’ta Windows ikili dosyaları oluşturmak).

Tarayıcımızın Android sürümleri Mart 2020’de masaüstü platformlarımızla aynı kodu kullanacak şekilde taşındı. Android sürümlerin masaüstü sürümlerinden de önce (ancak ayrı bir kaynak kontrol deposunda) Chromium’u temel aldığını not edelim.

iOS sürümleri de otomasyon sürecine uyum sağladı, IOS sürümleri şu anda temel tarayıcı kitaplıklarını kullanan bir framework olarak inşa edilmekte. Gelecekte bir noktadan sonra tamamen Chromium’un üzerine inşa edilebilir.

Aralık 2020, yeni Apple M1 CPU’lar için ARM64 yapılarının eklenmesiyle başka bir zorluk getirdi. Bu, macOS derlemelerinin miktarını iki katına çıkarmayı ve evrensel ikili dosyalar oluşturmayı gerektiriyordu.

Google’ın Goma’sını ve çeşitli uzaktan yürütme arka uçlarını araştırırken, derleme sürelerini azaltma vaadi geldi. Google Cloud RBE alfa aşamasındaydı ve kullanıma hazır başka çözümler olmadığında bir bekleme listesi vardı. Ticari varyantlar daha sonra ortaya çıktı ancak bir tarayıcı kadar karmaşık bir şey oluşturmaya uygun değildi (özellikle bir yapı sistemi olarak Bazel kullanmıyorsa).

EngFlow bize ulaştı ve Android ve Linux derlemelerimizi hızlandırmak için bir deneme üzerinde birlikte çalışmaya başladık. Bu kolayca elde edildi ve derleme süresi, geliştirici makinelere veya bulut VM’lerine kıyasla 8 kat azaldı. Bu, dünyanın neresinde olurlarsa olsun, mütevazı bir dizüstü bilgisayar ile ulaşılan havuzlanmış bir yapı kümesine ve bir önbelleğe sahip olmamızı sağladı. Şu anda bunu macOS için entegre ediyoruz ve sırada Windows var.

Bireysel geliştiricilerin derleme yapmak için yeni ve pahalı donanımlara sahip olma ihtiyacı ortadan kalkıyor (ancak bunun daha hızlı olduğu kanıtlanırsa veya ağ yavaşsa yerel derlemeye geri dönüş olabilir). Buna karşın herkese açık olmayan bireysel fiziksel düğümlere karşı bulutta esnek ve ölçeklenebilir bir sisteme sahip olmak da iyidir.

Şu anda haftada yüzlerce yapı yapıyoruz ve bunların yaklaşık 10’u halka açılıyor. Serbest bırakma (kararlı sürüm) kalite kontrol ekibi kanal yapıları üzerinde testini tamamladıktan sonra onay üzerine çıkıyor. Güvenlik düzeltmeleri kullanıma sunulurken veya yeni özelliklerin gönderilmesi gerektiğinde bu oldukça sık meydana geliyor. 2020’de 50’den fazla sürüm vardı. Her 3 haftada bir Nightly’de olanları Geliştirme ve Beta kanallarına ve oradan da kararlı sürüm kanalına taşıyoruz.

Tarayıcı güncellemelerini kullanıcılarımıza sunmak da farklı bir zorluktu. Ben katıldığımda, Crystalnix adlı şu anda feshedilmiş bir şirketten güncel olmayan bir Omaha sunucu dağıtımımız vardı. Özellikleri güncel değildi, dağıtımlar manueldi ve yalnızca bir ortamımız vardı. Üretim, arada bir yeniden başlatılma gerektirdiğinden, kesintilere neden oluyordu. Biraz temizleme, düzeltme testleri ve Docker otomasyonundan sonra yeni özellikler eklenmesine hazır hale gelindi.

Omaha Consulting ile temasa geçtik ve önce güvenlik yamaları, güvenilirlik ve daha sonra delta (diferansiyel güncellemeler) konusunda ilerlemeler üzerinde çalışarak verimli bir işbirliği başlattık. Windows için Google’ın Omaha istemcisinin ve macOS için Sparkle istemcisinin çatallarını kullandığımız için bu hem istemci hem de sunucu tarafında çalışmayı gerektiriyordu. Kullanıcılarımız daha hızlı ve daha az veri aktarımı ile güncellenirken (bazı delta güncellemeleri tam yükleyicilerden bile 100 kat daha küçüktür) bunun AWS faturamızı azalttığını söyleyebiliriz.

