tamamen homomorfik şifreleme FHE: AI çağında veri gizliliği koruma
Son zamanlarda şifreleme piyasasındaki dalgalanmalar yavaşladı ve bu da bize bazı yeni teknolojilerin gelişimine daha fazla odaklanma fırsatı verdi. Bu bağlamda, tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE) olgunlaşmaya doğru giden bir teknoloji olarak derinlemesine incelemeye değer. Bu yılın Mayıs ayında, Ethereum'un kurucusu Vitalik Buterin, FHE hakkında özel bir makale yayımladı ve bu geniş bir ilgi uyandırdı.
FHE bu karmaşık kavramı anlamak için öncelikle "şifreleme", "homomorfik" ve neden "tamamen" olduğunu anlamamız gerekiyor.
şifrelemenin temel kavramları
En basit şifreleme yöntemini herkes çok iyi biliyor. Örneğin Alice, Bob'a bir gizli sayı "1314 520" iletmek istiyor ama iletimi yapan üçüncü şahıs C'nin içeriği bilmesini istemiyor. Basit bir şifreleme yöntemi kullanabilir: Her sayıyı 2 ile çarpmak. Böylece iletilen bilgi "2628 1040" haline geliyor. Bob aldığında, her sayıyı 2'ye bölmesi yeterli, böylece orijinal bilgiye ulaşmış oluyor. Bu, temel bir simetrik şifreleme yöntemidir.
Homomorfik Şifreleme'nin İlerlemesi
Şimdi, Alice'in sadece 7 yaşında olduğunu ve yalnızca en temel çarpma 2 ve bölme 2 işlemlerini yapabildiğini varsayalım. Ailesinin 12 aylık elektrik faturasını hesaplaması gerekiyor, her ay 400 yuan, ancak bu onun hesaplama yeteneğini aşıyor. Aynı zamanda, başkalarının elektrik faturası miktarını bilmesini istemiyor.
Bu noktada, homomorfik şifreleme devreye giriyor. Alice, 400'ü 2 ile çarparak 800, 12'yi 2 ile çarparak 24 elde edebilir ve ardından C'den 800 ile 24'ün sonucunu hesaplamasını ister. C, 19200 sonucunu hesapladıktan sonra Alice'e bildirir, Alice de sonucu 4'e bölerek doğru elektrik faturasını toplam 4800 TL olarak bulur.
Bu süreç, tamamen homomorfik şifrelemenin özünü gösteriyor: şifreli durumda hesaplama yapmak, elde edilen sonucun orijinal verilerle doğrudan hesaplama sonucuyla aynı olmasını sağlıyor.
Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği
Ancak, yukarıdaki yöntemlerin hala açıkları vardır. Eğer C yeterince zekiyse, orijinal verileri ters çıkarım veya deneme-yanılma yöntemiyle çözebilir. Bu, daha karmaşık bir şifreleme yöntemi gerektirir, yani tamamen homomorfik şifreleme.
Tamamen homomorfik şifreleme, şifreli veriler üzerinde belirli sayıda veya belirli türden işlemlerle sınırlı kalmaksızın, her türlü toplama ve çarpma işlemi gerçekleştirilmesine olanak tanır. Bu, kırılma zorluğunu büyük ölçüde artırırken, işlenebilir sorunların kapsamını da genişletir.
2009 yılında, Gentry ve diğer araştırmacılar tarafından sunulan yeni bir yaklaşım tamamen homomorfik şifrelemenin ilk kez gerçekleştirilmesini sağladı ve bu, şifreleme alanında önemli bir atılım olarak kabul edildi.
FHE'nin AI Çağındaki Uygulamaları
Tamamen homomorfik şifreleme teknolojisi, AI alanında geniş bir uygulama potansiyeline sahiptir. Şu anda, AI modellerinin eğitimi büyük miktarda veri gerektirmektedir, ancak birçok veri yüksek derecede hassasiyete sahiptir. FHE teknolojisi, veri gizliliğini korurken, AI'nın şifrelenmiş veriler üzerinde işlem yapmasına olanak tanır.
Özellikle, kullanıcılar şunları yapabilir:
Hassas verileri tamamen homomorfik şifreleme yöntemiyle şifrele
Şifrelenmiş verileri AI'ye hesaplama için sağlayın
AI şifrelenmiş sonucu döndürür
Kullanıcı yerel güvenli ortamda sonuçları şifreler.
Bu yöntem, hem verilerin gizlilik güvenliğini sağlamakta hem de AI'nın güçlü hesaplama yeteneklerinden tam anlamıyla yararlanmaktadır.
