Tamamen homomorfik şifreleme FHE: AI çağında gizlilik koruyucusu

Son dönemde piyasa durumu düşük, bize bazı yeni teknolojilerin gelişimine daha fazla odaklanma zamanı verdi. 2024 yılı kripto piyasası geçmiş yıllardaki kadar çarpıcı olmasa da, hala olgunlaşmaya doğru giden bazı yeni teknolojiler var. Bugün, dikkat çekici bir teknolojiye odaklanacağız: tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE).

FHE gibi karmaşık bir kavramı anlamak için önce "şifreleme" ve "homomorfik" terimlerinin anlamını ve neden "tamamen" homomorfik olması gerektiğini anlamamız gerekiyor.

Şifrelemenin Temel Kavramları

Şifreleme, bilgilerin güvenliğini sağlamak için yaygın bir yöntemdir. Diyelim ki Alice, Bob'a "1314 520" şeklinde bir gizli mesaj iletmek istiyor, ancak mesajı üçüncü bir taraf olan C üzerinden iletmek zorunda. Bilgilerin güvenliğini sağlamak için, Alice her sayıyı 2 ile çarparak basit bir şifreleme yöntemi kullanabilir ve mesajı "2628 1040" haline getirebilir. Bob, mesajı aldıktan sonra her sayıyı 2'ye böldüğünde, orijinal bilgiyi elde edebilir. Bu yöntem, tarafların ileticiye güvenmediği durumlarda gizli iletişim kurmalarına olanak tanır.

Homomorfik Şifrelemenin İlerlemesi

Homomorfik şifreleme ise bir adım daha ileri gider. Alice'in sadece 7 yaşında olduğunu ve sadece en temel çarpma 2 ve bölme 2 işlemlerini bildiğini hayal edin. Aylık 400 yuan olan evindeki 12 ayın toplam elektrik ücretini hesaplamak istiyor ama başkalarının kesin miktarı bilmesini istemiyor. Bu yüzden, 400 ve 12'yi sırasıyla 2 ile çarpıyor ve C'ye 800'ü 24 ile çarpmasını söylüyor. C, 19200 sonucunu bulduktan sonra, Alice bu sonucu 4'e bölerek doğru cevabı 4800 yuan alıyor. Bu süreçte, C karmaşık hesaplamayı tamamlamaya yardımcı oldu, ancak gerçek verileri bilmiyordu; bu da homomorfik şifrelemenin özelliklerini yansıtıyor.

Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği

Ancak, basit homomorfik şifrelemenin hala sınırlamaları vardır. Eğer C yeterince zeki ise, orijinal veriyi zorlayarak çözebilir. Tamamen homomorfik şifreleme, daha karmaşık gürültü ve işlemler getirerek, çözmeyi neredeyse imkansız hale getirir. Şifreli verilere sonsuz sayıda toplama ve çarpma işlemi yapmaya olanak tanır ve şifre çözme işleminden sonra doğru sonuçlar elde edilir. Bu teknoloji, 2009 yılına kadar çarpıcı bir ilerleme kaydetmemiştir.

FHE'nin AI alanındaki uygulamaları

FHE teknolojisi AI alanında büyük bir potansiyele sahiptir. Günümüzde AI gelişiminin karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, veri gizliliğini korurken yeterli eğitim verisi elde etmektir. FHE, olası bir çözüm sunmaktadır:

1. Kullanıcılar hassas verileri tamamen homomorfik şifreleme yöntemiyle şifreleyebilir.
2. Şifrelenmiş verileri AI'ye hesaplama için sağlayın.
3. AI şifreleme sonuçları çıktı.
4. Kullanıcı, yerel güvenli ortamda sonucu şifreler.

Bu yöntem, AI'nın orijinal hassas verilere dokunmadan hesaplama görevlerini yerine getirmesini sağlamakta ve veri kullanımının güvenliğini büyük ölçüde artırmaktadır.

FHE'nin Pratik Uygulama Senaryoları

FHE teknolojisi, yüz tanıma gibi birçok alanda uygulanabilir. Kullanıcı gizliliğini korurken makinelerin gerçek bir insan olup olmadığını belirlemesine olanak tanır. Ancak, FHE hesaplaması büyük bir işlem gücü desteği gerektirir, bu da bazı projelerin özel işlem gücü ağları ve yan tesisler inşa etmeye başlamasını teşvik etmiştir.

Eğer FHE teknolojisi AI alanında geniş çapta uygulanabilirse, mevcut AI gelişiminin karşılaştığı veri gizliliği ve güvenlik sorunlarını büyük ölçüde hafifletecektir. Uluslararası çatışmalardaki askeri istihbarattan günlük hayattaki telefon kilidinin açılmasına kadar, FHE gizliliği korumada kritik bir teknoloji haline gelebilir.

Bu AI'nin hızlı geliştiği çağda, FHE teknolojisinin olgunlaşması şüphesiz ki insanlığın kişisel gizliliğini koruma konusunda önemli bir engel haline gelecektir. Bu, bize AI'nın sağladığı kolaylıkların tadını çıkarırken veri güvenliğini de koruma olanağı sunuyor.