Tamamen Homomorfik Şifreleme FHE: AI Çağında Gizlilik Koruma Aracı
Son zamanlarda şifreleme piyasasındaki gelişmeler yavaşladı ve bu, bazı yeni teknolojilerin gelişimine daha fazla odaklanmamız için bize daha fazla zaman tanıdı. 2024 piyasası, önceki yıllardaki kadar hareketli olmasa da, yine de bazı yeni teknolojiler yavaş yavaş olgunlaşıyor. Bunlar arasında "tamamen homomorfik şifreleme" (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE) dikkat çekici bir alan.
Tamamen homomorfik şifreleme gibi karmaşık bir kavramı anlamak için önce "şifreleme" ve "homomorfik" terimlerinin anlamını ve neden "tam" kelimesinin vurgulandığını anlamamız gerekiyor.
Şifrelemenin Temel Kavramları
En basit şifreleme yöntemini herkes iyi bilir. Diyelim ki Alice, Bob'a "1314 520" adlı bir gizli mesaj göndermek istiyor, ancak bunu üçüncü bir taraf olan C aracılığıyla iletmesi gerekiyor. Bilgilerin güvenliğini sağlamak için, Alice basit bir şifreleme yöntemi kullanabilir: her sayıyı 2 ile çarparak. Böylece iletilen bilgiler "2628 1040" haline gelir. Bob mesajı aldığında, her sayıyı 2'ye bölerek orijinal bilgiyi çözebilir.
Bu simetrik şifreleme yöntemi, Alice ve Bob'un, iletici C'ye güvenmeden bilgi alışverişi yapmalarını sağlar. Bu, birçok casus filminde yaygın olarak görülen bir iletişim şeklidir.
Homomorfik Şifrelemenin Kavramı
Şimdi, Alice'in sadece 7 yaşında olduğunu ve yalnızca en temel çarpma ve bölme işlemlerini bildiğini varsayalım. Ailesinin 12 aylık elektrik faturasını hesaplaması gerekiyor, her ay 400 yuan. Ancak 400'ü 12 ile çarpmak onun için çok zor.
Alice, başkalarının evinin elektrik faturasını bilmesini istemiyor çünkü bu özel bir bilgi. Bu yüzden, bir yöntem düşündü: sayıları 2 ile çarparak şifrelemek ve ardından C'den 800'ü 24 ile çarpmasını istemek.
C çok hızlı bir şekilde sonucun 19200 olduğunu hesapladı ve Alice'e söyledi. Alice bu sonucu önce 2'ye, sonra tekrar 2'ye bölerek doğru elektrik ücretini toplam 4800 TL olarak buldu.
Bu, basit bir çarpma homomorfik şifreleme örneğidir. 800 çarpı 24 aslında 400 çarpı 12'nin bir eşleşmesidir, şifrelemeden önceki ve sonraki biçim aynı kalmaktadır, bu nedenle "homomorfik" olarak adlandırılır. Bu yöntem, Alice'in hassas bilgileri ifşa etmeden güvensiz bir üçüncü tarafa hesaplama yaptırmasına olanak tanır.
Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği
Ancak, gerçek dünya sorunları genellikle daha karmaşıktır. Eğer C yeterince akıllıysa, Alice'in orijinal verilerini tümevarım yöntemiyle çözebilir. Bu durumda daha güçlü bir "tamamen homomorfik şifreleme" teknolojisine ihtiyaç vardır.
Alice, mevcut çarpma temeline daha fazla şifreleme adımı ekleyebilir, örneğin birden fazla çarpma ve toplama işlemi. Bu, C'nin kırılması zorlaştırır. Ancak, eğer şifreleme işlemi sayısı sınırlıysa, hala "kısmi" homomorfik şifreleme olarak adlandırılabilir.
"Tamamen" homomorfik şifrelemenin hedefi, karmaşık bir çok terimli üzerinde sonsuz sayıda toplama ve çarpma şifreleme işlemi yapmaya izin vermek ve çözme işleminden sonra doğru sonuçları elde etmektir. Bu teknoloji, yalnızca basit aritmetik ile sınırlı olmamakla birlikte, neredeyse her matematiksel sorunların hesaplamasında uygulanabilir.
Tamamen homomorfik şifreleme teknolojisi 2009 yılına kadar çığır açan bir ilerleme kaydedemedi. Gentry ve diğer akademisyenlerin sunduğu yeni yöntem, bu alanda yeni olanaklar açtı.