FHE Projeleri ve Uygulama Yönleri
Şu anda, FHE teknolojisinin geliştirilmesi ve uygulanmasına yönelik birçok proje bulunmaktadır, bunlar arasında Zama, Mind Network, Fhenix, Sunscreen gibi projeler yer almaktadır. Bu projelerin her biri kendine özgü özelliklere sahiptir ve FHE'nin farklı senaryolardaki uygulama olasılıklarını keşfetmektedir.
Bir FHE projesini örnek alırsak, ilginç bir uygulama senaryosu sunmaktadır: yüz tanıma. FHE teknolojisi sayesinde, orijinal yüz verilerine dokunmadan gerçek bir insan olup olmadığını belirlemek mümkündür. Bu yöntem, hem kullanıcı gizliliğini korur hem de kimlik doğrulama ihtiyacını karşılar.
FHE'nin Zorlukları ve Çözümleri
FHE teknolojisinin parlak bir geleceği olmasına rağmen, pratik uygulamalarda hala büyük bir hesaplama kaynakları talebiyle karşı karşıya. Bu sorunu çözmek için bazı projeler özel hesaplama ağı ve destekleyici altyapılar inşa ediyor.
Örneğin, bir proje PoW (İş Kanıtı) ve PoS (Hisse Kanıtı) kombinasyonu ile bir karma ağ mimarisi önerdi ve özel madencilik donanımları ve NFT varlıkları tanıttı. Bu yenilikçi tasarım, gerekli hesaplama gücünü sağlarken bazı yasal risklerden kaçınmayı hedefliyor.
FHE'nin AI ve gizlilik koruma üzerindeki önemi
Eğer FHE teknolojisi AI alanında yaygın olarak uygulanabilirse, mevcut AI gelişiminin karşılaştığı veri güvenliği ve gizlilik koruma baskısını büyük ölçüde hafifletecektir. Ulusal güvenlikten kişisel gizliliğe kadar, FHE kritik bir koruma aracı haline gelebilir.
Giderek dijitalleşen dünyada, uluslararası çatışmalardan günlük yaşamın her alanına kadar, veri gizliliği sorunları her yerde. AI teknolojisinin hızlı gelişimi ile FHE teknolojisinin olgunlaşması, insan gizliliğini korumanın son savunma hattı olabilir.
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.
Tamamen homomorfik şifreleme FHE: AI çağında veri gizliliği koruma aracı
tamamen homomorfik şifreleme FHE: AI çağında veri gizliliği koruma
Son zamanlarda şifreleme piyasasındaki dalgalanmalar yavaşladı ve bu da bize bazı yeni teknolojilerin gelişimine daha fazla odaklanma fırsatı verdi. Bu bağlamda, tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE) olgunlaşmaya doğru giden bir teknoloji olarak derinlemesine incelemeye değer. Bu yılın Mayıs ayında, Ethereum'un kurucusu Vitalik Buterin, FHE hakkında özel bir makale yayımladı ve bu geniş bir ilgi uyandırdı.
FHE bu karmaşık kavramı anlamak için öncelikle "şifreleme", "homomorfik" ve neden "tamamen" olduğunu anlamamız gerekiyor.
şifrelemenin temel kavramları
En basit şifreleme yöntemini herkes çok iyi biliyor. Örneğin Alice, Bob'a bir gizli sayı "1314 520" iletmek istiyor ama iletimi yapan üçüncü şahıs C'nin içeriği bilmesini istemiyor. Basit bir şifreleme yöntemi kullanabilir: Her sayıyı 2 ile çarpmak. Böylece iletilen bilgi "2628 1040" haline geliyor. Bob aldığında, her sayıyı 2'ye bölmesi yeterli, böylece orijinal bilgiye ulaşmış oluyor. Bu, temel bir simetrik şifreleme yöntemidir.
Homomorfik Şifreleme'nin İlerlemesi
Şimdi, Alice'in sadece 7 yaşında olduğunu ve yalnızca en temel çarpma 2 ve bölme 2 işlemlerini yapabildiğini varsayalım. Ailesinin 12 aylık elektrik faturasını hesaplaması gerekiyor, her ay 400 yuan, ancak bu onun hesaplama yeteneğini aşıyor. Aynı zamanda, başkalarının elektrik faturası miktarını bilmesini istemiyor.
