Tamamen Homomorfik Şifreleme: AI Çağında Gizlilik Koruma Aracı
Son zamanlarda, kripto para piyasası geçmiş yıllar kadar büyük bir hareketlilik göstermese de, bazı yeni teknolojiler yavaş yavaş olgunlaşmaya doğru ilerliyor. Bunlardan biri, tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE) dikkat çekici bir teknolojidir.
FHE gibi karmaşık görünen bir kavramı anlamak için önce "şifreleme" ve "homomorfik" terimlerinin anlamını ve neden "tam" olması gerektiğini anlamamız gerekiyor.
şifrelemenin temel kavramı
Şifreleme, bilgi güvenliğini korumanın yaygın bir yoludur. Örneğin, eğer Alice Bob'a üçüncü bir taraf aracılığıyla gizli bir mesaj göndermek isterse "1314 520", basit bir sayı çarpma 2 ile şifreleme yöntemi kullanarak mesajı "2628 1040" haline getirebilir. Bob aldıktan sonra, her bir sayıyı 2'ye bölerek orijinal bilgiyi çözebilir. Bu simetrik şifreleme yöntemi, güvenilmeyen üçüncü taraflar olmaksızın bilgilerin güvenli bir şekilde iletilmesine olanak tanır.
Homomorfik Şifrelemenin Özellikleri
Homomorfik Şifreleme ise daha ileri bir seviyeye geçer; şifrelenmiş veriler üzerinde işlem yapmaya izin verir, öncelikle deşifre etmeye gerek kalmadan. Bir senaryo hayal edin: 7 yaşındaki Alice, her ay 400 yuan olan 12 aylık elektrik faturasını hesaplaması gerekiyor, ancak karmaşık hesaplamalar yapamıyor ve belirli miktarları ifşa etmek istemiyor. Sayıları şifreleyebilir (örneğin hepsini 2 ile çarparak) ve ardından birine 800×24'ün sonucunu hesaplatabilir. 19200 sonucunu aldıktan sonra, Alice yalnızca 4'e bölerek gerçek elektrik faturasının 4800 yuan olduğunu öğrenebilir. Bu basit bir çarpan homomorfik şifreleme örneğidir.
Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği
Ancak, basit homomorfik şifreleme çözülebilir. Tamamen homomorfik şifreleme, daha karmaşık gürültülerin eklenmesi ve rastgele sayıda toplama ve çarpma işlemlerine izin verilmesi yoluyla çözülmesini neredeyse imkânsız hale getirir. Daha karmaşık çok terimli işlemleri işleyebilir, böylece dünyadaki çoğu matematiksel sorunu ifade edebilir, sadece basit hesaplamalarla sınırlı değildir.
Tamamen homomorfik şifreleme 2009 yılına kadar çığır açan bir ilerleme kaydetmedi ve şifreleme alanında önemli bir başarı haline geldi.
FHE'nin AI Alanındaki Uygulamaları
FHE teknolojisinin AI alanında geniş uygulama potansiyeli bulunmaktadır. Şu anda, AI modellerinin eğitimi büyük miktarda veri gerektirmektedir, ancak birçok veri yüksek derecede hassasiyet taşımaktadır. FHE bu çelişkiyi çözebilir:
Hassas verileri tamamen homomorfik şifreleme ile şifrele
Şifreli verileri AI'yi eğitmek için kullanma
AI çıktısı şifreleme sonuçları
Kullanıcı yerel olarak güvenli bir şekilde çözülmüş sonuçları alır.
Bu yöntem hem veri gizliliğini koruyor hem de AI'nın hesaplama yeteneğini etkilemiyor, "her ikisini de istiyoruz" hedefine ulaşıyor.
FHE'nin Pratik Uygulama Örnekleri
Gerçek uygulamalarda, tamamen homomorfik şifreleme, yüz tanıma gibi hassas sorunları çözmek için kullanılabilir. Bu, makinelerin gerçek bir insan olup olmadığını belirlemesine olanak tanırken, aynı zamanda herhangi bir yüzle ilgili hassas bilgiye temas etmeden yapılmasını sağlar.
