tamamen homomorfik şifreleme FHE: AI çağında gizlilik koruma aracı
Son zamanlarda kripto para piyasası durgundu, ancak bazı yeni teknolojiler hâlâ istikrarlı bir şekilde gelişiyor, tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE) dikkat çekici bir alan. Bu yılın Mayıs ayında, Ethereum'un kurucusu Vitalik Buterin de FHE hakkında bir makale yayımladı ve sektör içinde geniş bir tartışma başlattı.
FHE bu karmaşık kavramı anlamak için öncelikle "şifreleme" ve "homomorfik" terimlerinin anlamını ve neden "tam" özelliğinin vurgulandığını anlamamız gerekiyor.
Şifrelemenin Temel Kavramları
En basit şifreleme yöntemine aşina değiliz. Diyelim ki Alice, Bob'a bir gizli mesaj "1314 520" iletmek istiyor, ancak bunu üçüncü bir taraf olan C aracılığıyla yapmak zorunda. Bilgilerin güvenliğini sağlamak için, Alice her bir sayıyı 2 ile çarparak şifreleme yapabilir, bu da "2628 1040" olur. Bob mesajı aldığında, sadece her bir sayıyı 2'ye bölerek orijinal bilgiyi çözebilir. Bu simetrik şifreleme yöntemi, güvenilmez bir iletici aracılığıyla gizli iletişim sağlamayı mümkün kılar.
Homomorfik Şifrelemenin Prensibi
Homomorfik şifreleme ise bir adım daha ileri gidiyor. Diyelim ki Alice sadece en temel olan 2 ile çarpma ve 2 ile bölme işlemlerini biliyor, şimdi evindeki 12 aylık elektrik faturasının toplamını hesaplaması gerekiyor (aylık 400 yuan), ancak başkalarının kesin tutarı bilmesini istemiyor. 400 ve 12'yi sırayla 2 ile çarpıp şifreledikten sonra, C'den 800×24'ün sonucunu hesaplamasını isteyebilir. C 19200'ü hesapladıktan sonra Alice'e bildiriyor; Alice, sonucu 4'e bölerek doğru elektrik faturası toplamı olan 4800 yuan'ı elde ediyor. Bu süreçte, C hesaplamayı tamamladı ancak gerçek verileri öğrenemedi ve verilerin gizli hesaplamasını gerçekleştirdi.
Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği
Ancak, basit homomorfik şifrelemenin hala kırılma riski vardır. Tamamen homomorfik şifreleme, daha karmaşık bir gürültü ekleyerek, şifrelenmiş verilere sınırsız sayıda toplama ve çarpma işlemi yapmaya izin verir, bu da kırılma zorluğunu büyük ölçüde artırır. Bu, FHE'nin yalnızca basit hesaplamalarla sınırlı kalmayan daha geniş matematiksel sorunlara uygulanabilmesini sağlar.
2009 yılında, Gentry ve diğer araştırmacılar tarafından önerilen yeni bir yaklaşım tamamen homomorfik şifrelemenin gerçekleştirilmesi için bir yol açtı ve bu, kriptografi alanında önemli bir atılım olarak kabul edildi.
FHE'nin AI alanındaki uygulamaları
FHE teknolojisi, AI alanında geniş bir uygulama potansiyeline sahiptir. Şu anda AI'nın gelişimi, veri gizliliği ve güvenliğiyle ilgili zorluklarla karşı karşıya; FHE, bu çelişkiyi çözmede anahtar bir teknoloji haline gelebilir. FHE aracılığıyla, kullanıcılar hassas verileri şifreleyerek AI'ya işlenmesi için sunabilir, AI hesaplamayı tamamladıktan sonra şifreli sonuçları geri döndürür ve kullanıcı yerel olarak şifreyi çözer. Böylece, gizliliği korurken AI'nın güçlü hesaplama gücünden yararlanmış olurlar.
FHE projesinin gelişimi
Şu anda, FHE teknolojisinin araştırma ve uygulamasına adanmış birçok proje bulunmaktadır, bunlar arasında Zama, Mind Network, Fhenix gibi projeler yer almaktadır. Dikkate değer bir proje, tanınmış bir işlem platformu tarafından yatırımı yapılan Privasea'dır; bu proje, FHE'nin gerektirdiği büyük hesaplama gücü sorununu çözmek için PoW ve PoS'u birleştiren bir ağ mimarisi önermektedir.
Privasea, WorkHeart USB adında bir PoW donanım cihazı ve StarFuel NFT adında bir tür PoS varlığı tanıttı. Bu yenilikçi tasarım, gerekli hesaplama gücünü sağlarken bazı yasal risklerden kaçınmayı amaçlıyor.
FHE'nin Gelecek Görünümü
Eğer FHE teknolojisi yapay zeka alanında yaygın bir şekilde uygulanabilirse, yapay zekanın gelişimini büyük ölçüde hızlandıracak ve aynı zamanda veri güvenliği ve gizlilik koruma sorunlarını çözecektir. Ulusal güvenlikten kişisel gizliliğe kadar, FHE dijital çağın önemli bir garantisi haline gelebilir.
AI teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte, önümüzdeki on yıl içinde AIsiz bir dünyanın nasıl olacağını hayal etmek belki de zor. Bu bağlamda, FHE teknolojisinin olgunlaşması, insanlığa kritik bir gizlilik koruma kalkanı sağlayacak ve AI çağının son savunma hattı haline gelecektir.