Kullanıcı tabanımız geçtiğimiz yıllarda 10 kattan fazla büyüdü, son zamanlarda aylık 32 milyon aktif kullanıcıya ulaştık ve bu karışıma giderek artan sayıda platform, kanal ve mimariyi eklerseniz, oluşturma ve yayınlama kapasitemizin 100 kat artması gerekiyor. Şimdi ekiplerimiz (Harry, Linh ve Wojciech) 1000x üzerinde çalışıyor.

Brave Search beta sürümü yayında!

Bugünden itibaren; internet kullanıcıları, kendilerine benzersiz bir gizlilik sağlayan yeni bir arama motoru seçeneğine sahipler. İster Brave’in gizlilik korumasını genişletmek isteyen Brave kullanıcıları olsun, ister gizliliğe saygılı arama motoru arayan diğer tarayıcı kullanıcıları olsun, herkes, kullanıcıları ilk sıraya koyan ve çevrimiçi deneyimlerin kontrolünü eline alan Brave Search beta sürümünü kullanabilir. Brave Search, tamamen bağımsız bir dizin üzerine kurulmuştur ve kullanıcıları, aramalarını veya tıklamalarını izlemez.

Brave Search, Brave tarayıcının tüm versiyonlarında (masaüstü, Android ve iOS) arama motoru seçeneği olarak beta sürümü ile mevcut. Tarayıcınızı güncelledikten sonra Brave Search’ı varsayılan arama motorunuz olarak belirleyebilirsiniz. Bu yıl içerisinde nihai sürüm yayınlandığında Brave Search, Brave tarayıcının varsayılan arama motoru olacak. Ayrıca search.brave.com adresinden diğer tarayıcı kullanıcıları da arama yapabilecek.

Brave Search, Brave’in Tailcat’i satın aldığı geçtiğimiz Mart ayında duyuruldu ve o zamandan beri önizleme erişimi ve test için kaydolan 100.000’den fazla kullanıcı tarafından denendi. Brave kısa süre önce 32 milyon aylık aktif kullanıcıya ulaştı (geçen Mart ayında 25 milyondan fazla) ve Brave Search, milyonlarca kullanıcının büyük teknoloji şirketlerine alternatif arayışlarına yöneldiği bir ortamda, Brave’in gizliliği koruyan ürünler paketine eklendi. Brave’in gizliliği koruyan ürünler paketinde Brave Reklamları, Brave Haber Okuyucu ve Brave Güvenlik Duvarı / VPN hizmetleri bulunuyor.

Brave Search, kendi dizinini kullandığı ve farklı ilkeler izlediği için diğer arama motorlarından farklı:

  1. Gizlilik: Kullanıcılar takip edilmiyor ve profilleri oluşturulmuyor.
  2. Önce kullanıcı: Reklam ve veri sektörü yerine öncelik kullanıcılara veriliyor.
  3. Bağımsızlık: Brave, genel sorguları yanıtlamak için kendi arama dizinine sahip. Diğer sağlayıcılardan gelecek sonuçlara ihtiyaç yok.
  4. Seçim: Yakında kullanıcılara reklamsız ücretli arama ve reklam destekli arama seçenekleri sunulacak.
  5. Şeffaflık: Sonuçları saptırmak için gizli yöntemler veya algoritmalar yok. Yakında çeşitliliği sağlamak, algoritmik sapmaları ve doğrudan sansürü önlemek için topluluk tarafından filtre yaratma ve filtreleri oylama özelliği eklenecek.
  6. Kusursuzluk: Hedef gizlilikten ödün vermeden kullanıcı yazarken anında sonuç çıkartmak.
  7. Açıklık: Brave Search yakında diğer arama motorlarına güç sağlamak için de kullanılabilir olacak.