Ancak, FHE hesaplamaları büyük bir hesaplama gücü gerektirir. Bu nedenle, bazı projeler özel hesaplama ağları ve destekleyici altyapılar inşa etmektedir. Örneğin, bir proje PoW ve PoS özelliklerini birleştiren bir ağ mimarisi önermiş ve özel donanım ile "çalışma belgesi" benzeri NFT varlıkları piyasaya sürmüştür.
FHE'nin AI Gelişimine Anlamı
Eğer FHE teknolojisi AI alanında geniş çapta uygulanabilirse, AI için büyük bir müjde olacaktır. Şu anda, birçok ülkenin AI üzerindeki düzenleme odak noktası veri güvenliği ve gizlilik koruma üzerindedir. FHE'nin uygulanması, bu sorunları köklü bir şekilde çözebilir ve AI'nın gizliliği korurken güçlü yeteneklerini sergilemesini sağlar.
Ulusal güvenlikten kişisel gizliliğe, FHE teknolojisinin önemi tartışılmaz. Yaklaşan AI çağında, FHE muhtemelen insanlığın veri gizliliğini korumanın son savunma hattı haline gelecektir. Teknolojinin sürekli gelişimiyle, FHE'nin daha fazla alanda benzersiz rolünü üstlenmesini ve dijital dünyanın güvenliği ile gizlilik korumasına katkıda bulunmasını bekliyoruz.
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.
9 Likes
Reward
9
6
Share
Comment
0/400
NeverVoteOnDAO
· 07-25 09:39
Gizlilik? Para varsa gizlilik var!
View OriginalReply0
ColdWalletGuardian
· 07-25 09:35
Sonunda seni bekledim, FHE
View OriginalReply0
DefiPlaybook
· 07-25 09:31
Şifreleme böyle mi oynanır? Bu dalgada elde edilen getiri APY'yi alt üst edebilir.
View OriginalReply0
TokenAlchemist
· 07-25 09:19
meh, o sadece başka bir güvenlik gösterisi. Gerçek alfa aslında MEV çıkarımında tbh
View OriginalReply0
DaisyUnicorn
· 07-25 09:19
Küçük yaprakların dansı veri gizliliği koruma ~ parlayan tek boynuzlu atlardan daha fazla beklenti yaratıyor.
Tamamen homomorfik şifreleme: AI çağında veri gizliliğini korumanın devrim niteliğindeki teknolojisi
Tamamen Homomorfik Şifreleme: AI Çağında Gizlilik Koruma Aracı
Son zamanlarda, kripto para piyasası geçmiş yıllar kadar büyük bir hareketlilik göstermese de, bazı yeni teknolojiler yavaş yavaş olgunlaşmaya doğru ilerliyor. Bunlardan biri, tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE) dikkat çekici bir teknolojidir.
FHE gibi karmaşık görünen bir kavramı anlamak için önce "şifreleme" ve "homomorfik" terimlerinin anlamını ve neden "tam" olması gerektiğini anlamamız gerekiyor.
şifrelemenin temel kavramı
Şifreleme, bilgi güvenliğini korumanın yaygın bir yoludur. Örneğin, eğer Alice Bob'a üçüncü bir taraf aracılığıyla gizli bir mesaj göndermek isterse "1314 520", basit bir sayı çarpma 2 ile şifreleme yöntemi kullanarak mesajı "2628 1040" haline getirebilir. Bob aldıktan sonra, her bir sayıyı 2'ye bölerek orijinal bilgiyi çözebilir. Bu simetrik şifreleme yöntemi, güvenilmeyen üçüncü taraflar olmaksızın bilgilerin güvenli bir şekilde iletilmesine olanak tanır.