Tamamen homomorfik şifrelemenin uygulama alanları
Tamamen homomorfik şifreleme teknolojisi, yapay zeka alanında geniş bir uygulama potansiyeline sahiptir. Bilindiği gibi, güçlü AI sistemleri büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar, ancak birçok veri yüksek gizlilik değerine sahiptir. FHE teknolojisi, bu çelişkiyi çözmek için bir olasılık sunmaktadır.
FHE kullanarak şunları yapabilirsiniz:
Hassas verileri şifreleme
Şifrelenmiş verilerle AI eğitmek
AI tarafından üretilen şifreleme sonuçlarını elde edin
Şifre çözme anahtarına sahip olduğunuz için sonuçları yerel olarak güvenli bir şekilde çözebilirsiniz. Bu şekilde, veri gizliliğini korurken AI'nın güçlü hesaplama gücünden yararlanmış olursunuz.
Yüz tanıma, FHE uygulamalarının bir diğer tipik senaryosudur. Hem yüzün gerçekliğini belirlemek hem de kişisel gizlilik bilgilerini korumak gerekmektedir. FHE teknolojisi bu çelişkiyi etkili bir şekilde çözebilir.
FHE teknolojisinin karşılaştığı zorluklar
FHE'nin büyük bir potansiyele sahip olmasına rağmen, pratik uygulamaları hala büyük zorluklarla karşı karşıyadır. FHE, şifreleme, hesaplama veya deşifre süreçlerinde son derece büyük hesaplama kaynakları gerektirir ve her biri oldukça zaman alıcıdır.
Bu sorunu çözmek için bazı projeler özel FHE hesaplama ağı kurmayı deniyor. Çalışma kanıtı (PoW) ve hisse kanıtı (PoS) kombinasyonuna dayanan karma bir mimari önerdiler ve özel hesaplama donanım cihazları geliştirdiler.
FHE'nin AI için Anlamı
Eğer FHE teknolojisi AI alanında geniş çapta uygulanabilirse, bu AI'nın gelişimini büyük ölçüde hızlandıracaktır. Şu anda, birçok ülke AI'nın düzenlenmesinde veri güvenliği ve gizlilik korumasına odaklanmaktadır. FHE'nin uygulanması bu endişeleri hafifletme umudu taşımaktadır.
Ulusal güvenlikten kişisel gizlilik korumasına, FHE teknolojisinin potansiyel uygulamaları her yerde mevcut. Yaklaşan AI çağında, FHE muhtemelen insan gizliliğini korumanın son savunma hattı olacaktır.
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 yeni teknolojisi
Tamamen Homomorfik Şifreleme FHE: AI Çağında Gizlilik Koruma Aracı
Son zamanlarda şifreleme piyasasındaki gelişmeler yavaşladı ve bu, bazı yeni teknolojilerin gelişimine daha fazla odaklanmamız için bize daha fazla zaman tanıdı. 2024 piyasası, önceki yıllardaki kadar hareketli olmasa da, yine de bazı yeni teknolojiler yavaş yavaş olgunlaşıyor. Bunlar arasında "tamamen homomorfik şifreleme" (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE) dikkat çekici bir alan.
Tamamen homomorfik şifreleme gibi karmaşık bir kavramı anlamak için önce "şifreleme" ve "homomorfik" terimlerinin anlamını ve neden "tam" kelimesinin vurgulandığını anlamamız gerekiyor.
Şifrelemenin Temel Kavramları
En basit şifreleme yöntemini herkes iyi bilir. Diyelim ki Alice, Bob'a "1314 520" adlı bir gizli mesaj göndermek istiyor, ancak bunu üçüncü bir taraf olan C aracılığıyla iletmesi gerekiyor. Bilgilerin güvenliğini sağlamak için, Alice basit bir şifreleme yöntemi kullanabilir: her sayıyı 2 ile çarparak. Böylece iletilen bilgiler "2628 1040" haline gelir. Bob mesajı aldığında, her sayıyı 2'ye bölerek orijinal bilgiyi çözebilir.
Bu simetrik şifreleme yöntemi, Alice ve Bob'un, iletici C'ye güvenmeden bilgi alışverişi yapmalarını sağlar. Bu, birçok casus filminde yaygın olarak görülen bir iletişim şeklidir.
Homomorfik Şifrelemenin Kavramı
Şimdi, Alice'in sadece 7 yaşında olduğunu ve yalnızca en temel çarpma ve bölme işlemlerini bildiğini varsayalım. Ailesinin 12 aylık elektrik faturasını hesaplaması gerekiyor, her ay 400 yuan. Ancak 400'ü 12 ile çarpmak onun için çok zor.