Brave CEO’su ve kurucu ortağı Brendan Eich, “Brave Search, endüstrinin en özel arama motoru ve aynı zamanda kullanıcılara Büyük Teknoloji Şirketlerinde bulunmayan kontrol ve güveni sunan tek bağımsız arama motorudur” dedi. “Kullanıcı profilini çıkartan eski arama motorlarının ve eski arama motorlarının dizinleri üzerine yeni bir deri gibi inşa edilen yeni arama motorlarının aksine, Brave Search, topluluk destekli bir dizin üzerinden güç alıyor ve gizlilikten ödün vermeden sonuca ulaşmanın yeni bir yolunu sunuyor. Milyonlarca insanın gözetim ekonomisine güvenini kaybettiği ve aktif olarak verilerini kontrol altına almak için çözümler aradığı bir ortamda Brave Search, pazardaki açık bir boşluğu dolduruyor.”

Brave Search kendi dizinini kullanıyor ancak aynı zamanda tamamen anonim arama sağlıyor. Brave, arama sonuçlarını nasıl sıraladığı konusunda şeffaf. Kullanıcılara başka hiçbir yerde bulunmayan kapsamlı bir bağımsızlık ve gizlilik kombinasyonu sunuyor.

Brave Search, Brave’in bağımsız dizininden gelen sonuçların oranını gösteren, endüstrinin ilk arama bağımsızlığı metriğini de sunuyor. Brave tarayıcıda kullanıcı profilleri oluşturulmadığı için arama metriği kullanıcıların tarayıcıları üzerinde yerel olarak hesaplanıyor. Kullanıcılar, sonuçların bağımsızlığını doğrulamak için bu toplu metriği kontrol edebiliyor ve sonuçların brave endeksi tarafından nasıl desteklendiğini veya sonuçlar için üçüncü tarafların kullanılıp kullanılmadığını görebiliyor. Örneğin, Brave Search, yüksek bir bağımsızlık metriği içerisinde çoğu sorguyu tipik olarak yanıtlıyor. Ancak, resim arama gibi bazı özellikler için Brave Search, Microsoft Bing’den sonuçlar getirebiliyor. Bu durum kullanıcıların herhangi bir şekilde izlenmesine yol açmayacak olsa da, bağımsızlık metriğini azaltıyor.

Yukarıda bahsedildiği gibi şeffaflık Brave’de temel bir ilke ve bu ilke doğrultusunda bağımsızlık metriği, Brave’in tam bağımsızlığa doğru nasıl ilerlediğini herkese açık bir şekilde gösterecek.

Büyük teknoloji firmalarına gerçek bir bağımsız alternatif sunmak için Brave, şu anda diğer küçük arama motorlarının yaptığı gibi Google veya Microsoft’tan dizin kiralamak yerine kendi dizinini oluşturmaya karar verdi. Brave Search, sonuçları iyileştirmek ve hassaslaştırmak için topluluğun anonimleştirilmiş katkılarınından faydalanıyor. Ancak, sonuçların henüz yeterince alakalı olmadığı görsel arama gibi belirli alanların yanı sıra bazı sorgu türleri de var ve bu alanlarda dizin genişletene kadar API’ler kullanılacak. Brave Search bağımsızlık metriği bir ilerleme çubuğudur ve amaç kullanıcı gizliliğinden ödün vermeden daha fazla bağımsızlık ve daha iyi kalite elde etmektir.

Brave Search, beta aşamasının bu erken bölümünde reklam göstermiyor ancak daha sonra hem reklamsız ücretli arama hem de reklam destekli ücretsiz arama seçenekleri sunulacak. Brave Search’ın nihai sürümü çıktığında, Brave kullanıcı reklamlarında yaptığı gibi, BAT gelir payına sahip özel reklamların arama sonuçlarında gösterilmesini planlıyor.

Gizlilikle Birleştirilmiş Federe Öğrenme

Öneri sistemleri günümüz internetinde her yerde bulunur hale geldi. İçerik yayın platformları, e-ticaret siteleri ve sosyal ağların tümü, hizmetlerini kişiselleştirmek amacıyla önerilerden yararlanıyor. Ancak öneriler, son kullanıcı için – yeni favori sanatçınızı keşfetmekten, ilgi alanlarınızla ilgili gelişmelerden haberdar olmaya kadar – büyük fayda sağlayabilirken, modern öneri motorları kullanıcı önerilerini (ör. tıklamalar, görüntülemeler, fare kaydırmaları) kullanıcı gizliliğini ihlal etmek pahasına toplayarak oluşturuyor.

