Tamamen homomorfik şifreleme: AI çağında gizlilik koruma aracı
Son zamanlarda şifreleme piyasası durgun, bu da bize bazı yeni teknolojilerin gelişimine daha fazla odaklanma zamanı verdi. 2024'teki piyasa dalgalanmaları geçmiş yıllardaki kadar şiddetli olmasa da, hala kademeli olarak olgunlaşan bazı yeni teknolojiler var, bunlar arasında bugün tartışacağımız tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE) de bulunmaktadır.
FHE bu karmaşık kavramı anlamak için önce "şifreleme", "homomorfik" ve neden "tamamen" olduğunu netleştirmemiz gerekiyor.
şifrelemenin temel kavramları
En basit şifreleme yöntemlerini hepimiz çok iyi biliyoruz. Örneğin, Alice Bob'a gizli bir sayı "1314 520" göndermek istiyor, ancak iletimi yapan üçüncü tarafın içeriği bilmesini istemiyor. Basit bir şifreleme yöntemi kullanabilir: her sayıyı 2 ile çarpmak. Böylece iletilen bilgi "2628 1040" haline gelir. Bob aldığında, her sayıyı 2'ye bölmesi yeterlidir; böylece orijinal bilgiye ulaşabilir.
Bu simetrik şifreleme yöntemi, iki kişinin güvenilir bir iletici olmaksızın güvenli bir şekilde bilgi alışverişi yapmasına olanak tanır.
Homomorfik Şifrelemenin Kavramı
Şimdi, daha karmaşık bir senaryoyu ele alalım. Diyelim ki Alice sadece 7 yaşında ve en temel çarpma ve bölme işlemlerini biliyor. Evdeki 12 aylık elektrik faturasını hesaplaması gerekiyor, her ay 400 yuan, ama böyle karmaşık bir çarpma işlemini yapamıyor.
Alice, başkalarının elektrik ücretini ve ay sayısını bilmesini istemediği için, akıllıca bir yöntem kullandı. 400 ve 12'yi 2 ile çarptı ve karmaşık hesaplamalar yapabilen C isimli birinden 800'ün 24 ile çarpımını hesaplamasını istedi. C, sonucun 19200 olduğunu hesapladı ve Alice'e bildirdi. Alice, bu sonucu 4'e (yani iki kez 2'ye) bölerek doğru elektrik ücreti toplamı olan 4800 TL'yi elde etti.
Bu, basit bir çarpma homomorfik şifreleme örneğidir. 800 çarpı 24, aslında 400 çarpı 12'nin bir yansımasıdır, şifreleme öncesi ve sonrası biçim değişmeden kaldığı için "homomorfik" olarak adlandırılır. Bu yöntem, Alice'in hassas bilgileri korurken güvenilir olmayan üçüncü şahıslara hesaplama yaptırmasını sağlar.
Neden "tamamen" homomorfik şifrelemeye ihtiyaç var
Ancak, gerçek dünya sorunları genellikle daha karmaşıktır. Eğer C yeterince zeki ise, muhtemelen Alice'in hesaplaması gereken sayıyı deneme yanılma yöntemiyle kırabilir. Bu, daha gelişmiş "tamamen homomorfik şifreleme" teknolojisinin devreye girmesini gerektirir.
Tamamen homomorfik şifreleme, şifrelenmiş veriler üzerinde belirli işlemlerle sınırlı olmaksızın, sınırsız sayıda toplama ve çarpma işlemi yapılmasına olanak tanır. Bu, kırılması zorlayıcı hale getirir ve üçüncü şahısların orijinal verilere göz atmasını neredeyse imkansız kılar.
Tamamen homomorfik şifreleme teknolojisi, 2009 yılına kadar önemli bir atılım gerçekleştirmiştir ve kriptografi alanında önemli bir dönüm noktası olmuştur.