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 gizlilik koruma teknolojisi ve uygulama potansiyeli
tamamen homomorfik şifreleme FHE: AI çağında gizlilik koruma aracı
Son zamanlarda kripto para piyasası durgundu, ancak bazı yeni teknolojiler hâlâ istikrarlı bir şekilde gelişiyor, tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE) dikkat çekici bir alan. Bu yılın Mayıs ayında, Ethereum'un kurucusu Vitalik Buterin de FHE hakkında bir makale yayımladı ve sektör içinde geniş bir tartışma başlattı.
FHE bu karmaşık kavramı anlamak için öncelikle "şifreleme" ve "homomorfik" terimlerinin anlamını ve neden "tam" özelliğinin vurgulandığını anlamamız gerekiyor.
Şifrelemenin Temel Kavramları
En basit şifreleme yöntemine aşina değiliz. Diyelim ki Alice, Bob'a bir gizli mesaj "1314 520" iletmek istiyor, ancak bunu üçüncü bir taraf olan C aracılığıyla yapmak zorunda. Bilgilerin güvenliğini sağlamak için, Alice her bir sayıyı 2 ile çarparak şifreleme yapabilir, bu da "2628 1040" olur. Bob mesajı aldığında, sadece her bir sayıyı 2'ye bölerek orijinal bilgiyi çözebilir. Bu simetrik şifreleme yöntemi, güvenilmez bir iletici aracılığıyla gizli iletişim sağlamayı mümkün kılar.
Homomorfik Şifrelemenin Prensibi
Homomorfik şifreleme ise bir adım daha ileri gidiyor. Diyelim ki Alice sadece en temel olan 2 ile çarpma ve 2 ile bölme işlemlerini biliyor, şimdi evindeki 12 aylık elektrik faturasının toplamını hesaplaması gerekiyor (aylık 400 yuan), ancak başkalarının kesin tutarı bilmesini istemiyor. 400 ve 12'yi sırayla 2 ile çarpıp şifreledikten sonra, C'den 800×24'ün sonucunu hesaplamasını isteyebilir. C 19200'ü hesapladıktan sonra Alice'e bildiriyor; Alice, sonucu 4'e bölerek doğru elektrik faturası toplamı olan 4800 yuan'ı elde ediyor. Bu süreçte, C hesaplamayı tamamladı ancak gerçek verileri öğrenemedi ve verilerin gizli hesaplamasını gerçekleştirdi.
Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği
Ancak, basit homomorfik şifrelemenin hala kırılma riski vardır. Tamamen homomorfik şifreleme, daha karmaşık bir gürültü ekleyerek, şifrelenmiş verilere sınırsız sayıda toplama ve çarpma işlemi yapmaya izin verir, bu da kırılma zorluğunu büyük ölçüde artırır. Bu, FHE'nin yalnızca basit hesaplamalarla sınırlı kalmayan daha geniş matematiksel sorunlara uygulanabilmesini sağlar.
2009 yılında, Gentry ve diğer araştırmacılar tarafından önerilen yeni bir yaklaşım tamamen homomorfik şifrelemenin gerçekleştirilmesi için bir yol açtı ve bu, kriptografi alanında önemli bir atılım olarak kabul edildi.
FHE'nin AI alanındaki uygulamaları
FHE teknolojisi, AI alanında geniş bir uygulama potansiyeline sahiptir. Şu anda AI'nın gelişimi, veri gizliliği ve güvenliğiyle ilgili zorluklarla karşı karşıya; FHE, bu çelişkiyi çözmede anahtar bir teknoloji haline gelebilir. FHE aracılığıyla, kullanıcılar hassas verileri şifreleyerek AI'ya işlenmesi için sunabilir, AI hesaplamayı tamamladıktan sonra şifreli sonuçları geri döndürür ve kullanıcı yerel olarak şifreyi çözer. Böylece, gizliliği korurken AI'nın güçlü hesaplama gücünden yararlanmış olurlar.
FHE projesinin gelişimi
Şu anda, FHE teknolojisinin araştırma ve uygulamasına adanmış birçok proje bulunmaktadır, bunlar arasında Zama, Mind Network, Fhenix gibi projeler yer almaktadır. Dikkate değer bir proje, tanınmış bir işlem platformu tarafından yatırımı yapılan Privasea'dır; bu proje, FHE'nin gerektirdiği büyük hesaplama gücü sorununu çözmek için PoW ve PoS'u birleştiren bir ağ mimarisi önermektedir.
Privasea, WorkHeart USB adında bir PoW donanım cihazı ve StarFuel NFT adında bir tür PoS varlığı tanıttı. Bu yenilikçi tasarım, gerekli hesaplama gücünü sağlarken bazı yasal risklerden kaçınmayı amaçlıyor.
FHE'nin Gelecek Görünümü
Eğer FHE teknolojisi yapay zeka alanında yaygın bir şekilde uygulanabilirse, yapay zekanın gelişimini büyük ölçüde hızlandıracak ve aynı zamanda veri güvenliği ve gizlilik koruma sorunlarını çözecektir. Ulusal güvenlikten kişisel gizliliğe kadar, FHE dijital çağın önemli bir garantisi haline gelebilir.
AI teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte, önümüzdeki on yıl içinde AIsiz bir dünyanın nasıl olacağını hayal etmek belki de zor. Bu bağlamda, FHE teknolojisinin olgunlaşması, insanlığa kritik bir gizlilik koruma kalkanı sağlayacak ve AI çağının son savunma hattı haline gelecektir.