Alice, başkalarının evinin elektrik faturasını bilmesini istemiyor çünkü bu özel bir bilgi. Bu yüzden, bir yöntem düşündü: sayıları 2 ile çarparak şifrelemek ve ardından C'den 800'ü 24 ile çarpmasını istemek.
C çok hızlı bir şekilde sonucun 19200 olduğunu hesapladı ve Alice'e söyledi. Alice bu sonucu önce 2'ye, sonra tekrar 2'ye bölerek doğru elektrik ücretini toplam 4800 TL olarak buldu.
Bu, basit bir çarpma homomorfik şifreleme örneğidir. 800 çarpı 24 aslında 400 çarpı 12'nin bir eşleşmesidir, şifrelemeden önceki ve sonraki biçim aynı kalmaktadır, bu nedenle "homomorfik" olarak adlandırılır. Bu yöntem, Alice'in hassas bilgileri ifşa etmeden güvensiz bir üçüncü tarafa hesaplama yaptırmasına olanak tanır.
Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği
Ancak, gerçek dünya sorunları genellikle daha karmaşıktır. Eğer C yeterince akıllıysa, Alice'in orijinal verilerini tümevarım yöntemiyle çözebilir. Bu durumda daha güçlü bir "tamamen homomorfik şifreleme" teknolojisine ihtiyaç vardır.
Alice, mevcut çarpma temeline daha fazla şifreleme adımı ekleyebilir, örneğin birden fazla çarpma ve toplama işlemi. Bu, C'nin kırılması zorlaştırır. Ancak, eğer şifreleme işlemi sayısı sınırlıysa, hala "kısmi" homomorfik şifreleme olarak adlandırılabilir.
"Tamamen" homomorfik şifrelemenin hedefi, karmaşık bir çok terimli üzerinde sonsuz sayıda toplama ve çarpma şifreleme işlemi yapmaya izin vermek ve çözme işleminden sonra doğru sonuçları elde etmektir. Bu teknoloji, yalnızca basit aritmetik ile sınırlı olmamakla birlikte, neredeyse her matematiksel sorunların hesaplamasında uygulanabilir.
Tamamen homomorfik şifreleme teknolojisi 2009 yılına kadar çığır açan bir ilerleme kaydedemedi. Gentry ve diğer akademisyenlerin sunduğu yeni yöntem, bu alanda yeni olanaklar açtı.
Tamamen homomorfik şifrelemenin uygulama alanları
Tamamen homomorfik şifreleme teknolojisi, yapay zeka alanında geniş bir uygulama potansiyeline sahiptir. Bilindiği gibi, güçlü AI sistemleri büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar, ancak birçok veri yüksek gizlilik değerine sahiptir. FHE teknolojisi, bu çelişkiyi çözmek için bir olasılık sunmaktadır.
FHE kullanarak şunları yapabilirsiniz:
Şifre çözme anahtarına sahip olduğunuz için sonuçları yerel olarak güvenli bir şekilde çözebilirsiniz. Bu şekilde, veri gizliliğini korurken AI'nın güçlü hesaplama gücünden yararlanmış olursunuz.
Yüz tanıma, FHE uygulamalarının bir diğer tipik senaryosudur. Hem yüzün gerçekliğini belirlemek hem de kişisel gizlilik bilgilerini korumak gerekmektedir. FHE teknolojisi bu çelişkiyi etkili bir şekilde çözebilir.
FHE teknolojisinin karşılaştığı zorluklar
FHE'nin büyük bir potansiyele sahip olmasına rağmen, pratik uygulamaları hala büyük zorluklarla karşı karşıyadır. FHE, şifreleme, hesaplama veya deşifre süreçlerinde son derece büyük hesaplama kaynakları gerektirir ve her biri oldukça zaman alıcıdır.
Bu sorunu çözmek için bazı projeler özel FHE hesaplama ağı kurmayı deniyor. Çalışma kanıtı (PoW) ve hisse kanıtı (PoS) kombinasyonuna dayanan karma bir mimari önerdiler ve özel hesaplama donanım cihazları geliştirdiler.
FHE'nin AI için Anlamı
Eğer FHE teknolojisi AI alanında geniş çapta uygulanabilirse, bu AI'nın gelişimini büyük ölçüde hızlandıracaktır. Şu anda, birçok ülke AI'nın düzenlenmesinde veri güvenliği ve gizlilik korumasına odaklanmaktadır. FHE'nin uygulanması bu endişeleri hafifletme umudu taşımaktadır.
Ulusal güvenlikten kişisel gizlilik korumasına, FHE teknolojisinin potansiyel uygulamaları her yerde mevcut. Yaklaşan AI çağında, FHE muhtemelen insan gizliliğini korumanın son savunma hattı olacaktır.