Tamamen homomorfik şifreleme teknolojisinin içeriği ve uygulama perspektifleri üzerine tartışma

Son dönemde piyasa durumu yavaşladı ve bu, bize yeni teknolojilerin gelişimine daha fazla odaklanma süresi sağladı. 2024 yılı kripto piyasası geçmiş yıllardaki kadar heyecan verici olmayabilir, ancak yine de bazı yeni teknolojiler yavaş yavaş olgunlaşıyor. Bugün, dikkat çekici bir teknolojiye odaklanacağız - tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE).

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

şifrelemenin temel kavramları

şifreleme, bilgi güvenliğini korumanın yaygın bir yoludur. Örneğin, Alice gizli bir mesajı "1314 520" üçüncü bir kişi aracılığıyla Bob'a iletmek istiyorsa, her sayıyı 2 ile çarparak basit bir şifreleme yöntemi kullanabilir ve bunu "2628 1040" haline getirebilir. Bob aldığında, her sayıyı 2'ye bölerek orijinal mesajı çözebilir. Bu yöntem, Alice ve Bob'un güvenilmeyen bir iletici aracılığıyla güvenli bir şekilde bilgi alışverişi yapmalarını sağlar.

Homomorfik Şifrelemenin Prensibi

Homomorfik Şifreleme daha da ileri gidiyor; bu, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmaya olanak tanır, öncelikle çözmeye gerek kalmadan. Örneğin, Alice evinin 12 aylık elektrik faturasının toplamını hesaplamak istiyor (her ay 400 yuan), ancak karmaşık hesaplamalarda iyi değil ve kesin rakamları ifşa etmek istemiyor. 400 ve 12'yi sırasıyla 2 ile çarpıp şifreleyebilir ve ardından birine 800×24'ün sonucunu hesaplamasını isteyebilir. 19200 sonucunu aldıktan sonra, Alice sadece sonucu 4'e bölerek gerçek elektrik faturasının 4800 yuan olduğunu öğrenebilir. Bu süreçte, hesaplayıcı orijinal verileri öğrenemez, bu da homomorfik şifrelemenin özelliklerini yansıtır.

Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği

Ancak, basit homomorfik şifreleme kırılabilir. Güvenliği artırmak için, birden fazla çarpma ve toplama işlemi gibi daha karmaşık şifreleme yöntemleri getirilmelidir. Tamamen homomorfik şifreleme, şifreli veriler üzerinde istenilen sayıda toplama ve çarpma işlemi yapmaya izin verir, bu da güvenliği büyük ölçüde artırır ve üçüncü tarafların orijinal veriyi neredeyse çıkarım yapmasını imkansız hale getirir.

FHE teknolojisinin uygulama perspektifi

FHE teknolojisinin yapay zeka alanında geniş bir uygulama potansiyeli vardır. AI modellerinin büyük miktarda veriye ihtiyaç duyması gerekir, ancak bu veriler genellikle gizliliği içerir. FHE, veri gizliliğini korurken, AI'nın şifrelenmiş veriler üzerinde işlem yapmasına izin verebilir. Örneğin, kullanıcı hassas verileri şifreledikten sonra AI'ya hesaplama için verebilir, AI şifreli sonuçları döner, kullanıcı yerel olarak şifreyi çözdüğünde gerekli bilgiyi elde edebilir, bu süreçte AI orijinal verilere erişemez.

Bu teknoloji, yüz tanıma gibi gizliliğin korunması gereken senaryolar için önemli bir anlam taşımaktadır. Kişisel hassas bilgileri ifşa etmeden kimlik doğrulama gibi işlevleri gerçekleştirebilir.

FHE'nin Zorlukları ve Çözüm Önerileri

FHE'nin geniş bir potansiyeli olmasına rağmen, pratik uygulamaları büyük hesaplama kaynakları talebi ile karşı karşıya. Bu sorunu çözmek için bazı projeler özel donanım ve ağ mimarileri geliştirmektedir. Örneğin, bazı projeler PoW ve PoS mekanizmalarını birleştiren ağ yapıları önermiş ve FHE hesaplamalarını desteklemek için güçlü bir hesaplama ağı oluşturmak amacıyla özel madencilik ekipmanları geliştirmiştir.

FHE'nin AI ve veri gizliliği üzerindeki etkisi

Eğer FHE teknolojisi AI alanında yaygın olarak uygulanabilirse, mevcut AI gelişiminin karşılaştığı veri gizliliği ve güvenlik sorunlarını büyük ölçüde hafifletecektir. Bireysel gizlilik korumasından ulusal güvenliğe kadar, FHE önemli bir rol oynayabilir. Gelecekteki AI çağında, FHE teknolojisi muhtemelen insan gizliliğini korumanın son savunma hattı haline gelecektir.

Teknolojinin sürekli ilerlemesiyle, FHE'nin daha fazla alanda uygulanmasını bekliyoruz ve bu, veri güvenliği ve gizliliği koruma konusunda yeni olasılıklar sunuyor.