《Büyük Veri Çağında Görünmez Pelerin: Homomorfik Şifreleme Öneri Sisteminin Sırrını Çözmek》

Giriş: Homomorfik Şifreleme teknolojisi, dijital dünyanın görünmez pelerini gibi sessizce sahneye çıkıyor. Bu teknoloji, orijinal verilerin ifşa edilmeden karmaşık veri analizi ve hesaplamaların yapılabilmesi gibi görünüşte imkansız bir geleceği vaat ediyor. Bu makale, Homomorfik Şifreleme'nin öneri sistemlerindeki uygulamalarını derinlemesine inceleyecek ve bu teknolojinin büyük veri çağında gizliliğimizi nasıl koruduğunu ortaya koyacaktır.

1. Öneri sisteminin gizlilik sorunu a) Kullanıcı veri sızıntısı olayının gözden geçirilmesi ve etkileri Tarih boyunca birçok büyük kişisel bilgi sızıntısı olayı keşfedildi. Bleeping Computer'ın bildirdiğine göre, 2023 başlarında PepsiCo şişeleme risk sermayesi limited şirketi bir ağ saldırısına uğradı ve saldırganlar kötü amaçlı yazılımı kurarak şirketin IT sisteminden büyük miktarda hassas veri çaldı. Daha endişe verici olanı, bu saldırının neredeyse bir ay sonra fark edilmesi ve şirketin ağ güvenliği konusundaki zayıflığını tam olarak ortaya koymasıdır.

Sadece şirketler değil, hatta hükümet kurumları bile bundan kaçınamıyor. Şubat 2023'te, ABD Savunma Bakanlığı'nın, 3TB dahili askeri e-postayı depolayan bir sunucusu iki hafta boyunca çevrimiçi olarak açığa çıktı. Bu sunucu, Microsoft'un Azure hükümet bulutunda barındırılan, diğer ticari müşterilerle fiziksel olarak izole edilmiş güvenli bir ortam olması gereken bir sunucuydu. Sızdırılan veriler, ABD Özel Operasyonlar Komutanlığı ile ilgili hassas bilgileri içeriyordu ve bu kurum ABD'nin özel askeri operasyonlarını yürütmekten sorumludur.

Resim kaynağı: Blockworks

Dijital çağda, büyük işletmeler ve devlet kurumları bile veri güvenliğini tamamen sağlamakta zorlanıyor. Verilerin modern toplumda giderek daha önemli bir rol oynadığı göz önüne alındığında, bu tür güvenlik açıklarının potansiyel riskleri daha da ciddileşebilir.

b) Gizlilik koruması ile kişiselleştirilmiş öneriler arasındaki çelişki Kişiselleştirilmiş öneri sistemleri, kullanıcı deneyiminin temel bir parçası haline geldi ve bu kolaylık ile kullanıcı gizliliği arasında uzlaştırması zor bir çelişki var. Bir yanda, kullanıcılar hassas ve kişisel tercihlerine uygun kesin öneriler almak istiyorlar ve bu da sistemin kullanıcıları derinlemesine anlaması gerektiği anlamına geliyor. Diğer yanda, bu kişiselleştirilmiş hizmetleri almak için kullanıcıların sisteme büyük miktarda kişisel bilgi sağlaması gerekiyor ve bu da gizlilik ihlali riskini artırıyor. Sonuç olarak, muhtemelen kullanıcılar, şirketler ve düzenleyici kurumlar arasında yeni bir dengeye ulaşılması gerekecek.

2. Homomorfik Şifreleme Açığa Çıkarılıyor: Verilerin Gizli Giysisi Bu bağlamda, Homomorfik Şifreleme teknolojisi bize tamamen yeni bir bakış açısı sunuyor. Blok zincirinin merkeziyetsiz özellikleri, Homomorfik Şifreleme ve diğer ileri şifreleme teknolojileriyle birleştirildiğinde, kişisel verilerin toplanması, depolanması ve kullanım şeklini tamamen değiştirmek mümkün olabilir.

Örneğin, Blok zincirine dayalı bir öneri sistemi şu şekilde çalışabilir: Kullanıcıların kişisel verileri şifreleme ile Blok zincirinde depolanır ve sadece kullanıcıların çözme Gizli Anahtarı vardır. Öneri Algoritması, şifreleme verileri üzerinde çalışarak şifreleme öneri sonuçları üretir. Bu sonuçlar, yalnızca kullanıcının izniyle çözülebilir ve kullanılabilir. Bu yöntem, önerinin doğruluğunu sağlarken kullanıcı gizliliğini maksimum düzeyde korur. Dahası, Akıllı Sözleşmeler, veri kullanımı kurallarını ve kısıtlamalarını otomatik olarak uygulamak için kullanılabilir, böylece şirketler verileri yalnızca kullanıcının açıkça onayladığı kapsamda kullanabilir. Bu, şeffaflığı artırmakla kalmaz, aynı zamanda kullanıcılara kendi verileri üzerinde daha fazla kontrol sağlar.