FHE Uygulama Alanları: AI Örneği
FHE teknolojisinin önemli bir uygulama alanı yapay zeka. Güçlü AI sistemlerinin büyük miktarda veri eğitimine ihtiyaç duyduğu biliniyor, ancak bu veriler genellikle gizlilik sorunlarıyla ilgilidir. FHE, bu çelişkiyi çözmek için bir olasılık sunuyor:
Hassas verileri tamamen homomorfik şifreleme (FHE) yöntemiyle şifrele
Şifrelenmiş verilerle AI modelini eğitmek
AI şifrelenmiş sonuçları çıktı
Bu yöntem, AI'nın orijinal verilere tamamen dokunmadan hesaplama yapmasına ve öğrenmesine olanak tanır. Veri sahipleri, sonuçları yerel olarak güvenli bir şekilde şifre çözebilir, böylece AI'nın güçlü hesaplama gücünden faydalanırken veri gizliliğini korumuş olurlar.
Şu anda, birçok proje FHE teknolojisinin AI alanındaki uygulamalarını keşfetmektedir. Bu projelerden biri, yüz tanıma gibi oldukça ilginç bir uygulama senaryosu önermiştir. Bu, makinelerin gerçek bir insan olup olmadığını belirlemesine olanak tanırken, aynı zamanda herhangi bir yüz hassas bilgisi sızdırmadan bunu gerçekleştirebilir.
Ancak, FHE'nin pratik uygulamaları hala bazı zorluklarla karşı karşıya, bunun başlıca nedeni büyük hesaplama kaynakları gerektirmesidir. Bu nedenle, bazı projeler FHE hesaplamalarını desteklemek için özel hesaplama ağları ve altyapılar inşa etmektedir.
FHE'nin Anlamı
Eğer AI, FHE teknolojisini büyük ölçekte uygulayabilirse, bu mevcut AI gelişiminin karşılaştığı veri güvenliği ve gizlilik koruma baskısını büyük ölçüde hafifletecektir. Ulusal güvenlikten kişisel gizliliğe kadar, FHE, AI çağında verileri korumanın son savunma hattı olabilir.
AI teknolojisinin hızlı gelişimiyle birlikte, yakın gelecekte FHE teknolojisinin daha fazla alanda önemli bir rol oynayabileceğini öngörebiliriz. Bu, bize AI'nın sunduğu kolaylıklardan yararlanırken daha güçlü bir gizlilik koruması sağlayacaktır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
14 Likes
Reward
14
8
Share
Comment
0/400
TheShibaWhisperer
· 1h ago
Sert resimler de şifrelenebilir mi?
View OriginalReply0
Hulin
· 6h ago
gürültülü yaşlı ağaç
View OriginalReply0
NftMetaversePainter
· 6h ago
*dijital monoklü ayarlıyor* nihayet, post-fiziksel paradigmamıza layık bir algoritmik şiir
tamamen homomorfik şifreleme FHE: AI çağının gizlilik koruma devrimi
Tamamen homomorfik şifreleme: AI çağında gizlilik koruma aracı
Son zamanlarda şifreleme piyasası durgun, bu da bize bazı yeni teknolojilerin gelişimine daha fazla odaklanma zamanı verdi. 2024'teki piyasa dalgalanmaları geçmiş yıllardaki kadar şiddetli olmasa da, hala kademeli olarak olgunlaşan bazı yeni teknolojiler var, bunlar arasında bugün tartışacağımız tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE) de bulunmaktadır.
FHE bu karmaşık kavramı anlamak için önce "şifreleme", "homomorfik" ve neden "tamamen" olduğunu netleştirmemiz gerekiyor.
şifrelemenin temel kavramları
En basit şifreleme yöntemlerini hepimiz çok iyi biliyoruz. Örneğin, Alice Bob'a gizli bir sayı "1314 520" göndermek istiyor, ancak iletimi yapan üçüncü tarafın içeriği bilmesini istemiyor. Basit bir şifreleme yöntemi kullanabilir: her sayıyı 2 ile çarpmak. Böylece iletilen bilgi "2628 1040" haline gelir. Bob aldığında, her sayıyı 2'ye bölmesi yeterlidir; böylece orijinal bilgiye ulaşabilir.
Bu simetrik şifreleme yöntemi, iki kişinin güvenilir bir iletici olmaksızın güvenli bir şekilde bilgi alışverişi yapmasına olanak tanır.
Homomorfik Şifrelemenin Kavramı
Şimdi, daha karmaşık bir senaryoyu ele alalım. Diyelim ki Alice sadece 7 yaşında ve en temel çarpma ve bölme işlemlerini biliyor. Evdeki 12 aylık elektrik faturasını hesaplaması gerekiyor, her ay 400 yuan, ama böyle karmaşık bir çarpma işlemini yapamıyor.
