Tamamen homomorfik şifreleme teknolojisi FHE: Gizlilik koruma ve AI gelişiminin köprüsü

Son zamanlarda piyasa dalgalanmaları oldukça azaldı ve bu, yeni teknolojilere odaklanmak için bize daha fazla zaman sağladı. 2024'te kripto piyasası önceki yıllardaki kadar hareketli olmasa da, bugün tartışacağımız "tamamen homomorfik şifreleme" (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE) gibi olgunlaşmaya doğru ilerleyen bazı yeni teknolojiler var.

FHE bu karmaşık kavramı anlamak için önce "şifreleme", "homomorfik" ve "tam" terimlerinin anlamını bilmemiz gerekiyor.

şifrelemenin temel kavramları

şifreleme, bilgilerin güvenliğini sağlamak için bir yöntemdir. Diyelim ki Alice, Bob'a bir gizli sayı "1314 520" iletmek istiyor, ancak bunu üçüncü bir taraf olan C aracılığıyla yapmak zorunda. Gizliliği sağlamak için, Alice her bir sayıyı 2 ile çarpabilir, böylece "2628 1040" haline gelir. Bob, aldıktan sonra her bir sayıyı 2'ye bölerek orijinal bilgiyi geri kazanabilir. Bu, basit bir simetrik şifreleme yöntemidir.

Homomorfik Şifrelemenin Prensibi

Homomorfik Şifreleme daha ileri bir aşamaya geçer; bu, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmaya olanak tanır, şifrelemeyi çözmeden. Örneğin, Alice 12 aylık elektrik faturasını hesaplamak istiyor; her ay 400 yuan, ancak başkalarının kesin miktarı bilmesini istemiyor. 400 ve 12'yi ayrı ayrı 2 ile şifreleyerek çarptırabilir ve C'ye 800×24 hesaplatabilir. C, sonucu 19200 bulduğunda, Alice bunu 4'e bölerek doğru sonucu 4800 yuan olarak elde eder. Bu süreçte, C gerçekten ne hesaplandığını bilmez.

Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği

Ancak, basit homomorfik şifreleme kırılabilir. Tamamen homomorfik şifreleme, daha karmaşık matematiksel işlemleri tanıtarak şifrelenmiş verilerin neredeyse imkansız bir şekilde kırılmasını sağlarken, şifrelenmiş durumda istenen sayıda toplama ve çarpma işlemi yapılmasına da izin verir. Bu, tamamen homomorfik şifrelemenin kriptolojide önemli bir atılım olmasını sağlar.

FHE'nin AI Alanındaki Uygulamaları

FHE teknolojisinin AI alanında geniş uygulama potansiyeli vardır. AI, büyük miktarda veri eğitimine ihtiyaç duyar, ancak bu veriler genellikle gizliliği içerir. FHE, veri gizliliğini korurken, AI'nın şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapmasına ve öğrenmesine olanak tanır. Örneğin:

1. Kullanıcılar hassas verileri şifreleyip AI'ye sunabilir.
2. AI şifreli veriler üzerinde hesaplama ve öğrenme yapar.
3. AI şifreleme sonuçları çıktısı.
4. Kullanıcı yerel olarak sonuçları şifre çözerek gerekli bilgilere ulaşır.

Bu yöntem hem kullanıcı gizliliğini koruyor hem de AI'nin işlevselliğini etkilemiyor.

FHE'nin Pratik Uygulama Alanları

FHE teknolojisi, yüz tanıma gibi birçok alanda uygulanabilir. Gerçek insan olup olmadığını, orijinal yüz verilerine dokunmadan belirleyebilir. Bu, gizlilik koruma ile işlevsellik sağlama arasındaki çelişkiyi çözmektedir.

Ancak, FHE hesaplaması büyük bir hesaplama gücü gerektirir. Bu sorunu çözmek için bazı projeler, özel hesaplama ağları ve altyapılar inşa etmektedir. Örneğin, bir proje, FHE ağının çalışmasını desteklemek için madencilik ekipmanına benzer donanımlar ve özel bir NFT geliştirmiştir.

FHE'nin AI Gelişimine Anlamı

Eğer FHE teknolojisi AI alanında yaygın olarak kullanılırsa, AI'nın gelişimini büyük ölçüde hızlandıracaktır. Şu anda, birçok ülkenin AI üzerindeki düzenlemeleri esas olarak veri güvenliği ve gizlilik korumasına odaklanmaktadır. FHE teknolojisinin olgunlaşması, bu sorunların çözümünde anahtar olabilir.

Ulusal güvenlikten kişisel gizlilik korumaya, FHE teknolojisinin potansiyel uygulama alanları bulunmaktadır. AI'nın hızla geliştiği bir çağda, FHE insan gizliliğini korumanın son savunma hattı haline gelebilir.