Kısa süre önce Brave, tarayıcıya entegre edilmiş gizliliği koruyan haber toplayıcısı olan Brave News’i tanıttı. Bu hizmet, kullanıcıların en sevdikleri haber kuruluşlarının RSS beslemelerine anonim olarak abone olmalarını ve en son haberleri tek bir yerden takip etmelerini sağlıyor. Kullanıcılar, 15 farklı kaynak kategorisi arasından seçim yapabiliyor ve kaynak ekleyerek veya çıkararak haber akışını kolayca özelleştirebilir.

Normalde, Google News veya Apple News gibi haber toplayıcılar, kullanıcılara ilgilendikleri makaleleri ve yayınları bulmalarına yardımcı olmak için haber tavsiye hizmetleri sunar. Bunu yapmak için sağladıkları hizmetlerdeki tıklama davranışlarına dayalı olarak kullanıcılarının ilgi alanı profillerini oluştururlar. Örneğin ne açtınız, bir makalede ne kadar süre kaldınız, neleri görüntülediniz veya neleri hiç açmadınız… Brave, Kullanıcılarının profillerini çıkarmıyor çünkü hassas veya tanımlanabilir kullanıcı verilerini toplamama konusunda çok katı bir politikaları var. Bu nedenle, Brave News’de kullanıcı gizliliği pahasına öneriler sunulmuyor, bunun yerine el yapımı buluşsal yöntemler uygulanıyor.

Önerileri kullanıcı verilerine dayandıramamak, kullanıcıya uygun içerik önerme yeteneğini büyük ölçüde sınırlamakta. İdeal olarak kullanıcıların cihazları, bu hassas bilgileri Brave dahil başka kimseyle paylaşmak zorunda kalmadan, zaman içinde kullanıcıların neyle ilgilendiğine dair kalıpları gözlemleyecek kadar akıllı olmalı. Bu amaçla, sunucularda kullanıcı etkileşim verilerinin bir araya getirilmesini gerektirmeyen, cihaz üzerinden gizliliğe saygılı önerilerde bulunmak amacıyla yeni bir çerçeve öneriyoruz. Bu çerçeveyi bu blog gönderisinin geri kalanında açıklamaya çalışacağız.

Not: Son zamanlarda, Google’ın “gizlilik” ve “üçüncü parti çerezleri kaldırma” hedeflerine yönelik önerisi olan FLoC’u (Federe Öğrenme Yoluyla webi izleme) duymuş olabilirsiniz. Bu öneri, mahremiyetin ne olduğuna dair yanlış bir fikri teşvik ettiği ve nihayetinde sadece başka bir izleme türü olduğu için ağır bir şekilde eleştirildi (bkz. Bu blog gönderisinde açıklanan tekniklerin ve sistemin FLoC ile tamamen ilgisiz olduğunu ve Brave’in ziyaret ettiğiniz web siteleri ve ilgi alanlarınızla ilgili bilgileri ifşa etmediğini vurguluyoruz.)

Gizlilikle Birleştirilmiş Federe Öğrenme

Gizliliğe saygılı Federe Öğrenme tavsiyeleri üzerine olan bu çalışma, gelecekte Brave ile mahremiyet korunarak Federe öğrenimden nasıl yararlanmanın planlandığının yalnızca bir örneği. Bu yeni paradigma, Brave News için yerel haber önerileri gibi yeni hizmetler sunulmasına ve hali hazırda mevcut olan yerel reklam gösterimlerinin optimize edilmesine olanak sağlayacak. Bu devam eden çaba hakkında daha fazla bilgi için gönderimizi okumaya devam edin.

Sisteme Genel Bakış

Brave, Federe öğrenmeye gizlilik öncelikli yeni bir çerçeve öneriyor. Federe Öğrenme [1] son yıllarda önemli bir ivme kazanmıştır. Bu yaklaşım, merkezi bir sunucunun kullanıcı verilerini toplamasına ve depolamasına gerek kalmadan tahmin modellerini işbirliği içinde öğrenmesine olanak tanıyor. Kullanıcılar özel verilerini kendi yerel modelleri üzerinde eğitir ve yalnızca yerel model güncellemelerini merkezi bir sunucu ile paylaşır. Merkezi sunucu, tüm yerel modellerin toplamı olarak global bir model hesaplar ve işlemin tekrarlandığı kullanıcılara geri gönderir. Brave’in çerçevesinde 4 ana bileşen var: İstemci, LDP Modülü, Proxy Ağı ve Sunucu.

