tamamen homomorfik şifreleme FHE: AI çağının gizlilik koruma aracı
Son zamanlarda şifreleme piyasası nispeten durgun olsa da, bazı yeni teknolojiler yavaş yavaş olgunlaşma yolunda ilerliyor. Bunlar arasında tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE) dikkat çekici bir öncü teknoloji.
FHE bu karmaşık kavramı anlamak için önce "şifreleme" ve "homomorfik" terimlerinin anlamını ve neden "tamamen homomorfik şifreleme" gerçekleştirilmeleri gerektiğini anlamamız gerekiyor.
Şifrelemenin Temel Kavramları
En basit şifreleme yöntemini herkes çok iyi bilir. Örneğin Alice, Bob'a "1314 520" gibi bir mesaj iletmek istiyor, ancak aradaki kişilerin içeriği bilmesini istemiyor. Her bir rakamı 2 ile çarparak şifreleme yapabilir ve bunu "2628 1040" haline getirebilir. Bob, aldıktan sonra her bir rakamı 2'ye bölerek orijinal mesajı çözebilir. Bu, temel bir simetrik şifreleme yöntemidir.
Homomorfik Şifrelemenin İlerlemesi
Homomorfik şifreleme ise daha ileri bir adımdır. Diyelim ki Alice sadece 2 ile çarpma ve 2 ile bölme işlemlerini yapabiliyor, ancak 400 ile 12’nin çarpımını hesaplaması gerekiyor. Gizliliği korumak için, 400 ve 12’yi sırasıyla 2 ile çarpıp 800 ve 24 elde edebilir, ardından güvenilir bir üçüncü tarafa 800 ile 24’ü çarpmasını isteyebilir. Sonuç 19200 elde edildikten sonra, Alice bunu 4’e bölerek doğru sonuca 4800 ulaşır. Bu süreçte, üçüncü taraf orijinal verileri bilmeden hesaplamayı tamamlamasına yardımcı olur, işte homomorfik şifrelemenin temel ilkesi.
Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği
Ancak, basit homomorfik şifrelemenin kırılma riski vardır. Örneğin, kötü niyetli kişiler orijinal veriyi tahmin etmek için deneme yanılma yöntemi kullanabilirler. Tamamen homomorfik şifreleme, daha karmaşık matematiksel işlemler ve gürültü ekleyerek kırma zorluğunu büyük ölçüde artırır. Bu, şifrelenmiş veriler üzerinde herhangi bir sayıda toplama ve çarpma işlemi yapmaya izin verir ve bu da "tam" anlamını taşır.
2009 yılında, Gentry ve diğer akademisyenler tarafından önerilen yeni bir yaklaşım, tamamen homomorfik şifreleme teknolojisinin gelişimine yol açtı. Bu teknoloji, şifreleme alanında önemli bir atılım olarak görülmektedir.
FHE'nin AI alanındaki uygulama potansiyeli
FHE teknolojisi, AI alanında geniş bir uygulama potansiyeline sahiptir. Şu anda, AI'nın gelişimi veri gizliliği ve güvenlik zorlukları ile karşı karşıyadır. FHE, kullanıcı gizliliğini korurken, AI modellerinin şifrelenmiş veriler üzerinde işlem yapmasına ve öğrenmesine olanak tanır.
Özellikle, kullanıcılar hassas verileri FHE yöntemiyle şifreleyebilir ve ardından AI'ya hesaplama için sağlayabilirler. AI modeli, yalnızca veri sahibinin şifreyi çözebileceği bir dizi şifreli sonuç üretir. Bu, hem orijinal verilerin gizliliğini korur hem de AI'nın güçlü hesaplama gücünden analiz ve tahmin için yararlanmayı sağlar.
FHE teknolojisinin pratik uygulamaları
FHE teknolojisi, yüz tanıma gibi birçok alanda uygulanabilir. Kullanıcının yüz özelliklerini ifşa etmeden gerçek bir kişi olup olmadığını belirleyebilir. "Hem gizlilik koruma hem de işlevsellik sağlama" gereksinimi, FHE teknolojisinin avantajını oluşturmaktadır.
Ancak, FHE hesaplamaları büyük bir hesaplama gücü desteği gerektirir. Bu sorunu çözmek için bazı projeler özel hesaplama ağları ve destekleyici altyapılar inşa etmektedir.
FHE teknolojisinin önemi
AI çağında, veri gizliliği sorunu giderek daha önemli hale geliyor. Ulusal güvenlikten kişisel gizliliğe, FHE teknolojisi veri korumanın son savunma hattı olabilir. Eğer FHE teknolojisi gerçekten olgunlaşır ve yaygın olarak uygulanırsa, AI'nın gelişimine pek çok düzenleyici engeli ortadan kaldıracak ve kullanıcılar için daha güvenli bir veri kullanım ortamı sağlayacaktır.
Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte, yakında FHE'nin çeşitli alanlarda yaygın kullanımını görebiliriz ve bu, veri güvenliği ve gizlilik korumasına yeni olanaklar sunabilir.
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.
10 Likes
Reward
10
8
Share
Comment
0/400
OnchainDetective
· 07-31 08:37
Biraz ilginç, derinlemesine incelenmeyi hak ediyor.