Bu noktada, homomorfik şifreleme devreye giriyor. Alice, 400'ü 2 ile çarparak 800, 12'yi 2 ile çarparak 24 elde edebilir ve ardından C'den 800 ile 24'ün sonucunu hesaplamasını ister. C, 19200 sonucunu hesapladıktan sonra Alice'e bildirir, Alice de sonucu 4'e bölerek doğru elektrik faturasını toplam 4800 TL olarak bulur.
Bu süreç, tamamen homomorfik şifrelemenin özünü gösteriyor: şifreli durumda hesaplama yapmak, elde edilen sonucun orijinal verilerle doğrudan hesaplama sonucuyla aynı olmasını sağlıyor.
Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği
Ancak, yukarıdaki yöntemlerin hala açıkları vardır. Eğer C yeterince zekiyse, orijinal verileri ters çıkarım veya deneme-yanılma yöntemiyle çözebilir. Bu, daha karmaşık bir şifreleme yöntemi gerektirir, yani tamamen homomorfik şifreleme.
Tamamen homomorfik şifreleme, şifreli veriler üzerinde belirli sayıda veya belirli türden işlemlerle sınırlı kalmaksızın, her türlü toplama ve çarpma işlemi gerçekleştirilmesine olanak tanır. Bu, kırılma zorluğunu büyük ölçüde artırırken, işlenebilir sorunların kapsamını da genişletir.
2009 yılında, Gentry ve diğer araştırmacılar tarafından sunulan yeni bir yaklaşım tamamen homomorfik şifrelemenin ilk kez gerçekleştirilmesini sağladı ve bu, şifreleme alanında önemli bir atılım olarak kabul edildi.
FHE'nin AI Çağındaki Uygulamaları
Tamamen homomorfik şifreleme teknolojisi, AI alanında geniş bir uygulama potansiyeline sahiptir. Şu anda, AI modellerinin eğitimi büyük miktarda veri gerektirmektedir, ancak birçok veri yüksek derecede hassasiyete sahiptir. FHE teknolojisi, veri gizliliğini korurken, AI'nın şifrelenmiş veriler üzerinde işlem yapmasına olanak tanır.
Özellikle, kullanıcılar şunları yapabilir:
Bu yöntem, hem verilerin gizlilik güvenliğini sağlamakta hem de AI'nın güçlü hesaplama yeteneklerinden tam anlamıyla yararlanmaktadır.
FHE Projeleri ve Uygulama Yönleri
Şu anda, FHE teknolojisinin geliştirilmesi ve uygulanmasına yönelik birçok proje bulunmaktadır, bunlar arasında Zama, Mind Network, Fhenix, Sunscreen gibi projeler yer almaktadır. Bu projelerin her biri kendine özgü özelliklere sahiptir ve FHE'nin farklı senaryolardaki uygulama olasılıklarını keşfetmektedir.
Bir FHE projesini örnek alırsak, ilginç bir uygulama senaryosu sunmaktadır: yüz tanıma. FHE teknolojisi sayesinde, orijinal yüz verilerine dokunmadan gerçek bir insan olup olmadığını belirlemek mümkündür. Bu yöntem, hem kullanıcı gizliliğini korur hem de kimlik doğrulama ihtiyacını karşılar.
FHE'nin Zorlukları ve Çözümleri
FHE teknolojisinin parlak bir geleceği olmasına rağmen, pratik uygulamalarda hala büyük bir hesaplama kaynakları talebiyle karşı karşıya. Bu sorunu çözmek için bazı projeler özel hesaplama ağı ve destekleyici altyapılar inşa ediyor.
Örneğin, bir proje PoW (İş Kanıtı) ve PoS (Hisse Kanıtı) kombinasyonu ile bir karma ağ mimarisi önerdi ve özel madencilik donanımları ve NFT varlıkları tanıttı. Bu yenilikçi tasarım, gerekli hesaplama gücünü sağlarken bazı yasal risklerden kaçınmayı hedefliyor.
FHE'nin AI ve gizlilik koruma üzerindeki önemi
Eğer FHE teknolojisi AI alanında yaygın olarak uygulanabilirse, mevcut AI gelişiminin karşılaştığı veri güvenliği ve gizlilik koruma baskısını büyük ölçüde hafifletecektir. Ulusal güvenlikten kişisel gizliliğe kadar, FHE kritik bir koruma aracı haline gelebilir.
Giderek dijitalleşen dünyada, uluslararası çatışmalardan günlük yaşamın her alanına kadar, veri gizliliği sorunları her yerde. AI teknolojisinin hızlı gelişimi ile FHE teknolojisinin olgunlaşması, insan gizliliğini korumanın son savunma hattı olabilir.