Tamamen homomorfik şifreleme(FHE) teknolojisi analizi: Prensip, uygulamalar ve gelecekteki beklentiler
Son zamanlarda şifreleme piyasasında dalgalanmalar azaldı ve bu, bize yeni teknolojilerin gelişimine daha fazla odaklanma fırsatı sundu. 2024'teki şifreleme piyasası, önceki yıllar kadar görkemli olmayabilir, ancak yavaş yavaş olgunlaşan bazı yeni teknolojiler var; bunlar arasında bugün tartışacağımız konu: tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE) bulunuyor.
FHE bu karmaşık kavramı anlamak için öncelikle "şifreleme"nin, "homomorfik"in ve neden "tamamen" olması gerektiğini anlamamız gerekir.
Şifrelemenin Temel Kavramları
En temel şifreleme yöntemleri herkes tarafından bilinmektedir. Örneğin, Alice Bob'a "1314 520" adlı bir gizli mesaj iletmek istiyor. Eğer mesajı üçüncü bir kişi olan C aracılığıyla iletmek gerekiyorsa ve mesajın gizliliğini sağlamak istiyorsa, basit bir yöntem, her sayıyı 2 ile çarparak şifrelemektir, bu da "2628 1040" haline gelir. Bob bunu aldığında, her sayıyı 2'ye bölerek Alice'in orijinal mesajını çözebilir. Bu yöntem en temel simetrik şifrelemedir.
Homomorfik Şifreleme'nin Kavramı
Şimdi, Alice'in sadece 7 yaşında olduğunu ve yalnızca en basit çarpma ve bölme işlemlerini yapabildiğini varsayalım. Ailesinin 12 aylık elektrik faturasının toplamını hesaplaması gerekiyor; her ayki elektrik faturası 400 yuan. Ancak, 400'ü 12 ile çarpmak onun için çok karmaşık, bu yüzden hesaplayamıyor. Aynı zamanda, başkalarının belirli elektrik faturası bilgilerini bilmesini istemiyor.
Bu durumda, Alice basit homomorfik şifreleme yöntemini kullanabilir. 400 ve 12'yi sırasıyla 2 ile çarparak şifreler, 800 ve 24 haline getirir, ardından C'den 800 ile 24'ün sonucunu hesaplamasını ister. C, 19200 hesapladıktan sonra Alice'e bildirir, Alice sonucu 2'ye ve ardından tekrar 2'ye bölerek doğru elektrik faturası toplamı olan 4800 TL'yi elde eder.
Bu, basit bir çarpma homomorfik şifreleme örneğidir. 800 çarpı 24, aslında 400 çarpı 12'nin bir haritasıdır; dönüşüm öncesi ve sonrası biçimler aynıdır, bu nedenle "homomorfik" olarak adlandırılır. Bu yöntem, güvensiz varlıkların hesaplama yapmasını sağlarken, hassas verilerin ifşa edilmesini korur.
Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği
Ancak, gerçek dünya problemleri genellikle daha karmaşıktır. Eğer C, deneme yanılma yöntemiyle Alice'in orijinal verilerini çıkarabiliyorsa, o zaman daha ileri düzeyde bir şifreleme yöntemi gereklidir, işte burada tamamen homomorfik şifrelemenin devreye girdiği yerdir.
Tamamen homomorfik şifreleme, şifreli veriler üzerinde belirli işlem sayılarıyla sınırlı kalmadan, istendiği kadar toplama ve çarpma işlemi yapılmasına izin verir. Bu, kırılma zorluğunu büyük ölçüde artırır ve üçüncü şahısların özel verilere göz atma olasılığını neredeyse ortadan kaldırır.
2009 yılına kadar, Gentry ve diğer akademisyenler tarafından önerilen yeni bir yaklaşım tamamen homomorfik şifrelemenin olasılığını gerçekten açtı. Bu teknoloji, şifreleme alanında bir kutsal kâse olarak görülmektedir.
FHE Uygulama Senaryoları
FHE teknolojisinin birçok alanda potansiyel uygulama değeri vardır, bunlar arasında AI alanı özellikle öne çıkmaktadır.
AI eğitim sürecinde, büyük miktarda verinin gizliliğinin korunması her zaman zorlu bir sorun olmuştur. FHE teknolojisi bu sorunu iyi bir şekilde çözebilir:
Hassas verileri tamamen homomorfik şifreleme (FHE) yöntemiyle şifrele
Şifrelenmiş verilerle AI hesaplaması yapmak
AI şifrelenmiş sonuçları çıkarır
Kullanıcı yerel olarak sonuçları şifre çözer
Bu yöntem hem veri gizliliğini koruyor hem de AI'nın güçlü hesaplama gücünden tam olarak faydalanarak "hem bu hem de şu" hedefine ulaşmayı sağlıyor.