Görsel kaynak: zama.ai

a) Homomorfik Şifreleme nedir? Basit bir açıklama Homomorfik Şifreleme (HE), verileri çözmeden işleyebilen bir teknolojidir. Genel, izin gerektirmeyen Blokzincir üzerinde özel Akıllı Sözleşmeler oluşturmak için kullanılabilir, sadece belirli kullanıcılar işlem verilerini ve sözleşme durumunu görebilir. FHE geçmişte çok yavaş olduğu için pratik değildi, ancak son gelişmelerle bu hedef önümüzdeki birkaç yıl içinde gerçekleştirilecektir.

Bir örnek vererek açıklayayım. Diyelim ki şu an için iki iyi fren Peter ve Julie iki fren, ikisi de nadir pullar toplamayı seviyor. Bir gün Peter, koleksiyonlarında hangi pulların ortak olduğunu bilmek istiyor, ama kendi koleksiyonunu tamamen ortaya çıkarmak istemiyor.

Geleneksel yöntem: Peter, kendi posta pulu koleksiyonunu Julie'ye gösterdi. Julie, kendi koleksiyonuyla karşılaştırırken Peter'ın koleksiyonunu taradı. İkisinin de sahip olduğu pulları bulduğunda, bunları yeni bir listede kaydetti. Sonunda, Julie bu ortak posta pulları listesini Peter'a verdi. Bu şekilde Peter, onların ortak sahip oldukları pulları öğrendi, ancak aynı zamanda Julie, Peter'ın tam koleksiyon kataloğunu da gördü.

Gizlilik koruma yöntemi: Şimdi bir sihirli bir makine hayal edin. Peter ve Julie kendi posta pulları kataloğunu makineye girer. Makine mucizevi bir şekilde iki kataloğu karşılaştırır ve sadece ortak pulları Peter'a gösterir. Bu süreçte Julie Peter'ın kataloğunu göremez, Peter da Julie'nin kataloğunu göremez. Julie, sonucun ne olduğunu bilemez, Peter kendiliğinden söylemedikçe.

Bu, Homomorfik Şifreleme'nin blockchain dünyasındaki uygulamasıdır. Bu, bizi açık platformlarda gizli işlemler ve operasyonlar yapmamızı sağlar, gizliliği korurken aynı zamanda blok zincirinin şeffaflığını ve güvenliğini de korur. Bu teknoloji daha önce hız sorunları nedeniyle pratikte uygulanamıyordu, ancak son teknolojik gelişmelerle birlikte, gelecek birkaç yıl içinde gerçeğe dönüşme potansiyeline sahip olabilir, dijital yaşamımıza daha fazla gizlilik koruması ve yenilik getirebilir.

b) Homomorfik Şifreleme'nin büyüsü: şifreleme durumunda hesaplama yapmak Homomorfik Şifreleme'nin temel prensibi, şifrelenmiş veriler üzerinde yapılan işlemlerin, aynı işlemlerin şifrelenmemiş veriler üzerinde yapılmış sonuçlarına eşit olmasıdır. Bu, şifrelenmiş verileri anlamadan anlamlı hesaplamalar ve analizler yapmamıza olanak sağlar.

Homomorfik Şifreleme的主要类型包括:  Kısmen Homomorfik Şifreleme (Partially Homomorphic Encryption, PHE): Sadece bir tür işlemi destekler, toplama veya çarpma gibi. Örneğin: RSA şifreleme çarpma homomorfizmini destekler, Paillier şifreleme ise toplama homomorfizmini destekler.  Bir tür Homomorfik Şifreleme(Somewhat Homomorphic Encryption, SHE): Sınırlı sayıda toplama ve çarpma işlemi desteklenmektedir. Örneğin: erken dönem Gentry planı.  全Homomorfik Şifreleme(Fully Homomorphic Encryption, FHE): Toplamada ve çarpma işlemlerini istediğiniz kadar yapabilirsiniz, teorik olarak herhangi bir hesaplama yapılabilir. Örneğin: geliştirilmiş Gentry planı, IBM'in HElib kütüphanesi.  Leveled Homomorfik Şifreleme: 01928374656574839201 SHE ve FHE arasında, önceden tanımlanmış Derinlik destekli devre hesaplaması.

Teknik uygulama: ​ Kafes tabanlı Kriptografi: Çok sayıda modern FHE çözümü, Gentry'nin orijinal çözümü ve sonraki geliştirmeler gibi gitter kriptografisine dayanmaktadır. Bu çözümler genellikle Ring-LWE (halka üzerinde öğrenme hatası) sorununa dayanır.  Tam sayı tabanı planı: Van Dijk ve diğerleri tarafından önerilen bazı çözümler doğrudan tam sayılar üzerinde çalışır. Yaklaşık Matematik: CKKS planı, makine öğrenimi gibi uygulamalar için yaklaşık sayıları homomorfik hesaplamaya izin verir. ​​​基于学习(Learning-based): 一些方案结合机器学习技术,如基于神经网络的Homomorfik Şifreleme。

Tabii ki, güvenli̇ çok tarafli hesaplama gibi gerçek kullanım örnekleri de vardır, bir fonksiyonu birlikte hesaplarken her birinin girişini ifşa etmeden birden fazla katılımcı. Başka bir örnek ise gizlilik korumalı makine öğrenimi, şifreleme verileri üzerinde makine öğrenme modelini eğitmek ve çalıştırmak, veri gizliliğini korumak.

