Tamamen homomorfik şifreleme teknolojisi: AI çağında gizlilik koruma aracı

Son zamanlarda kripto para piyasası sakinleşti ve bu, bize bazı yeni teknolojileri tartışmak için daha fazla zaman verdi. 2024 kripto piyasası, önceki yıllardaki kadar hareketli olmasa da, yine de olgunlaşmaya doğru giden bazı yeni teknolojiler var. Bugün tartışacağımız konu bunlardan biri: tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE).

FHE bu karmaşık kavramı anlamak için öncelikle "şifreleme"nin ne olduğunu, "homomorfik"in ne olduğunu ve neden "tamamen" olması gerektiğini anlamamız gerekiyor.

şifrelemenin temel kavramları

En basit şifreleme yöntemini hepimiz çok iyi biliyoruz. Örneğin, Alice'in Bob'a "1314 520" şeklinde bir gizli mesaj göndermesi gerekiyor ama bunu üçüncü bir taraf olan C aracılığıyla iletmesi gerekiyor. Gizliliği korumak için Alice, her sayıyı 2 ile çarparak "2628 1040" haline getirebilir. Bob, aldıktan sonra her sayıyı 2'ye bölerek orijinal mesajı çözebilir. Bu, basit bir simetrik şifreleme yöntemidir.

Homomorfik Şifrelemenin İlerlemesi

Şimdi varsayalım ki Alice sadece 7 yaşında ve en temel çarpma ve bölme işlemlerini yapabiliyor. Ailesinin 12 aylık elektrik faturasını hesaplaması gerekiyor, her ay 400 yuan, ancak bu onun hesaplama yeteneğini aşıyor. Başkalarının belirli elektrik faturası bilgilerini bilmesini istemiyor, bu yüzden verileri şifrelemek için çarpma işlemi kullanarak C'nin 800 çarpı 24'ü hesaplamasını sağladı. C, 19200 bulduktan sonra, Alice bunu 4'e bölerek gerçek borcu 4800 yuan olarak elde etti.

Bu, basit bir çarpma homomorfik şifreleme örneğidir. 800 çarpı 24 aslında 400 çarpı 12'nin bir yansımasıdır; şifreleme öncesi ve sonrası biçimler aynıdır, bu yüzden "homomorfik" denir. Bu yöntem, güvenilmez üçüncü tarafların hesaplama yapmasına olanak tanırken, hassas verilerin sızdırılmasını da korur.

Neden "tamamen" homomorfik şifreleme gerekiyor

Ancak, gerçek dünya sorunları genellikle daha karmaşıktır. Eğer C, Alice'in orijinal verilerini zorlayarak çözebiliyorsa, o zaman daha gelişmiş bir şifreleme yöntemi gereklidir.

Tamamen homomorfik şifrelemenin amacı, şifreli veriler üzerinde belirli basit işlemlerle sınırlı kalmaksızın her türlü toplama ve çarpma işleminin yapılmasına izin vermektir. Bu, daha karmaşık matematiksel problemleri çözmeyi mümkün kılarken, çoklu şifreleme ile neredeyse tamamen üçüncü tarafların orijinal verilere göz atma olasılığını ortadan kaldırır.

2009 yılına kadar, homomorfik şifreleme teknolojisi sadece "kısmi homomorfik şifreleme" desteği ile sınırlıydı. Gentry ve diğer akademisyenlerin sunduğu yeni yaklaşım, tamamen homomorfik şifrelemenin önünü açtı.

FHE Uygulama Senaryoları

FHE teknolojisinin önemli bir uygulama alanı yapay zeka alanıdır. AI, büyük miktarda veri eğitimi gerektirir, ancak birçok veri yüksek düzeyde hassasiyete sahiptir. FHE, veri gizliliğini korurken, AI'nın şifrelenmiş verilerle işlem yapmasına olanak tanır.

Özellikle, kullanıcılar şunları yapabilir:

1. Hassas verileri FHE ile şifreleme
2. Şifrelenmiş verileri AI'ye hesaplama için sağlayın
3. AI şifrelenmiş sonucu döndürür

Kullanıcılar daha sonra yerel olarak sonuçları güvenli bir şekilde şifreleyebilir, bu sayede orijinal verileri ifşa etmeden AI'nin güçlü hesaplama gücünden faydalanabilirler.

Bu yöntem, denetimsiz AI sistemleri için özellikle uygundur, çünkü temelde vektör verileri ile işlem yaparlar ve girdinin belirli anlamını anlamalarına gerek yoktur.

FHE'nin AI Çağındaki Önemi

AI teknolojisinin yaygınlaşmasıyla birlikte, veri gizliliği ve güvenlik sorunları giderek daha önemli hale geliyor. Kişisel telefonlardaki yüz kilidinden ulusal düzeydeki istihbarat korumalarına kadar, FHE teknolojisi kritik bir gizlilik koruma aracı olabilir.

Ancak, FHE'nin pratik uygulamaları hala zorluklarla karşı karşıya, bunun başlıca nedeni büyük hesaplama kaynakları gerektirmesidir. Bazı projeler bu sorunu çözmek için özel bir hesaplama ağı kurmayı denemektedir.

Eğer FHE teknolojisi AI alanında büyük ölçekli olarak uygulanabilirse, bu AI gelişimini büyük ölçüde hızlandıracak ve insanların veri gizliliği konusundaki endişelerini hafifletecektir. Bu bilgi çağında, FHE kişilerin ve organizasyonların veri gizliliğini korumanın son savunma hattı haline gelebilir.