2024’te kripto piyasası eskisi kadar çalkantılı olmasa da, yeni teknolojiler hala olgunlaşmaya çalışıyor. Bugün tartıştığımız bu teknolojilerden biri de “Tam Homomorfik Şifreleme” (FHE).
Vitalik Buterin bu yılın Mayıs ayında FHE hakkında bir makale yayınladı ve ilgilenenlerin okuması tavsiye edilir.
Peki, YÖK tam olarak nedir?
Tam Homomorfik Şifreleme (FHE) terimini anlamak için öncelikle “şifreleme “nin ne olduğunu, “homomorfik “in ne anlama geldiğini ve neden “tam” homomorfik olması gerektiğini anlamak gerekir.
Şifreleme Nedir?
Çoğu insan temel şifrelemeye aşinadır. Örneğin, Alice Bob’a “1314 520” gibi bir mesaj göndermek istiyor.
Alice, üçüncü bir tarafın (C) mesajı gizli tutarak iletmesini isterse, her sayıyı 2 ile çarparak “2628 1040” şekline dönüştürebilir.
Bob bunu aldığında, her sayıyı 2’ye bölerek “1314 520” olarak şifresini çözer.
Burada Alice ve Bob, mesajın içeriğini bilmeyen C aracılığıyla mesajı güvenli bir şekilde göndermek için simetrik şifreleme kullanmıştır. Bu, ajanların güvenli bir şekilde iletişim kurduğu casusluk filmlerinde yaygın bir senaryodur.
Homomorfik Şifreleme Nedir?
Şimdi Alice’in görevinin zorluğunu artıralım:
Alice’in sadece 7 yaşında olduğunu varsayalım;
Alice sadece 2 ile çarpma ve 2 ile bölme gibi temel aritmetik işlemleri biliyor.
Şimdi, Alice’in aylık 400 $ olan elektrik faturasını ödemesi gerekiyor ve 12 aylık borcu var. 400 * 12 hesaplaması 7 yaşındaki Alice için çok karmaşık.
Ancak, hassas bir bilgi olduğu için başkalarının elektrik faturasını veya süresini bilmesini istemiyor.
Dolayısıyla Alice, C’ye güvenmeden hesaplama konusunda C’den yardım istemek ister.
Alice sınırlı aritmetik becerilerini kullanarak sayıları 2 ile çarparak şifreler ve C’ye 800 * 24 (yani (400 * 2) * (12 * 2)) hesaplamasını söyler.
Güçlü hesaplama becerilerine sahip bir yetişkin olan C, hızlıca 800 * 24 = 19200 hesaplar ve sonucu Alice’e söyler. Alice daha sonra 19200’ü iki kez 2’ye bölerek 4800 $ borcu olduğunu bulur.
Bu basit örnek homomorfik şifrelemenin temel bir biçimini göstermektedir. Çarpım 800 * 24, 400 * 12’nin bir dönüşümüdür, aynı biçimi korur, dolayısıyla “homomorfiktir”.
Bu şifreleme yöntemi, bir kişinin hassas numaralarını güvende tutarken bir hesaplamayı güvenilmeyen bir varlığa devretmesine olanak tanır.
Homomorfik Şifreleme Neden Tam Homomorfik Olmalıdır?
Gerçekte, sorun ideal dünyadaki kadar basit değildir. Herkes 7 yaşında değil ve herkes C. kadar dürüst değil.
C’nin Alice’in sayılarını kaba kuvvet kullanarak tersine çevirmeye çalıştığı ve potansiyel olarak orijinal 400 ve 12’yi keşfettiği bir senaryo düşünün.
İşte Tam Homomorfik Şifreleme burada devreye girer.
Alice’in her sayıyı 2 ile çarpması gürültü eklemesi olarak düşünülebilir. Gürültü çok küçükse, C onu kolayca kırabilir.
Yani Alice 4 ile çarpıp 8 kez toplayarak C’nin şifrelemeyi kırmasını son derece zorlaştırabilir.
Ancak bu yine de yalnızca “kısmi” homomorfik şifrelemedir:
- Alice’in şifrelemesi yalnızca belirli sorunlar için geçerlidir.
- Alice yalnızca belirli aritmetik işlemleri kullanabilir ve toplama ve çarpma sayısı tipik olarak 15 katı geçemez.
“Tam”, Alice’in bir polinom üzerinde herhangi bir sayıda toplama ve çarpma şifrelemesi yapmasına izin vermek, hesaplamayı üçüncü bir tarafa tam olarak devretmek ve daha sonra doğru sonucun şifresini çözmek anlamına gelir.
Süper uzun bir polinom sadece elektrik faturası hesaplamak gibi basit problemleri değil, çoğu matematiksel problemi ifade edebilir.
Sınırsız şifreleme katmanları eklemek, C’nin hassas verileri gözetlemesini temelden engelleyerek gerçek gizliliğe ulaşılmasını sağlar.
Bu nedenle, Fully Homomorphic Encryption uzun zamandır kriptografide kutsal bir kase olarak kabul edilmektedir.
Aslında, 2009’dan önce homomorfik şifreleme yalnızca “kısmi” homomorfik şifrelemeyi destekliyordu.
2009 yılında Gentry ve diğer akademisyenler tamamen homomorfik şifrelemeye kapı açan yeni yaklaşımlar önermişlerdir. İlgilenen okuyucular daha fazla ayrıntı için paper makalesine başvurabilirler.