View OriginalReply0
AlwaysMissingTops
· 07-30 22:08
Uygulama senaryolarının gerçekleştirilmesini bekliyorum
FHE teknolojisi: AI çağında veri gizliliği koruma için yeni bir silah
tamamen homomorfik şifreleme FHE: AI çağının gizlilik koruma aracı
Son zamanlarda şifreleme piyasası nispeten durgun olsa da, bazı yeni teknolojiler yavaş yavaş olgunlaşma yolunda ilerliyor. Bunlar arasında tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE) dikkat çekici bir öncü teknoloji.
FHE bu karmaşık kavramı anlamak için önce "şifreleme" ve "homomorfik" terimlerinin anlamını ve neden "tamamen homomorfik şifreleme" gerçekleştirilmeleri gerektiğini anlamamız gerekiyor.
Şifrelemenin Temel Kavramları
En basit şifreleme yöntemini herkes çok iyi bilir. Örneğin Alice, Bob'a "1314 520" gibi bir mesaj iletmek istiyor, ancak aradaki kişilerin içeriği bilmesini istemiyor. Her bir rakamı 2 ile çarparak şifreleme yapabilir ve bunu "2628 1040" haline getirebilir. Bob, aldıktan sonra her bir rakamı 2'ye bölerek orijinal mesajı çözebilir. Bu, temel bir simetrik şifreleme yöntemidir.
Homomorfik Şifrelemenin İlerlemesi
Homomorfik şifreleme ise daha ileri bir adımdır. Diyelim ki Alice sadece 2 ile çarpma ve 2 ile bölme işlemlerini yapabiliyor, ancak 400 ile 12’nin çarpımını hesaplaması gerekiyor. Gizliliği korumak için, 400 ve 12’yi sırasıyla 2 ile çarpıp 800 ve 24 elde edebilir, ardından güvenilir bir üçüncü tarafa 800 ile 24’ü çarpmasını isteyebilir. Sonuç 19200 elde edildikten sonra, Alice bunu 4’e bölerek doğru sonuca 4800 ulaşır. Bu süreçte, üçüncü taraf orijinal verileri bilmeden hesaplamayı tamamlamasına yardımcı olur, işte homomorfik şifrelemenin temel ilkesi.
Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği
Ancak, basit homomorfik şifrelemenin kırılma riski vardır. Örneğin, kötü niyetli kişiler orijinal veriyi tahmin etmek için deneme yanılma yöntemi kullanabilirler. Tamamen homomorfik şifreleme, daha karmaşık matematiksel işlemler ve gürültü ekleyerek kırma zorluğunu büyük ölçüde artırır. Bu, şifrelenmiş veriler üzerinde herhangi bir sayıda toplama ve çarpma işlemi yapmaya izin verir ve bu da "tam" anlamını taşır.
2009 yılında, Gentry ve diğer akademisyenler tarafından önerilen yeni bir yaklaşım, tamamen homomorfik şifreleme teknolojisinin gelişimine yol açtı. Bu teknoloji, şifreleme alanında önemli bir atılım olarak görülmektedir.
FHE'nin AI alanındaki uygulama potansiyeli
FHE teknolojisi, AI alanında geniş bir uygulama potansiyeline sahiptir. Şu anda, AI'nın gelişimi veri gizliliği ve güvenlik zorlukları ile karşı karşıyadır. FHE, kullanıcı gizliliğini korurken, AI modellerinin şifrelenmiş veriler üzerinde işlem yapmasına ve öğrenmesine olanak tanır.
Özellikle, kullanıcılar hassas verileri FHE yöntemiyle şifreleyebilir ve ardından AI'ya hesaplama için sağlayabilirler. AI modeli, yalnızca veri sahibinin şifreyi çözebileceği bir dizi şifreli sonuç üretir. Bu, hem orijinal verilerin gizliliğini korur hem de AI'nın güçlü hesaplama gücünden analiz ve tahmin için yararlanmayı sağlar.
FHE teknolojisinin pratik uygulamaları
FHE teknolojisi, yüz tanıma gibi birçok alanda uygulanabilir. Kullanıcının yüz özelliklerini ifşa etmeden gerçek bir kişi olup olmadığını belirleyebilir. "Hem gizlilik koruma hem de işlevsellik sağlama" gereksinimi, FHE teknolojisinin avantajını oluşturmaktadır.
Ancak, FHE hesaplamaları büyük bir hesaplama gücü desteği gerektirir. Bu sorunu çözmek için bazı projeler özel hesaplama ağları ve destekleyici altyapılar inşa etmektedir.
FHE teknolojisinin önemi
AI çağında, veri gizliliği sorunu giderek daha önemli hale geliyor. Ulusal güvenlikten kişisel gizliliğe, FHE teknolojisi veri korumanın son savunma hattı olabilir. Eğer FHE teknolojisi gerçekten olgunlaşır ve yaygın olarak uygulanırsa, AI'nın gelişimine pek çok düzenleyici engeli ortadan kaldıracak ve kullanıcılar için daha güvenli bir veri kullanım ortamı sağlayacaktır.
Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte, yakında FHE'nin çeşitli alanlarda yaygın kullanımını görebiliriz ve bu, veri güvenliği ve gizlilik korumasına yeni olanaklar sunabilir.