İstemci ve LDP Modülü

Başlangıçta, her istemci xu’yu gömerek kendi yerel kullanıcısını rastgele başlatır. İstemci sunucudan gelen öğe matrisi V’yi sürekli olarak işlemek, yerel kullanıcı yerleştirmesini güncellemek ve bir yerel öğe matrisi gradyan güncellemesi ∇V üretmek için kullanmakla görevlendirilir. İstemci, yerel kullanıcı yerleştirmesini asla kimseyle paylaşmaz. Yerel öğe matrisi güncellemesi, LDP modülü tarafından özelleştirilir ve proxy ağı ile güvenli bir şekilde paylaşılır. İşlem tamamlandıktan sonra cihazdaki önerileri hesaplamak için alınan en son öğe matrisi ile birlikte yerel yerleştirme müşterilerce kullanabilir.

Proxy Ağı

Özelleştirilmiş güncellemeler proxy ağına ulaştığında meta verileri (yani IP adresi) güncellemelerden çıkarılır, güncellemeler parçalara bölünür, mevcut zamanlama modellerini kırmak için diğer kullanıcıların güncellemeleriyle karıştırılır ve son olarak sunucuya iletilir. Proxy ağı, her çağda her istemciden gelen birden çok güncellemenin akışları arasındaki bağlantının kesilmesiyle ilgilenir. Bu, kullanıcı parmak izini büyük ölçüde azaltır ve öneri sahibinin, hem dönemler içinde hem de dönemler arasında uzunlamasına bir profilinin oluşturulmasını engeller.

Sunucu

Öncelikle sunucu, paylaşılan modelin global bölümünü oluşturan bir öğe matrisini rastgele başlatır. Bu, aşama 0’da birleşik öğrenme sürecini başlatmak için tüm istemcilere gönderilir. Her aşamada, yeterli özelleştirilmiş gradyan güncellemesi sunucuya ulaştığında, bunlar bir global öğe matrisi güncellemesi \NablaV oluşturmak için bir araya toplanır. Bu, daha sonra bir sonraki federe öğrenme dönemini başlatmak için her müşteriye gönderilen güncellenmiş bir madde matrisi V’ hesaplamak için kullanılır.

Model Güncellemelerini Gizli Yapma

Federal Öğrenmede kullanıcı özel verileri istemciyi asla doğrudan terk etmemesine rağmen her istemciden sunucuya model güncellemeleri biçiminde bir bilgi çıkışı var. Brave kullanıcıların model güncelleştirmelerini korumak amacıyla diferansiyel yerel gizlilik ve seyrek iletişime dayalı bir özelleştirme mekanizması seçiyor. Diferansiyel gizlilik, her kullanıcının modele, model çıktısına belirli bir kullanıcının katkısını göstermeyecek şekilde katkısını oluşturuyor.

Gradyan güncellemelerini sunucuya göndermeden önce özelleştirmek için, [2]’de önerilen rastgele ikili yanıt mekanizmasını öneri görevimize uyarlıyoruz. Önerilen uyarlama, gerçek değerli, çok boyutlu öğe gradyan matrisini \NablaV alır, rastgele bir öğe ve ondan bir faktör seçer ve seçilen gradyan değerini iki zıt küresel sabitin B,−B iletim frekansında kodlar.

Bu mekanizmanın ∇V~ çıktısı, iletişim verimliliğini büyük ölçüde artıran basit bir tanımlama grubu ile temsil edilebilir. Bu tür demetlerden k tane üretiliyor; burada k, her kullanıcının katkıda bulunduğu seçili güncelleme sayısıdır. Artan k, protokolün faydasını iyileştirir, ancak sonuçta gizliliği zayıflatır, çünkü daha fazla bilgi özelleştirilir.

Bu tür mesajların tek bir gözleminin, tek bir kullanıcının temel parametre güncellemesi hakkında çok az veya hiç bilgi vermediğini belirtmek önemlidir. Ancak, merkezi parametre sunucusunda toplandıktan sonra bu güncellemeler, madde gradyan matrisi ∇V’nin yansız bir tahmincisi yapmak için bir araya gelir.