FHE'nin pratik uygulamalardaki zorlukları
FHE teknolojisinin geniş bir potansiyele sahip olmasına rağmen, pratik uygulamalarda hala büyük zorluklarla karşı karşıya, bunun başlıca nedeni yüksek hesaplama maliyetleridir. Bu sorunu çözmek için bazı projeler özel bir hesaplama ağı ve destekleyici altyapılar oluşturmaya çalışıyor.
Örneğin, bazı projeler hesaplama gücü sorununu çözmek için PoW+PoS benzeri bir ağ mimarisi önerdi. Madencilik için özel donanım cihazları ve iş kanıtı benzeri NFT varlıkları tanıttılar. Bu girişimler, FHE'nin büyük ölçekli uygulamaları için güçlü bir hesaplama ağı inşa etmeyi amaçlıyor.
FHE'nin Gelecek Perspektifi
Eğer AI, FHE teknolojisini büyük ölçekte uygulayabilirse, AI'nın gelişimini büyük ölçüde ilerletecek, özellikle veri güvenliği ve gizlilik koruma alanlarında. Ulusal güvenlikten kişisel gizlilik korumaya kadar, FHE teknolojisinin geniş bir uygulama potansiyeli vardır.
Gelişen yapay zeka çağıyla birlikte, veri gizliliği sorunları giderek daha önemli hale gelmektedir. FHE teknolojisi gerçekten olgunlaşabilirse, bu şüphesiz dijital çağda insanlığın gizliliğini korumak için son savunma hattı olacaktır. Teknolojinin sürekli ilerlemesiyle, FHE'nin gelecekte daha fazla alanda önemli bir rol oynamasını beklemek için haklı nedenlerimiz var; veri güvenliği ve gizlilik koruma için güçlü bir teknik destek 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.
13 Likes
Reward
13
7
Share
Comment
0/400
OldLeekNewSickle
· 22h ago
Yine Proje Ekibi teknolojik ambalajla insanları enayi yerine koyuyor... Görmek ama söylememek.
View OriginalReply0
FloorSweeper
· 22h ago
uyan... şifreleme değerli verilerini benden kurtaramaz lmao
View OriginalReply0
bridge_anxiety
· 22h ago
Gerçekten anlayan herkes gitti sanırım.
View OriginalReply0
MainnetDelayedAgain
· 22h ago
Veri gizliliğinin çözülmesi gerektiğinden beri 102 gün geçti~
View OriginalReply0
GovernancePretender
· 22h ago
Bilgi İşlem Gücü bu kadar pahalı, kim para harcamaktan sorumlu?
View OriginalReply0
MevHunter
· 22h ago
Güzel bir şekilde dinliyor, Bilgi İşlem Gücü dayanamaz değil mi?
FHE teknolojisi analizi: tamamen homomorfik şifreleme AI veri gizliliğini nasıl korur
Tamamen homomorfik şifreleme(FHE) teknolojisi analizi: Prensip, uygulamalar ve gelecekteki beklentiler
Son zamanlarda şifreleme piyasasında dalgalanmalar azaldı ve bu, bize yeni teknolojilerin gelişimine daha fazla odaklanma fırsatı sundu. 2024'teki şifreleme piyasası, önceki yıllar kadar görkemli olmayabilir, ancak yavaş yavaş olgunlaşan bazı yeni teknolojiler var; bunlar arasında bugün tartışacağımız konu: tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE) bulunuyor.
FHE bu karmaşık kavramı anlamak için öncelikle "şifreleme"nin, "homomorfik"in ve neden "tamamen" olması gerektiğini anlamamız gerekir.
Şifrelemenin Temel Kavramları
En temel şifreleme yöntemleri herkes tarafından bilinmektedir. Örneğin, Alice Bob'a "1314 520" adlı bir gizli mesaj iletmek istiyor. Eğer mesajı üçüncü bir kişi olan C aracılığıyla iletmek gerekiyorsa ve mesajın gizliliğini sağlamak istiyorsa, basit bir yöntem, her sayıyı 2 ile çarparak şifrelemektir, bu da "2628 1040" haline gelir. Bob bunu aldığında, her sayıyı 2'ye bölerek Alice'in orijinal mesajını çözebilir. Bu yöntem en temel simetrik şifrelemedir.