Homomorfik Şifreleme teknolojisi son derece güçlü olsa da, bazı zorluklarla karşı karşıyadır, özellikle hesaplama verimliliği sorunu. Tamamen Homomorfik Şifrelemenin hesaplama maliyeti hala çok yüksektir, bu da bazı gerçek zamanlı uygulamalarda kullanımını kısıtlamaktadır. Ancak, araştırmaların derinleşmesi ve donanımın ilerlemesi ile bu kısıtlamaların kademeli olarak aşıldığı görülmektedir.

Resim kaynağı: tvdn

c)与传统şifreleme方法的对比 Homomorfik Şifreleme(HE) ve Sıfır Bilgi Kanıtı(ZKP) şu anda kriptografi alanında büyük ölçüde takip edilen gizlilik koruma teknolojileridir, ancak uygulama şekilleri ve özellikleri açısından belirgin farklılıklar bulunmaktadır, birkaç temel farklılık vardır:

1. Homomorfik Şifreleme, şifreleme verileri üzerinde doğrudan hesaplama yapmayı sağlar, Sıfır Bilgi Kanıtı ise belirli bir ifadenin doğruluğunu açıklamadan kanıtlar. Veri erişilebilirliği açısından, Homomorfik Şifreleme genellikle şifrelenmiş verileri Blok zincirinde saklar, bu da verilere her zaman erişilebileceği ve işlenebileceği anlamına gelir. Bununla karşılaştırıldığında, Sıfır Bilgi Kanıtı orijinal verileri off-chain'de saklayabilir ve sadece on-chain'de doğrulama sonuçları sağlayabilir.
2. Homomorfik Şifreleme'nin önemli bir avantajı, mükemmel bir bileşebilirlik sağlamasıdır: Veriler şifrelendikten sonra on-chain'e yerleştirildiğinde, homomorfik özellikleri sayesinde diğer uygulamalara kolayca entegre edilerek daha fazla hesaplama ve işleme için kullanılabilir. Bu özellik, karmaşık gizlilik koruma uygulamaları oluştururken önemlidir. Öte yandan, Sıfır Bilgi Kanıtı'nın bu konuda esnekliği daha düşüktür ve bir kanıtın sonucunu doğrudan başka bir kanıt sürecinde kullanmak zordur. Ancak, bu iki teknik birbirini dışlamaz, aksine genellikle kendi avantajlarını kullanmak için birleştirilir.

区块链和隐私计算技术的不断发展，我们可以预见，Homomorfik Şifreleme和Sıfır Bilgi Kanıtı将在未来的隐私保护应用中扮演越来越重要的角色，它们的结合使用将为构建更安全、更隐私的Merkeziyetsizlik系统提供强大的技术支持。

Sonuç Bu veri odaklı çağda, önemli bir kavşaktayız. Homomorfik Şifreleme teknolojisi, sanki bir dijital dünyanın görünmez pelerini gibi, büyük verinin sunduğu kolaylıkların tadını çıkarırken güçlü bir gizlilik koruması sağlar. Bize şifreleme sisinde hesaplama yapma imkanı vererek, kişisel gizliliği korurken veri analizinin hassasiyetini ve değerini de korur.

Ancak, hassasiyet ve gizlilik dengesi bir sanattır. Homomorfik Şifreleme öneri sisteminin sihri, teknolojik yeniliklerinin yanı sıra, kişiselleştirilmiş hizmetler ve gizlilik koruması arasında ince bir denge noktası bulmaya çalışmasıdır. Ancak, bu denge kolay değildir. Hiçbir şey bedavaya gelmez, teknolojinin ilerlemesi her zaman zorluklar ve dengelemelerle birlikte gelir. Homomorfik Şifreleme güçlü olmasına rağmen, hesaplama masrafı hala yüksektir, bu da sistem yanıt hızını ve verimliliğini etkileyebilir. Ayrıca, şifreleme verilerinin güvenliğini nasıl sağlayacağımız, olası saldırılara nasıl karşı önlem alacağımız gibi sorunları sürekli takip etmeli ve çözmeliyiz.

Geleceği düşündüğümüzde, daha fazla yenilikçi teknolojinin ortaya çıkmasını umuyoruz. Bunlar, gizlilik koruması ile veri kullanımı arasındaki dengeyi devam ettirecektir. Belki bir gün, gerçek bir dijital ütopya inşa edebileceğiz, burada herkes verileri özgürce paylaşabilir ve kullanabilir, gizlilik endişesi olmadan.