Homomorfik Şifrelemenin Özellikleri
Homomorfik Şifreleme ise daha ileri bir seviyeye geçer; şifrelenmiş veriler üzerinde işlem yapmaya izin verir, öncelikle deşifre etmeye gerek kalmadan. Bir senaryo hayal edin: 7 yaşındaki Alice, her ay 400 yuan olan 12 aylık elektrik faturasını hesaplaması gerekiyor, ancak karmaşık hesaplamalar yapamıyor ve belirli miktarları ifşa etmek istemiyor. Sayıları şifreleyebilir (örneğin hepsini 2 ile çarparak) ve ardından birine 800×24'ün sonucunu hesaplatabilir. 19200 sonucunu aldıktan sonra, Alice yalnızca 4'e bölerek gerçek elektrik faturasının 4800 yuan olduğunu öğrenebilir. Bu basit bir çarpan homomorfik şifreleme örneğidir.
Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği
Ancak, basit homomorfik şifreleme çözülebilir. Tamamen homomorfik şifreleme, daha karmaşık gürültülerin eklenmesi ve rastgele sayıda toplama ve çarpma işlemlerine izin verilmesi yoluyla çözülmesini neredeyse imkânsız hale getirir. Daha karmaşık çok terimli işlemleri işleyebilir, böylece dünyadaki çoğu matematiksel sorunu ifade edebilir, sadece basit hesaplamalarla sınırlı değildir.
Tamamen homomorfik şifreleme 2009 yılına kadar çığır açan bir ilerleme kaydetmedi ve şifreleme alanında önemli bir başarı haline geldi.
FHE'nin AI Alanındaki Uygulamaları
FHE teknolojisinin AI alanında geniş uygulama potansiyeli bulunmaktadır. Şu anda, AI modellerinin eğitimi büyük miktarda veri gerektirmektedir, ancak birçok veri yüksek derecede hassasiyet taşımaktadır. FHE bu çelişkiyi çözebilir:
Bu yöntem hem veri gizliliğini koruyor hem de AI'nın hesaplama yeteneğini etkilemiyor, "her ikisini de istiyoruz" hedefine ulaşıyor.
FHE'nin Pratik Uygulama Örnekleri
Gerçek uygulamalarda, tamamen homomorfik şifreleme, yüz tanıma gibi hassas sorunları çözmek için kullanılabilir. Bu, makinelerin gerçek bir insan olup olmadığını belirlemesine olanak tanırken, aynı zamanda herhangi bir yüzle ilgili hassas bilgiye temas etmeden yapılmasını sağlar.
Ancak, FHE hesaplamaları büyük bir hesaplama gücü gerektirir. Bu nedenle, bazı projeler özel hesaplama ağları ve destekleyici altyapılar inşa etmektedir. Örneğin, bir proje PoW ve PoS özelliklerini birleştiren bir ağ mimarisi önermiş ve özel donanım ile "çalışma belgesi" benzeri NFT varlıkları piyasaya sürmüştür.
FHE'nin AI Gelişimine Anlamı
Eğer FHE teknolojisi AI alanında geniş çapta uygulanabilirse, AI için büyük bir müjde olacaktır. Şu anda, birçok ülkenin AI üzerindeki düzenleme odak noktası veri güvenliği ve gizlilik koruma üzerindedir. FHE'nin uygulanması, bu sorunları köklü bir şekilde çözebilir ve AI'nın gizliliği korurken güçlü yeteneklerini sergilemesini sağlar.
Ulusal güvenlikten kişisel gizliliğe, FHE teknolojisinin önemi tartışılmaz. Yaklaşan AI çağında, FHE muhtemelen insanlığın veri gizliliğini korumanın son savunma hattı haline gelecektir. Teknolojinin sürekli gelişimiyle, FHE'nin daha fazla alanda benzersiz rolünü üstlenmesini ve dijital dünyanın güvenliği ile gizlilik korumasına katkıda bulunmasını bekliyoruz.