tamamen homomorfik şifreleme FHE: AI çağında gizlilik koruma aracı

Son zamanlarda şifreleme pazarı durağan bir performans sergilese de, bazı yeni teknolojiler yavaş yavaş olgunlaşmaktadır ve tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE) dikkat çekici bir teknolojidir. Bu yılın Mayıs ayında, Ethereum'un kurucusu Vitalik Buterin de FHE hakkında bir makale yayımladı ve bu makale sektörde geniş bir tartışma başlattı.

FHE bu karmaşık kavramı anlamak için, öncelikle "şifreleme" ve "homomorfik" terimlerinin anlamını, ayrıca neden "tamamen" homomorfik olması gerektiğini anlamamız gerekiyor.

Şifrelemenin Temel Kavramları

şifreleme, bilgilerin güvenliğini korumanın yaygın bir yoludur. Örneğin, Alice, üçüncü taraf C aracılığıyla Bob'a "1314 520" mesajını iletmek istiyor ve C'nin içeriği bilmesini istemiyor. Basit bir simetrik şifreleme yöntemi kullanarak, her sayıyı 2 ile çarparak "2628 1040" haline getirebilir. Bob, aldıktan sonra 2'ye bölerek orijinal mesajı çözebilir. Bu yöntem, güvenilir olmayan bir iletici aracılığıyla gizli iletişim gerçekleştirmeye olanak tanır.

Homomorfik Şifrelemenin Prensibi

Homomorfik Şifreleme daha ileri giderek, şifrelenmiş veriler üzerinde belirli hesaplamalar yapmaya izin verir, öncelikle çözmeye gerek kalmadan. Örneğin, Alice 12 ay boyunca toplam 400 yuan elektrik faturasını hesaplamak istiyor ama karmaşık hesaplamaları yapamıyor. 400 ve 12'yi sırasıyla 2 ile şifreleyerek, güvenilir hesaplayıcı C'ye 800×24'ün sonucunu hesaplatabilir. C 19200 sonucuna ulaştıktan sonra, Alice 4'e bölerek doğru cevap olan 4800 yuan'ı bulabilir. Bu süreçte, C gerçek elektrik faturası miktarını ve ay sayısını bilmez.

Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği

Ancak, basit homomorfik şifreleme kolayca kırılabilir. Tamamen homomorfik şifreleme, daha karmaşık gürültülerin getirilmesi ve herhangi bir sayıda toplama, çarpma işlemlerine izin verilmesiyle, kırma zorluğunu büyük ölçüde artırmaktadır. Daha karmaşık matematiksel problemleri işleyebilme yeteneğine sahiptir, sadece basit hesaplamalarla sınırlı değildir. 2009 yılında, Gentry ve diğer akademisyenler tarafından önerilen yeni bir yaklaşım, tamamen homomorfik şifrelemenin uygulanması için bir yol açmıştır.

FHE'nin AI alanındaki uygulamaları

FHE teknolojisi, AI alanında geniş bir uygulama potansiyeline sahiptir. AI modellerinin büyük miktarda veri ile eğitilmesi gerekmektedir, ancak birçok veri yüksek gizlilik taşımaktadır. FHE, veri gizliliğini korurken AI'nın hesaplama ve öğrenme yapmasını sağlar:

1. Hassas verileri tamamen homomorfik şifreleme ile şifrele
2. Şifrelenmiş verileri AI'ye hesaplama için girin
3. AI çıktısı şifreleme sonuçları
4. Kullanıcı yerel olarak güvenli bir şekilde şifre çözme sonucunu alır.

Bu yöntem, AI'nın orijinal verilere dokunmadan görevleri tamamlamasını sağlar ve veri gizliliği ile AI gelişimi arasındaki çelişkiyi etkili bir şekilde çözer.

FHE Projesinin Gelişimi

Şu anda Zama, Privasea, Mind Network gibi birçok FHE ile ilgili proje bulunmaktadır. Örneğin, Privasea projesi yüz tanıma gibi uygulama senaryoları önermektedir; bu senaryolar gerçek bir kişiyi belirleyebilirken, aynı zamanda hassas bilgileri ifşa etmemektedir. FHE'nin yüksek hesaplama gücü talebini karşılamak için, Privasea özel bir ağ mimarisi ve donanım cihazları tasarlamıştır.

FHE'nin Anlamı ve Geleceği

AI teknolojisinin yaygınlaşmasıyla birlikte, veri gizliliği sorunları giderek daha fazla öne çıkmaktadır. Ulusal güvenlikten kişisel gizliliğe kadar, tamamen homomorfik şifreleme (FHE) teknolojisi verileri korumanın son savunma hattı olabilir. Bu teknoloji, AI'nın uyumlu gelişimini teşvik etmekle kalmaz, aynı zamanda çeşitli hassas senaryolarda önemli bir rol oynayabilir.

Gelecek on yılda, AI hayatımızın derinliklerine entegre olabilir. Eğer FHE teknolojisi gerçekten olgunlaşabilirse, bu, insanlara AI çağında gizliliği korumak için güçlü bir araç sunacaktır.