FHE: Harry Potter'ın görünmezlik pelerini

FHE (Tam Homomorfik Şifreleme), şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapılmasına izin veren ileri düzey bir şifreleme teknolojisidir. Bu, verilerin gizliliğini korurken işlenebileceği anlamına gelir. FHE'nin birçok potansiyel uygulama alanı vardır, özellikle gizlilik korumasının gerekli olduğu veri işleme ve analiz alanlarında, finans, sağlık hizmetleri, bulut bilişim, makine öğrenimi, oylama sistemleri, nesnelerin interneti, blockchain gizlilik koruması gibi. Ancak ticari olarak kullanıma sunulması zaman alacaktır; temel zorluk, algoritmanın getirdiği büyük hesaplama ve bellek maliyetleri ile zayıf ölçeklenebilirliktir. Şimdi algoritmanın temel ilkesini kısaca tanıtacak ve bu kriptografik algoritmanın karşılaştığı sorunlara odaklanacağız.

Temel Prensipler

Şifreli verilerin hesaplanmasını sağlamak ve aynı sonucu elde etmek için, FHE orijinal bilgiyi gizlemek amacıyla polinomlar kullanır. Polinomlar, modern bilgisayarların yüksek derecede optimize edilmiş hesaplamaları kolaylaştırmak için lineer cebir problemlerine veya vektör hesaplama problemlerine dönüştürülebilir; örneğin, paralel hesaplama (.

Örnek olarak kripto dijital 2 ile, basitleştirilmiş HE sisteminde, şu olabilir:

1. Anahtar polinomunu seçin s)x( = 3x^2 + 2x + 1
2. Rastgele çok terimli oluştur a)x( = 2x^2 + 5x + 3
3. Küçük "hata" polinomu oluşturma e)x( = -x + 2 c)x( = 2 + a)x(*s)x( + e)x(

Bunu yapmak, s)x('in gizliliğini korumak içindir. s)x('i bilmek ve c)x('deki küçük hataları göz ardı etmek, m açık metnine ulaşmayı sağlar.

Çok terim seçerken dikkate alınması gerekenler:

• Polinomların derecesi genellikle 2'nin kuvvetidir, örneğin 1024/2048
• Katsayılar, mod 10000 gibi sonlu alan q'dan rastgele seçilir.
• Farklı planların farklı katsayı seçim gereksinimleri vardır.

Gürültü e)x('yi saldırganları yanıltmak için tanıtmaktadır, böylece açık metin m'nin tekrar tekrar girilmesiyle s)x( ile c)x( arasındaki ilişkiyi çıkarmaları engellenir. Gürültü bütçesi )Noise Budget(, gerçekleştirilebilecek hesaplama sayısını belirleyen önemli bir parametredir.

c)x( * d)x( gibi işlemleri ifade etmek için, bunların "devre"ye dönüştürülmesi gerekir. Devre modeli, her bir işlemin getirdiği gürültüyü hassas bir şekilde izleyip yönetebilir ve ayrıca özel donanım olan ASIC, FPGA gibi sistemlerde hesaplamaların hızlandırılmasını kolaylaştırır. Devreler, aritmetik devreler ve Boolean devreler olmak üzere ikiye ayrılabilir.

Gürültü, HE algoritmasının herhangi bir hesaplamayı ifade etmesini kısıtlayan ana nedendir. Bu sorunu çözmek için çeşitli çözümler önerilmiştir:

1. LHE: Belirli bir derinlikte herhangi bir fonksiyonu yürütmek için uygundur.
2. Anahtar değiştirme: Sıkıştırılmış şifreli metin, ancak az miktarda gürültü ekleyecektir.
3. Modül Değiştirme: Gürültüyü azaltmak için modül q'yu küçültme
4. Bootstrap: Gürültüyü orijinal seviyeye sıfırlamak, sistem hesaplama kapasitesini sürdürmek

Şu anda ana akım FHE çözümleri, BGV, BFV, CKKS, TFHE gibi Bootstrap teknolojisini kullanmaktadır.

![Gate Ventures Araştırma Enstitüsü: FHE, Harry Potter'ın görünmezlik pelerini])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4a7670767b0963cded31da66c52ad97e.webp(

FHE ile İlgili Sorunlar

FHE'nin başlıca zorluğu, muazzam hesaplama maliyetidir. Örneğin, AES-128 şifre çözme işlemi için, FHE versiyonunun hesaplama süresi normal versiyonun yaklaşık 500 milyon katıdır.

Bu zorluğun üstesinden gelmek için, DARPA 2021 yılında Dprive programını başlattı, amacı FHE hesaplama hızını normal hesaplamanın 1/10'una çıkarmaktır. Program aşağıdaki birkaç alanda çalışmalara başladı:

1. İşlemci kelime uzunluğunu 1024 bit veya daha büyük yapın.
2. Özel ASIC işlemcileri inşa etmek
3. MIMD paralel mimarisi inşa etme

Yavaş ilerlemeye rağmen, FHE teknolojisi hala özel bir öneme sahiptir, özellikle hassas verilerin işlenmesi açısından. Savunma, sağlık, finans gibi alanlardaki kritik hassas veriler için özellikle uygundur ve sonrası kuantum çağında daha da önemli hale gelmektedir.

