# QuinkGL: Teknik Rapor ve Öneriler

## 1. Proje Vizyonu ve Analiz
QuinkGL, Merkezi Birleşik Öğrenme'nin (CFL) darboğazlarını aşmayı hedefleyen, merkeziyetsiz, güvenli ve esnek bir çerçevedir. Belirtilen üç ana sorun (Non-IID, Güvenlik, Katılık) literatürdeki en güncel tartışma konularıdır.

## 2. Mimari Öneriler

### 2.1 ML-Agnostik Yapı (Architectural Rigidity Çözümü)
Mevcut kütüphanelere (Hivemind vb.) bağımlılığı kırmak için **Adapter Pattern** (Adaptör Tasarım Deseni) kullanmanızı öneririm.
- **Core Logic:** Sadece saf Python ve NumPy dizileri (veya byte stream) ile çalışmalı.
- **Adapters:** PyTorch, TensorFlow veya JAX için özel adaptörler yazılmalı. Bu adaptörler, kütüphaneye özgü tensorleri QuinkGL'in anlayacağı ortak formata (örn. Flat Buffer veya NumPy array) dönüştürmelidir.

### 2.2 Non-IID Veri ile Başa Çıkma
Gossip Learning'de Non-IID veriler, modellerin birbirinden uzaklaşmasına (drift) neden olur.
- **Öneri 1 (Momentum):** Sadece anlık model ağırlıklarını değil, momentum (değişim hızı) bilgisini de komşularla paylaşmak yakınsamayı hızlandırabilir.
- **Öneri 2 (Segmented Gossip):** Modeli tek parça yerine katman katman veya segment segment paylaşmak, bant genişliğini optimize ederken Non-IID etkisini de zamana yayarak yumuşatabilir.

### 2.3 Güvenlik ve Dinamik Topoloji (MIA Çözümü)
Statik P2P ağlarında, bir saldırgan komşusunun güncellemelerini sürekli izleyerek eğitim verisi hakkında çıkarım yapabilir (Membership Inference Attack).
- **Öneri:** **Dinamik Komşuluk (Dynamic Peer Sampling)**. Her iletişim turunda (round) veya belirli periyotlarda, düğümlerin konuştuğu komşular rastgele değişmelidir. Bu, saldırganın hedef düğüm üzerinde uzun süreli ve tutarlı bir gözlem yapmasını engeller.
- **Ek Güvenlik:** Model güncellemelerine "Differential Privacy" (DP) kapsamında hafif gürültü eklenmesi, modelin başarısını çok düşürmeden gizliliği matematiksel olarak garanti altına alabilir.

## 3. Teknoloji Yığını (Tech Stack) Önerisi
- **Dil:** Python 3.9+
- **İletişim:** `gRPC` veya `ZeroMQ` (Yüksek performanslı asenkron mesajlaşma için). Prototip aşamasında `Python socket` veya `HTTP` de kullanılabilir ancak `ZeroMQ` P2P için daha uygundur.
- **Serileştirme:** `Pickle` (güvensiz olabilir) yerine `MsgPack` veya `Protobuf` kullanılması, framework-agnostik yapıyı destekler.
- **Simülasyon:** Ağın tamamını tek makinede simüle etmek için `Ray` kütüphanesi kullanılabilir. Ray, dağıtık sistemleri simüle etmek ve ölçeklemek için mükemmeldir.

## 4. Geliştirme Stratejisi
"Önce Çalıştır, Sonra İyileştir" yaklaşımı yerine, **"Önce Arayüzü Tanımla"** yaklaşımını benimsemeliyiz. ML-Agnostik yapı en kritik parça olduğu için, önce `ModelInterface` tanımlanmalı, ardından P2P haberleşme bu arayüz üzerinden kurgulanmalıdır.