DENEYSEL ÖZET

İŞE YARIYOR MU?

Performansı, güncelleme başına gizlilik bütçesi ϵ, güncelleme sayısı k ve nüfus büyüklüğünün bir fonksiyonu olarak çizerek önerilen sistemin etkinliğini gösteriyoruz. Sorunumuz için en kolay ayar bu olduğundan, başlangıçta 1.000 öğelik küçük bir öğe seti boyutuna odaklanıyoruz.

Halihazırda 10.000 kullanıcı ve güncelleme başına gizlilik bütçesi ϵ 2.5 için rekabetçi performansa (HR@10 ≈ 0.65) ulaşabileceğimizi gösteriyoruz. Katılımı 50.000 kullanıcıya çıkardığımızda, HR@10 0,7’ye gizlilik bütçesi ϵ 1 kadar düşük bir seviyede ulaşıyoruz.

Öğe seti daha büyükse ne olur?

Göz önünde bulundurulan öğelerin sayısı arttıkça performansın nasıl geliştiğini anlamak için araştırmamızı 1.000’den büyük öğe setlerine genişletiyoruz. Küçük popülasyon boyutu için, en küçük öğe setinde bile neredeyse hiç öğrenme (HR@10=0.1160) mümkündür. Orta nüfus (10.000 katılımcı) için, yalnızca 1.000 öğeli ayarları göz önünde bulundurduğumuzda iyi fayda gösteriyoruz, ancak öğe seti boyutu 5.000’e yükseltildiğinde fayda hızla düşüyor. Beklendiği gibi, 50.000 katılımcı kullanıldığında, yardımcı program daha yavaş düşüyor ve tüm öğe seti boyutları kabul edilebilir performans HR@10>0.5 gösteriyor.

Sisteminiz çeşitli kıyaslamalarda nasıl karşılaştırılır?

Doğal bir üst sınır belirlemek amacıyla geleneksel mahramiyeti olmayan matris çarpanlara ayırmayı (MF-NP) üst limit olarak belirledik. Sistemimizi ayrıca Gao ve diğerleri ile karşılaştırıyoruz. [5] Bildiğimiz kadarıyla mevcut literatürdeki en karşılaştırılabilir yöntem olan DPLCF. Sistemimiz FMF-LDP olarak belirtilmektedir. Tam 20M MovieLens veri kümesi üzerinde test ediyoruz.

Sistemimiz, kullanıcı gizliliğinden ödün vermeden makul bir fayda sağlamanın mümkün olduğunu gösteren 5 kat iyileştirmeye karşılık gelen 0,5 ve daha yüksek HR@10 ile rastgele taban çizgisini açıkça geride bırakıyor. Beklendiği gibi, sistem özel olmayan eşdeğerinin performansına uymuyor ve ayrıca Gao ve diğerlerinin gerisinde kalıyor. [5], ancak biz, kullanıma hazır 20M MovieLens veri setinin sağladığından daha uygun kullanıcı ve öğe setiyle yöntemimizin aslında rekabetçi bir alternatif olduğunu savunuyoruz.

Yazının orjinal metnine buradan ulaşabilirsiniz.

Referanslar

[1] H. B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, and B. A. y Arcas, “Federated learning of deep networks using model averaging,” CoRR, 2016. Available: http://arxiv.org/abs/1602.05629

[2] T. T. Nguyen, X. Xiao, Y. Yang, S. C. Hui, H. Shin, and J. Shin, “Collecting and Analyzing Data from Smart Device Users with Local Differential Privacy,” Available: http://arxiv.org/abs/1606.05053

[3] J. A. Calandrino, A. Kilzer, A. Narayanan, E. W. Felten, and V. Shmatikov, “”You might also like:” Privacy risks of collaborative filtering,” Proceedings – IEEE Symposium on Security and Privacy, 2011.

[4]  S. K. Lam, D. Frankowski, and J. Riedl, “Do you trust your recommendations? an exploration of security and privacy issues in recommender systems,” Emerging Trends in Information and Communication Security, 2006.

[5] C. Gao, C. Huang, D. Lin, D. Jin, and Y. Li, “DPLCF: Differentially Private Local Collaborative Filtering,” SIGIR 2020 – Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2020.