![Gate Ventures Araştırma Enstitüsü: FHE, Harry Potter'ın görünmezlik peleriniyle örtülü])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-186e4abe7434e22b3daf0389cf199699.webp(

Blok Zinciri Birleşimi

Blockchain'da, FHE esas olarak veri gizliliğini korumak için kullanılır; uygulama alanları arasında zincir üzerindeki gizlilik, AI eğitim verileri gizliliği, zincir üzerindeki oylama gizliliği, zincir üzerindeki gizli işlem denetimi vb. FHE, potansiyel bir zincir üzerindeki MEV çözümü olarak da görülmektedir.

Ancak, tamamen şifreli işlemler bazı sorunlar da getirebilir; örneğin, MEV botlarının olumlu dışsallıklarının kaybolması, doğrulayıcıların ve Builder'ın FHE ortamında çalışması gerektiği, düğüm çalışma gereksinimlerini önemli ölçüde artırması ve ağın işlem hacmini azaltması.

![Gate Ventures Araştırma Enstitüsü: FHE, Harry Potter'ın görünmez peleriniyle kaplandı])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-673ae606fcd3769523e1a330f991464d.webp(

Ana Projeler

Mevcut çoğu FHE projesi Zama'dan gelen teknolojileri kullanıyor, örneğin Fhenix, Privasea, Inco Network, Mind Network vb. Bu projelerin ana farkları iş modelleridir:

• Fhenix: Gizlilik öncelikli Optimism Layer 2 inşa etmek
• Privasea: FHE kullanarak LLM veri hesaplamaları yapma
• Inco Network: Layer 1'i oluşturma
• Arcium: FHE, MPC ve ZK teknolojilerini birleştirir
• Zihin Ağı: Restaking yarışmasını seçin

![Gate Ventures Araştırma Enstitüsü: FHE, Harry Potter'ın görünmezliğini giydi])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-22d66cabb8f0a526bb728b7b4ced159b.webp(

) Zama

Zama, TFHE şemasına dayanarak Bootstrap teknolojisini kullanır ve Boolean işlemler ile düşük bit uzunluğuna sahip tam sayılarla işlemler için uygundur. Ana çalışmaları şunlardır:

1. TFHE'yi Rust ile yeniden yazın
2. Concrate aracını geliştirin, Python'u rs-TFHE eşdeğer koduna dönüştürün.
3. fhEVM'yi geliştirin, Solidity tabanlı uçtan uca şifrelemeyi destekleyen akıllı sözleşmeleri destekleyin.

Zama, To B ürünü olarak, TFHE tabanlı blockchain + AI geliştirme yığınına dayanan oldukça kapsamlı bir yapı oluşturmuştur.

![Gate Ventures Araştırma Enstitüsü: FHE, Harry Potter'ın görünmezlik pelerini altında]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-d745afb65d7c110a6e6333a6d73b60b5.webp(

) Octra

Octra, bootstrap'ı gerçekleştirmek için hypergraphs teknolojisini kullanır ve bunun daha verimli bir FHE sağladığını düşünmektedir. Özellikleri şunlardır:

1. Yeni bir akıllı sözleşme dili oluşturmak
2. Hyperghraph FHE kütüphanesini geliştirme
3. Ana ağ ve alt ağ mimarisi oluşturma
4. Makine öğrenimine dayalı ML-consensus konsensüs protokolü geliştirin

![Gate Ventures Araştırma Enstitüsü: FHE, Harry Potter'ın görünmezlik peleriniyle örtülü]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-99ea73218c9e569a2de152d8a37338f4.webp(

Beklenti

FHE teknolojisi hala erken aşamalardadır ve ZK teknolojisi kadar gelişmemiştir. Başlıca zorluklar arasında yüksek maliyet, mühendislik zorluğu ve ticari görünümün belirsizliği bulunmaktadır. Daha fazla fon ve dikkat akmaya başladıkça, daha fazla FHE projesinin ortaya çıkması beklenmektedir.

FHE çipinin hayata geçirilmesi, ticarileşmenin önemli bir ön koşuludur. Şu anda Intel, Chain Reaction, Optalysys gibi birçok firma bu alanda keşif yapmaktadır.

Teknik engellere rağmen, FHE, savunma, finans, sağlık gibi sektörlerde derin değişimler getirebilecek, son derece umut verici ve kesin bir talep olan bir teknoloji. FHE çiplerinin hayata geçirilmesiyle, gizli verilerin serbest bırakılması ve gelecekteki kuantum algoritmaları gibi teknolojilerin birleşme potansiyeli, FHE'nin patlama anına ulaşmasını umuyor.

![Gate Ventures Araştırma Enstitüsü: FHE, Harry Potter'ın görünmezlik pelerinini giydi])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-74c86e1ff0ef22f5aef9b5cc441d60eb.webp(

![Gate Ventures Araştırma Enstitüsü: FHE, Harry Potter'ın görünmez pelerinini giyiyor])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-93dd078bf652201018797c88a14203f9.webp(

![Gate Ventures Araştırma Enstitüsü: FHE, Harry Potter'ın görünmezlik pelerini])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-ed3a576f24107d796df96ed44068e43f.webp(