Tamamen Homomorfik Şifreleme Teknolojisini Keşfetmek: AI Çağında Gizlilik Koruma Aracı

Son zamanlarda kripto piyasası çok fazla dalgalanma göstermese de, hala bazı yeni teknolojiler yavaş yavaş olgunlaşıyor. Bunlardan biri, tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, FHE) teknolojisi, dikkat çekici bir yön. Bu yılın Mayıs ayında, Ethereum'un kurucusu Vitalik Buterin de FHE hakkında özel bir makale yayımlayarak sektörde geniş çapta tartışmalara yol açtı.

FHE bu karmaşık kavramı anlamak için öncelikle "şifreleme" ve "homomorfik" terimlerinin anlamını ve neden "tam" homomorfik şifrelemenin gerçekleştirilmesi gerektiğini anlamamız gerekiyor.

Şifrelemenin Temel Kavramları

şifreleme, bilgi güvenliğini korumanın yaygın bir yoludur. Örneğin, Alice, üçüncü taraf C aracılığıyla Bob'a "1314 520" mesajını iletmek ister. Gizliliği sağlamak için, Alice her bir sayıyı 2 ile çarparak basit bir şifreleme yapabilir ve bunu "2628 1040" haline getirebilir. Bob aldıktan sonra, sadece her bir sayıyı 2'ye bölerek orijinal bilgiyi geri elde edebilir. Bu, temel bir simetrik şifreleme yöntemidir.

Homomorfik Şifreleme'nin Prensibi

Homomorfik Şifreleme ise daha ileri bir aşamadır; bu, şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan işlem yapmaya izin verir, öncelikle çözmeye gerek kalmadan. 7 yaşındaki Alice'in sadece en basit olan 2 ile çarpma ve 2 ile bölme işlemlerini bildiğini varsayalım, ailesinin 12 ay boyunca elektrik faturasının toplamını (aylık 400 yuan) hesaplaması gerekiyor. Alice, 400 ve 12'yi sırasıyla 2 ile çarparak şifreleyebilir ve üçüncü bir taraf olan C'den 800×24'ün sonucunu hesaplamasını isteyebilir. C, 19200 sonucuna ulaştığında, Alice sonucu 4'e böler ve doğru elektrik fatura toplamı olan 4800 yuan'ı elde eder. Bu süreçte C, gerçek elektrik fatura miktarını ve ay sayısını bilmemekte, bu da homomorfik şifrelemenin özelliklerini göstermektedir.

Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği

Ancak, basit homomorfik şifreleme kırılabilir. Örneğin, C, deneme-yanılma yöntemiyle orijinal verileri çıkarabilir. Bu nedenle, daha karmaşık tamamen homomorfik şifreleme teknolojilerine ihtiyaç vardır. Tamamen homomorfik şifreleme, şifrelenmiş veriler üzerinde sınırsız sayıda toplama ve çarpma işlemi yapılmasına izin verir, bu da kırma zorluğunu büyük ölçüde artırır. Bu durum, tamamen homomorfik şifrelemenin kriptografi alanındaki önemli bir atılım olmasını sağladı; 2009 yılında Gentry ve diğer araştırmacılar yeni bir yaklaşım önerene kadar tamamen homomorfik şifreleme gerçekleştirilmedi.

FHE'nin AI Alanındaki Uygulama Geleceği

FHE teknolojisi, AI alanında geniş bir uygulama potansiyeline sahiptir. AI modeli eğitimi, büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar, ancak birçok veri gizlilik sorunlarıyla ilgilidir. FHE, veri gizliliğini korurken AI modelinin şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama ve öğrenme yapmasına olanak tanır. Özellikle şöyle:

1. Veri sahipleri, hassas verileri tamamen homomorfik şifreleme ile şifreleyebilir.
2. Şifrelenmiş verileri AI'ye hesaplama için sağla
3. AI çıktısı şifreleme sonuçları
4. Veri sahibinin yerel olarak güvenli bir şekilde şifre çözme sonucu

Bu yöntem hem orijinal verinin gizliliğini koruyor hem de AI'nın hesaplama gücünden tam olarak yararlanarak "hem bunu hem de bunu" hedefini gerçekleştiriyor.

FHE Projeleri ve Pratik Uygulamaları

Şu anda Zama, Privasea, Mind Network gibi birçok proje FHE teknolojisini araştırıyor. Örneğin, bir yüz tanıma uygulamasında FHE, AI'nın kullanıcı yüz bilgilerini ifşa etmeden gerçek bir insan olup olmadığını belirlemesine olanak tanıyabilir.

Ancak, FHE hesaplamaları büyük bir hesaplama gücü gerektirir. Bu sorunu çözmek için, bazı projeler özel hesaplama ağları ve destekleyici altyapılar inşa etmektedir. Örneğin, bir proje madencilik ekipmanlarına benzer donanım ürünleri ve kullanıcıları ağ inşasına katılmaları için teşvik etmek amacıyla NFT biçiminde "çalışma belgesi" yayımlamıştır.

FHE'nin Önemli Anlamı

AI teknolojisinin yaygınlaşmasıyla birlikte, veri gizliliği sorunları giderek daha belirgin hale geliyor. Kişisel gizlilikten ulusal güvenliğe kadar, FHE teknolojisinin potansiyel önemli uygulamaları bulunmaktadır. Örneğin, askeri alanda, FHE, tarafların hassas bilgileri korurken AI teknolojisinden yararlanmasını sağlayabilir. Günlük yaşamda, cep telefonlarında yüz tanıma kilidinin açılmasından çeşitli gizli veri işlemlerine kadar, FHE önemli bir rol oynayabilir.

Eğer FHE teknolojisi gerçekten olgunlaşabilirse, bu, AI çağında insanlığın gizliliğini korumanın son savunma hattı haline gelecektir ve bireyler, işletmeler ve ülkeler üzerinde derin etkileri olacaktır.