Tamamen homomorfik şifreleme: Veri gizliliği ve AI hesaplamanın mükemmel birleşimi

Son zamanlarda piyasa durumu sakin, bu da bize bazı yeni teknolojileri derinlemesine inceleme fırsatı verdi. 2024 kripto piyasası, önceki yıllardaki kadar hareketli olmasa da, yine de bazı yeni teknolojiler yavaş yavaş olgunlaşmaya doğru ilerliyor. Bugün odaklanacağımız konu "FHE / tamamen homomorfik şifreleme".

Tamamen homomorfik şifreleme gibi karmaşık bir kavramı anlamak için önce "şifreleme" ve "homomorfik" terimlerinin anlamını ve neden "tam" gerektiğini anlamamız gerekiyor.

şifrelemenin temel kavramları

şifreleme, bilgi güvenliğinin temelidir. Basit bir örnek vermek gerekirse, eğer Alice, üçüncü bir taraf aracılığıyla Bob'a "1314 520" gibi gizli bir bilgi iletmek istiyorsa, her sayıyı 2 ile çarparak basit bir şifreleme yöntemi kullanabilir. Böylece iletilen bilgi "2628 1040" haline gelir. Bob bunu aldığında, her sayıyı 2'ye bölerek orijinal bilgiyi geri elde edebilir. Bu yöntem, onlara ileticiye tamamen güvenmeden gizli iletişim kurma imkanı tanır.

Homomorfik Şifrelemenin İlerlemesi

Homomorfik Şifreleme daha ileri gider, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama yapılmasına izin verir, öncelikle çözmeye gerek kalmadan. Örneğin, Alice'in sadece 2 ile çarpma ve 2 ile bölme işlemlerini yapabildiğini varsayalım, ancak 400 TL'lik elektrik faturasını 12 ay ile çarparak hesaplaması gerekiyor. 400 ve 12'yi ayrı ayrı 2 ile çarparak şifreleyebilir ve güvenilir bir hesaplayıcı C'ye 800x24'ün sonucunu hesaplatabilir. C, 19200 sonucunu elde ettikten sonra, Alice sadece sonucu 4'e bölerek doğru cevap olan 4800'ü elde eder, bu süreçte C, gerçek elektrik fatura miktarını ve ay sayısını bilmez.

Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği

Ancak, basit homomorfik şifreleme kırılabilir. Tamamen homomorfik şifreleme, daha karmaşık matematiksel işlemler ve çoklu şifreleme getirerek kırılmayı neredeyse imkansız hale getirir. Şifrelenmiş veriler üzerinde istendiği kadar toplama ve çarpma işlemi gerçekleştirilmesine olanak tanır; bu, hemen hemen her karmaşık matematiksel problemi işlerken verilerin mutlak mahremiyetini korumak anlamına gelir.

FHE'nin AI alanındaki uygulamaları

Tamamen homomorfik şifreleme, AI alanında büyük uygulama potansiyeline sahiptir. AI eğitimi ve kullanımı sürecindeki veri gizliliği sorunlarını çözebilir:

1. Kullanıcılar hassas verileri tamamen homomorfik şifreleme ile şifreleyebilir.
2. AI sistemleri şifrelenmiş verileri hesaplama ve eğitim için kullanır.
3. Sistem şifreleme sonuçlarını çıktı olarak verir.
4. Kullanıcı yerel olarak güvenli bir şekilde deşifre sonuçlarını alır.

Bu yöntem, AI'nın yeterli eğitim verisi elde etmesini sağlarken kullanıcıların gizliliğini de koruyor ve "hem bu hem de o" hedefine ulaşmayı sağlıyor.

FHE'nin Pratik Uygulama Örnekleri

Gerçek uygulamalarda, tamamen homomorfik şifreleme (FHE), yüz tanıma gibi hassas sorunları çözmek için kullanılabilir. Bu, makinelerin gerçek bir insan olup olmadığını belirlemesine olanak tanırken, herhangi bir yüz hassas bilgisiyle temas etmemektedir. Ancak, FHE hesaplaması büyük bir hesaplama gücü gerektirir; bu da bazı projelerin FHE hesaplamalarını desteklemek için özel donanım ve ağ mimarileri geliştirmesine yol açmıştır.

FHE'nin AI ve gizlilik üzerindeki önemi

Eğer AI, FHE teknolojisini büyük ölçekte uygulayabilirse, mevcut veri güvenliği ve gizlilik sorunlarını büyük ölçüde hafifletecektir. Ulusal güvenlikten kişisel gizlilik korumasına kadar, FHE teknolojisinin önemli bir savunma hattı olma potansiyeli vardır. Yaklaşan AI çağında, FHE teknolojisinin olgunlaşması insan gizliliğini korumanın son kalesi haline gelebilir.

Teknolojinin gelişimiyle birlikte, veri güvenliği ve gizliliğin korunmasında yeni olanaklar sunan FHE'nin çeşitli alanlarda daha fazla yenilikçi uygulamasını görmeyi umuyoruz.