Homomorfik Şifreleme: Web3 gizlilik korumanın gelecekteki yıldızı ve zorlukları

13 Ekim itibarıyla, üç ana kripto varlıkla ilgili tartışma yoğunluğu ve fiyat değişim durumu aşağıdaki gibidir:

Bitcoin'in geçen haftaki tartışma sayısı 12.52K olup, bir önceki haftaya göre %0.98'lik hafif bir düşüş göstermiştir. Pazar günü kapanış fiyatı 63916 dolar olup, bir önceki haftanın aynı dönemine göre %1.62'lik bir artış göstermiştir.

Ethereum'daki tartışma yoğunluğu geçen hafta arttı ve 3.63K kez ile %3.45'lik bir artış gösterdi. Ancak, pazar günü kapanış fiyatı 2530 dolar oldu ve bir önceki haftaya göre %4'lük bir düşüş yaşadı.

Diğer bir kripto varlık için geçen hafta yapılan tartışma sayısı 782'dir, bu da önceki haftaya göre %12.63'lük bir düşüş anlamına geliyor. Pazar günü kapanış fiyatı 5.26 dolardı ve bir önceki haftaya göre %0.25'lik bir düşüş göstermektedir.

Tam Homomorfik Şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, FHE) kriptografi alanında son derece potansiyel bir teknolojidir. Temel avantajı, şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapabilmesidir, bu da verilerin şifresini çözmeden yapılabilir ve bu da gizlilik koruma ve veri işleme için güçlü bir destek sağlar. FHE'nin uygulama alanı geniştir ve finans, sağlık, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, nesnelerin interneti ve blockchain gizlilik koruma gibi birçok alanı kapsar. Bununla birlikte, FHE'nin ticari yolda hala birçok zorlukla karşı karşıya olduğu gerçeği vardır.

FHE'nin Potansiyeli ve Uygulama Alanları

Homomorfik şifrelemenin en büyük avantajı gizlilik korumasıdır. Örneğin, bir şirket başka bir şirketin hesaplama gücünü kullanarak verileri analiz etmek istediğinde, ancak ikinci şirketin belirli içeriklere erişmesini istemediğinde, FHE devreye girebilir. Veri sahibi bilgileri şifreleyerek hesaplama tarafına iletebilir ve hesaplama sonuçları hala şifreli durumda kalır; veri sahibi, çözme işlemi sonrasında analiz sonuçlarına ulaşabilir. Bu mekanizma hem veri gizliliğini korur hem de gereken hesaplama işlerini gerçekleştirir.

Bu gizlilik koruma mekanizması, finans ve sağlık gibi veri hassas sektörler için özellikle önemlidir. Bulut bilişim ve yapay zekanın gelişimiyle birlikte, veri güvenliği giderek daha fazla dikkat çekmektedir. FHE, bu senaryolarda çok taraflı hesaplama koruması sağlayarak, tarafların gizli bilgileri ifşa etmeden işbirliği yapmalarını mümkün kılar. Blok zinciri teknolojisinde, FHE, zincir üzerindeki gizlilik koruma ve gizlilik ticareti incelemesi gibi işlevlerle veri işleme şeffaflığını ve güvenliğini artırmaktadır.

FHE ve Diğer Şifreleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Web3 alanında, FHE, sıfır bilgi kanıtı (ZK), çok taraflı hesaplama (MPC) ve güvenilir yürütme ortamı (TEE) ana gizlilik koruma yöntemleridir. ZK'dan farklı olarak, FHE, verileri önceden şifre çözmeden şifreli veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirebilir. MPC, tarafların gizli bilgileri birbirleriyle paylaşmadan, verilerin şifreli olduğu durumlarda hesaplama yapmalarına olanak tanır. TEE ise güvenli bir ortamda hesaplama sağlar, ancak veri işlemenin esnekliği nispeten sınırlıdır.

Bu şifreleme teknolojilerinin her birinin avantajları vardır, ancak karmaşık hesaplama görevlerini destekleme konusunda FHE özellikle öne çıkmaktadır. Ancak, FHE'nin pratik uygulamalarda yüksek hesaplama maliyeti ve düşük ölçeklenebilirlik gibi sorunlarla karşı karşıya kalması, gerçek zamanlı uygulamalardaki performansını sınırlamaktadır.

FHE'nin Sınırlamaları ve Zorlukları

FHE teorisinin güçlü bir temeli olmasına rağmen, ticari uygulamalarda pratik zorluklarla karşılaşılmaktadır:

1. Büyük ölçekli hesaplama maliyetleri: FHE, büyük miktarda hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar ve şifrelenmemiş hesaplamalara kıyasla maliyetleri önemli ölçüde artırır. Yüksek dereceli çok terimli işlemler için işlem süresi polinomik olarak artar ve gerçek zamanlı hesaplama gereksinimlerini karşılamak zordur. Maliyetleri düşürmek, özel donanım hızlandırmasına dayanmalıdır, ancak bu da dağıtım karmaşıklığını artırır.