Homomorfik Şifreleme'nin Kavramı
Şimdi, Alice'in sadece 7 yaşında olduğunu ve yalnızca en basit çarpma ve bölme işlemlerini yapabildiğini varsayalım. Ailesinin 12 aylık elektrik faturasının toplamını hesaplaması gerekiyor; her ayki elektrik faturası 400 yuan. Ancak, 400'ü 12 ile çarpmak onun için çok karmaşık, bu yüzden hesaplayamıyor. Aynı zamanda, başkalarının belirli elektrik faturası bilgilerini bilmesini istemiyor.
Bu durumda, Alice basit homomorfik şifreleme yöntemini kullanabilir. 400 ve 12'yi sırasıyla 2 ile çarparak şifreler, 800 ve 24 haline getirir, ardından C'den 800 ile 24'ün sonucunu hesaplamasını ister. C, 19200 hesapladıktan sonra Alice'e bildirir, Alice sonucu 2'ye ve ardından tekrar 2'ye bölerek doğru elektrik faturası toplamı olan 4800 TL'yi elde eder.
Bu, basit bir çarpma homomorfik şifreleme örneğidir. 800 çarpı 24, aslında 400 çarpı 12'nin bir haritasıdır; dönüşüm öncesi ve sonrası biçimler aynıdır, bu nedenle "homomorfik" olarak adlandırılır. Bu yöntem, güvensiz varlıkların hesaplama yapmasını sağlarken, hassas verilerin ifşa edilmesini korur.
Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği
Ancak, gerçek dünya problemleri genellikle daha karmaşıktır. Eğer C, deneme yanılma yöntemiyle Alice'in orijinal verilerini çıkarabiliyorsa, o zaman daha ileri düzeyde bir şifreleme yöntemi gereklidir, işte burada tamamen homomorfik şifrelemenin devreye girdiği yerdir.
Tamamen homomorfik şifreleme, şifreli veriler üzerinde belirli işlem sayılarıyla sınırlı kalmadan, istendiği kadar toplama ve çarpma işlemi yapılmasına izin verir. Bu, kırılma zorluğunu büyük ölçüde artırır ve üçüncü şahısların özel verilere göz atma olasılığını neredeyse ortadan kaldırır.
2009 yılına kadar, Gentry ve diğer akademisyenler tarafından önerilen yeni bir yaklaşım tamamen homomorfik şifrelemenin olasılığını gerçekten açtı. Bu teknoloji, şifreleme alanında bir kutsal kâse olarak görülmektedir.
FHE Uygulama Senaryoları
FHE teknolojisinin birçok alanda potansiyel uygulama değeri vardır, bunlar arasında AI alanı özellikle öne çıkmaktadır.
AI eğitim sürecinde, büyük miktarda verinin gizliliğinin korunması her zaman zorlu bir sorun olmuştur. FHE teknolojisi bu sorunu iyi bir şekilde çözebilir:
Bu yöntem hem veri gizliliğini koruyor hem de AI'nın güçlü hesaplama gücünden tam olarak faydalanarak "hem bu hem de şu" hedefine ulaşmayı sağlıyor.
FHE'nin pratik uygulamalardaki zorlukları
FHE teknolojisinin geniş bir potansiyele sahip olmasına rağmen, pratik uygulamalarda hala büyük zorluklarla karşı karşıya, bunun başlıca nedeni yüksek hesaplama maliyetleridir. Bu sorunu çözmek için bazı projeler özel bir hesaplama ağı ve destekleyici altyapılar oluşturmaya çalışıyor.
Örneğin, bazı projeler hesaplama gücü sorununu çözmek için PoW+PoS benzeri bir ağ mimarisi önerdi. Madencilik için özel donanım cihazları ve iş kanıtı benzeri NFT varlıkları tanıttılar. Bu girişimler, FHE'nin büyük ölçekli uygulamaları için güçlü bir hesaplama ağı inşa etmeyi amaçlıyor.
FHE'nin Gelecek Perspektifi
Eğer AI, FHE teknolojisini büyük ölçekte uygulayabilirse, AI'nın gelişimini büyük ölçüde ilerletecek, özellikle veri güvenliği ve gizlilik koruma alanlarında. Ulusal güvenlikten kişisel gizlilik korumaya kadar, FHE teknolojisinin geniş bir uygulama potansiyeli vardır.
Gelişen yapay zeka çağıyla birlikte, veri gizliliği sorunları giderek daha önemli hale gelmektedir. FHE teknolojisi gerçekten olgunlaşabilirse, bu şüphesiz dijital çağda insanlığın gizliliğini korumak için son savunma hattı olacaktır. Teknolojinin sürekli ilerlemesiyle, FHE'nin gelecekte daha fazla alanda önemli bir rol oynamasını beklemek için haklı nedenlerimiz var; veri güvenliği ve gizlilik koruma için güçlü bir teknik destek sağlayacaktır.