Alice, başkalarının elektrik ücretini ve ay sayısını bilmesini istemediği için, akıllıca bir yöntem kullandı. 400 ve 12'yi 2 ile çarptı ve karmaşık hesaplamalar yapabilen C isimli birinden 800'ün 24 ile çarpımını hesaplamasını istedi. C, sonucun 19200 olduğunu hesapladı ve Alice'e bildirdi. Alice, bu sonucu 4'e (yani iki kez 2'ye) bölerek doğru elektrik ücreti toplamı olan 4800 TL'yi elde etti.
Bu, basit bir çarpma homomorfik şifreleme örneğidir. 800 çarpı 24, aslında 400 çarpı 12'nin bir yansımasıdır, şifreleme öncesi ve sonrası biçim değişmeden kaldığı için "homomorfik" olarak adlandırılır. Bu yöntem, Alice'in hassas bilgileri korurken güvenilir olmayan üçüncü şahıslara hesaplama yaptırmasını sağlar.
Neden "tamamen" homomorfik şifrelemeye ihtiyaç var
Ancak, gerçek dünya sorunları genellikle daha karmaşıktır. Eğer C yeterince zeki ise, muhtemelen Alice'in hesaplaması gereken sayıyı deneme yanılma yöntemiyle kırabilir. Bu, daha gelişmiş "tamamen homomorfik şifreleme" teknolojisinin devreye girmesini gerektirir.
Tamamen homomorfik şifreleme, şifrelenmiş veriler üzerinde belirli işlemlerle sınırlı olmaksızın, sınırsız sayıda toplama ve çarpma işlemi yapılmasına olanak tanır. Bu, kırılması zorlayıcı hale getirir ve üçüncü şahısların orijinal verilere göz atmasını neredeyse imkansız kılar.
Tamamen homomorfik şifreleme teknolojisi, 2009 yılına kadar önemli bir atılım gerçekleştirmiştir ve kriptografi alanında önemli bir dönüm noktası olmuştur.
FHE Uygulama Alanları: AI Örneği
FHE teknolojisinin önemli bir uygulama alanı yapay zeka. Güçlü AI sistemlerinin büyük miktarda veri eğitimine ihtiyaç duyduğu biliniyor, ancak bu veriler genellikle gizlilik sorunlarıyla ilgilidir. FHE, bu çelişkiyi çözmek için bir olasılık sunuyor:
Bu yöntem, AI'nın orijinal verilere tamamen dokunmadan hesaplama yapmasına ve öğrenmesine olanak tanır. Veri sahipleri, sonuçları yerel olarak güvenli bir şekilde şifre çözebilir, böylece AI'nın güçlü hesaplama gücünden faydalanırken veri gizliliğini korumuş olurlar.
Şu anda, birçok proje FHE teknolojisinin AI alanındaki uygulamalarını keşfetmektedir. Bu projelerden biri, yüz tanıma gibi oldukça ilginç bir uygulama senaryosu önermiştir. Bu, makinelerin gerçek bir insan olup olmadığını belirlemesine olanak tanırken, aynı zamanda herhangi bir yüz hassas bilgisi sızdırmadan bunu gerçekleştirebilir.
Ancak, FHE'nin pratik uygulamaları hala bazı zorluklarla karşı karşıya, bunun başlıca nedeni büyük hesaplama kaynakları gerektirmesidir. Bu nedenle, bazı projeler FHE hesaplamalarını desteklemek için özel hesaplama ağları ve altyapılar inşa etmektedir.
FHE'nin Anlamı
Eğer AI, FHE teknolojisini büyük ölçekte uygulayabilirse, bu mevcut AI gelişiminin karşılaştığı veri güvenliği ve gizlilik koruma baskısını büyük ölçüde hafifletecektir. Ulusal güvenlikten kişisel gizliliğe kadar, FHE, AI çağında verileri korumanın son savunma hattı olabilir.
AI teknolojisinin hızlı gelişimiyle birlikte, yakın gelecekte FHE teknolojisinin daha fazla alanda önemli bir rol oynayabileceğini öngörebiliriz. Bu, bize AI'nın sunduğu kolaylıklardan yararlanırken daha güçlü bir gizlilik koruması sağlayacaktır.