2. Sınırlı operasyon yeteneği: FHE, şifreli verilerin toplama ve çarpma işlemlerini gerçekleştirebilse de, karmaşık doğrusal olmayan işlemler için sınırlı destek sağlamaktadır. Bu, derin sinir ağları gibi yapay zeka uygulamalarını içeren durumlarda bir darboğazdır. Mevcut FHE çözümleri esas olarak doğrusal ve basit çok terimli hesaplamalar için uygundur, doğrusal olmayan model uygulamaları önemli ölçüde sınırlıdır.

3. Çoklu kullanıcı desteğinin karmaşıklığı: FHE, tek kullanıcı senaryolarında iyi performans gösterirken, çoklu kullanıcı veri kümeleriyle ilgili olduğunda sistemin karmaşıklığı hızla artmaktadır. Farklı anahtarlarla şifrelenmiş veri kümelerinin işlenmesine izin veren çok anahtarlı FHE çerçeveleri olsa da, anahtar yönetimi ve sistem mimarisinin karmaşıklığı önemli ölçüde artmaktadır.

FHE ve Yapay Zeka'nın Birleşimi

Veri odaklı çağımızda, yapay zeka (AI) birçok alanda yaygın olarak kullanılmakta, ancak veri gizliliği endişeleri genellikle kullanıcıların hassas bilgileri paylaşmaktan kaçınmasına neden olmaktadır. FHE, AI alanında gizlilik koruma çözümleri sunmaktadır. Bulut bilişim senaryolarında, veri iletimi ve depolama genellikle şifreli olsa da, işleme süreci genellikle açık metin durumundadır. FHE sayesinde, kullanıcı verileri şifrelenmiş durumda işlenebilir, gizlilik sağlanır.

Bu avantaj, GDPR gibi düzenlemelerin gereklilikleri altında özellikle önemlidir, çünkü bu düzenlemeler kullanıcıların veri işleme yöntemleri hakkında bilgilendirilme hakkına sahip olmalarını ve verilerin iletim sürecinde korunmasını sağlamaktadır. FHE'nin uçtan uca şifrelemesi, uyumluluk ve veri güvenliği için bir garanti sunmaktadır.

Günümüzde FHE'nin blok zincirindeki uygulamaları ve projeleri

FHE, blok zincirinde veri gizliliğini korumak için özellikle zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verisi gizliliği, zincir üzerindeki oylama gizliliği ve zincir üzerindeki gizli işlem denetimi gibi alanlarda kullanılmaktadır. Şu anda, birçok proje FHE teknolojisini gizlilik korumanın gerçekleştirilmesi için kullanmaktadır:

1. Bir şirketin inşa ettiği FHE çözümü, birçok gizlilik koruma projesinde yaygın olarak kullanılmaktadır.

2. Bir şirket TFHE teknolojisine dayalı olarak, mantıksal işlemler ve düşük bit uzunluğundaki tam sayı işlemlerine odaklanmakta ve blockchain ile AI uygulamaları için FHE geliştirme yığını inşa etmektedir.

3. Başka bir şirket, blockchain ağları için yeni bir akıllı sözleşme dili ve HyperghraphFHE kütüphanesi geliştirdi.

4. Bazı şirketler, FHE kullanarak AI hesaplama ağlarındaki gizliliği korumakta ve çeşitli AI modellerini desteklemektedir.

5. Bir proje, FHE ile yapay zekayı birleştirerek merkeziyetsiz ve gizlilik koruyucu bir AI ortamı sunmaktadır.

6. Ayrıca projeler, Ethereum'un Layer 2 çözümü olarak, FHE Rollups ve FHE Coprocessors'ı destekler, EVM ile uyumludur ve Solidity ile yazılmış akıllı sözleşmeleri destekler.

Sonuç

FHE, şifreli veriler üzerinde hesaplama yapabilen bir ileri teknoloji olarak, veri gizliliğini koruma konusunda belirgin avantajlara sahiptir. Mevcut durumda FHE'nin ticari uygulamaları, büyük hesaplama yükü ve kötü ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşı karşıya kalmasına rağmen, donanım hızlandırma ve algoritma optimizasyonu sayesinde bu sorunların zamanla çözülmesi umulmaktadır. Blok zinciri teknolojisinin gelişimiyle birlikte, FHE, gizlilik koruma ve güvenli hesaplama alanında giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Gelecekte, FHE, gizlilik koruma hesaplamalarını destekleyen temel teknoloji haline gelme potansiyeline sahip olup, veri güvenliğine yeni devrim niteliğinde atılımlar getirebilir.