Tam Homomorfik Şifreleme (FHE) Uygulamaları
Birçok kişi hala Tam Homomorfik Şifrelemenin (FHE) uygulama senaryolarını merak etmektedir. FHE’ye nerede ihtiyaç duyulabilir?
Örneğin yapay zeka.
Güçlü bir yapay zekanın çok fazla veriye ihtiyaç duyduğunu biliyoruz, ancak bu verilerin çoğu son derece özel. FHE bu “hem/hem de” sorununu çözebilir mi?
Cevabım evet.
Yapabilirsin:
- Hassas verilerinizi FHE kullanarak şifreleyin.
- Şifrelenmiş verileri hesaplama için yapay zekaya sağlayın.
- Yapay zeka bir dizi okunamaz şifreli metin çıkarır.
Denetimsiz yapay zeka bunu başarabilir çünkü veriler aslında onun için vektörlerdir. YZ, özellikle de GPT gibi üretken YZ, girdiyi anlamaz; yalnızca en olası yanıtı tahmin eder.
Şifreli metin matematiksel bir kuralı takip ettiğinden ve şifrelemenin sahibi siz olduğunuzdan, bunu yapabilirsiniz:
- Ağ bağlantısını kesin ve Alice gibi şifreli metnin şifresini yerel olarak çözün.
- Bu, yapay zekanın hassas verileriniz üzerinde doğrudan işlem yapmadan muazzam hesaplama gücünü kullanmasına olanak tanır.
Mevcut yapay zeka gizlilikten ödün vermeden bunu başaramaz. GPT’ye düz metin olarak girdiğiniz her şeyi düşünün! Bunu başarmak için FHE gereklidir.
İşte bu yüzden YZ ve YÖK doğal olarak uyumludur. İşin özü, hem/hem de’yi başarmaktır.
Hem şifreleme hem de yapay zeka ile örtüşmesi nedeniyle, FHE büyük ilgi gördü ve her biri benzersiz uygulamalara sahip Zama, Privasea, Mind Network, Fhenix ve Sunscreen gibi çeşitli projelere yol açtı.
Privasea Yapay Zeka Projesi
Binance tarafından desteklenen @Privasea_ai adlı bir projeyi inceleyelim. Beyaz bülteninde yüz tanıma gibi bir senaryo anlatılıyor.
Hem/hem: Makine, herhangi bir hassas yüz bilgisini ele almazken kişinin gerçek olup olmadığını belirleyebilir.
YÖK’ün dahil edilmesiyle bu zorluk etkin bir şekilde ele alınabilir.
Bununla birlikte, gerçek dünyadaki FHE hesaplamaları, Alice’in herhangi bir sayıda toplama ve çarpma yapması gerektiğinden, şifreleme ve şifre çözme işlemlerini hesaplama açısından yoğun hale getirdiğinden, önemli miktarda hesaplama gücü gerektirir.
Bu nedenle Privasea güçlü bir hesaplama ağı ve destekleyici altyapı inşa etmektedir. Privasea, hesaplama gücü sorununu ele almak için PoW+ ve PoS benzeri bir ağ mimarisi önerdi.
Geçtiğimiz günlerde Privasea, Privasea’nın hesaplama ağının bir parçası olarak düşünülebilecek WorkHeart USB adlı PoW donanımını duyurdu. Bunu bir madencilik teçhizatı olarak düşünebilirsiniz.
Başlangıç fiyatı 0,2 ETH olup, toplam ağ tokenlerinin %6,66’sını çıkarabilmektedir.
Buna ek olarak, StarFuel NFT adında, toplam 5000 birimlik bir “çalışma izni” olarak kabul edilebilecek PoS benzeri bir varlık bulunmaktadır.
Her biri 0,2 ETH olarak fiyatlandırılan bu tokenlar, toplam ağ tokenlarının %0,75’ini (airdrop yoluyla) kazanabilir.
Bu NFT ilginç çünkü PoS benzeri ama gerçek PoS değil, PoS’un ABD’de bir güvenlik olup olmadığı sorusundan kaçınmaya çalışıyor.
Bu NFT, kullanıcıların Privasea tokenlerini stake etmelerine olanak tanır, ancak doğrudan PoS ödülleri üretmez. Bunun yerine, bağlı USB cihazınızın madencilik verimliliğini iki katına çıkarır, böylece PoS’un gizlenmiş bir biçimi olur.
Sonuç olarak, YZ FHE teknolojisini yaygın olarak benimseyebilirse, bu YZ’nin kendisi için önemli bir nimet olacaktır. Birçok ülke YZ düzenlemelerinde veri güvenliği ve gizliliğine odaklanmaktadır.
Örneğin, Rusya-Ukrayna savaşında, Rus ordusunun YZ kullanma girişimleri, birçok YZ şirketinin ABD geçmişi nedeniyle tehlikeye girebilir ve potansiyel olarak istihbarat operasyonlarını açığa çıkarabilir.
Ancak, yapay zeka kullanımından kaçınmak doğal olarak geride kalmaya yol açacaktır. Aradaki fark şu anda çok büyük olmasa bile, 10 yıl içinde yapay zekanın olmadığı bir dünya hayal bile edilemez hale gelebilir.
Ulusal çatışmalardan akıllı telefonların yüz kilitlerinin açılmasına kadar veri gizliliği hayatımızın her yerinde.
Yapay zeka çağında, FHE teknolojisi gerçekten olgunlaşabilirse, şüphesiz insanlığın son savunma hattı olacaktır.
-
-
-
-
-
-
-
-
