Tamamen Homomorfik Şifreleme Teknolojisinin Anlamı ve Uygulama Geleceği

Son dönemde piyasa durgunluğu, bize bazı yeni teknolojilerin gelişimine daha fazla odaklanma fırsatı verdi. 2024 yılı kripto piyasası, geçmiş yıllardaki kadar dalgalı olmasa da, yine de bazı yeni teknolojiler olgunlaşma yolunda ilerliyor. Bugün, dikkat çekici bir teknolojiye odaklanacağız: tamamen homomorfik şifreleme (Fully Homomorphic Encryption, kısaca FHE).

FHE'yi anlamak için önce "şifreleme" ve "homomorfik" terimlerinin anlamını ve neden "tam" kelimesine vurgu yapıldığını anlamamız gerekiyor.

Şifrelemenin Temel Kavramları

şifreleme, bilgi güvenliğini korumak için yaygın bir yöntemdir. Basit bir örnek vermek gerekirse, eğer Alice, Bob'a üçüncü taraf C aracılığıyla bir gizli sayı iletmek isterse, örneğin "1314 520", basit bir şifreleme yöntemi kullanabilir: her sayıyı 2 ile çarparak. Böylece iletilen bilgi "2628 1040" haline gelir. Bob bu sayıları aldığında, her sayıyı 2'ye bölerek orijinal bilgiyi geri kazanabilir. Bu yöntem, gerçek içeriği ifşa etmeden, üçüncü taraf aracılığıyla bilgi iletimini sağlar.

Homomorfik Şifrelemenin Kavramı

Homomorfik Şifreleme bir adım daha ileri gidiyor, şifrelenmiş veriler üzerinde belirli hesaplama işlemleri yapmaya izin veriyor, öncelikle şifreyi çözmeye gerek kalmadan. Diyelim ki Alice sadece 7 yaşında ve yalnızca en temel çarpma 2 ve bölme 2 işlemlerini yapabiliyor. Şimdi 12 aylık elektrik faturasının toplamını hesaplaması gerekiyor, her ayki elektrik faturası 400 yuan. 400'ün 12 ile çarpımı onun hesaplama yeteneğini aşıyor, bu yüzden başkalarından yardım almaya karar veriyor, ama yine de kesin tutarı ifşa etmek istemiyor.

Böylece, Alice homomorfik şifreleme yaklaşımını benimsedi. 400 ve 12'yi sırasıyla 2 ile çarptı ve 800 ve 24 elde etti, ardından C'den 800 ile 24'ü çarpmasını istedi. C, sonucu 19200 olarak hesapladıktan sonra Alice'e bildirdi, Alice bu sonucu 4'e (iki kez 2'ye bölmekle eşdeğer) bölerek doğru toplam 4800 TL'yi elde etti. Bu süreçte, C aslında neyi hesapladığını bilmedi, ancak Alice basit bir şifre çözme ile doğru sonuca ulaştı.

Tamamen homomorfik şifrelemenin gerekliliği

Ancak, yukarıda bahsedilen basit homomorfik şifreleme yönteminin kırılma riski vardır. Eğer C yeterince akıllıysa, orijinal veriyi tahmin etmek için deneme yanılma yöntemini kullanabilir. Bu, daha karmaşık bir şifreleme yöntemi gerektirir, yani tamamen homomorfik şifreleme.

Tamamen homomorfik şifreleme, şifrelenmiş veriler üzerinde istenilen sayıda toplama ve çarpma işlemi yapmaya izin verir, bu da belirli birkaç işlemle sınırlı değildir. Bu, kırılma zorluğunu büyük ölçüde artırır ve karmaşık matematik problemlerinin bile gizliliği koruyarak hesaplanabilmesine olanak tanır.

Şunu belirtmek gerekir ki, tamamen homomorfik şifreleme 2009 yılına kadar çarpıcı bir ilerleme kaydedemedi. Bunun öncesinde yalnızca kısmi homomorfik şifreleme gerçekleştirilebiliyordu.

tamamen homomorfik şifrelemenin uygulama alanları

Tamamen homomorfik şifreleme teknolojisinin uygulama potansiyeli son derece geniştir, özellikle yapay zeka alanında. Güçlü AI sistemlerinin büyük veri setlerine ihtiyaç duyduğu herkesçe bilinmektedir, ancak birçok veri gizlilik sorunlarını içermektedir. Tamamen homomorfik şifreleme, bu çelişkiyi çözmek için bir olasılık sunmaktadır:

1. Hassas verileri tamamen homomorfik şifreleme ile şifrele
2. Şifrelenmiş verilerle AI modelini eğitmek
3. AI şifreli çıktıyı
4. Veri sahibi yerel olarak güvenli bir şekilde şifre çözme sonucu.

Bu yöntem hem veri gizliliğini garanti ediyor hem de AI'nın güçlü hesaplama yeteneklerinden tam olarak yararlanarak "balık ve ayıpadalı"yı sağlıyor.

AI alanının yanı sıra, FHE yüz tanıma gibi senaryolarda da önemli uygulamalara sahiptir. Örneğin, gerçek bir insan olup olmadığını, orijinal yüz verilerine dokunmadan belirleyebilir.

Tamamen homomorfik şifrelemenin zorlukları ve çözümleri

FHE'nin geniş bir geleceği olmasına rağmen, pratik uygulamalarda hala büyük zorluklarla karşı karşıya, temel olarak hesaplama yükü çok büyük. Bu sorunu çözmek için bazı projeler, özel hesaplama ağları ve destekleyici altyapılar oluşturmak gibi yenilikçi çözümler önerdi.

Örneğin, bazı projeler PoW (Kanıtı Çalışma) ve PoS (Kanıtı Pay) karışımı bir ağ mimarisi tasarladı ve büyük ölçekli FHE hesaplamalarını desteklemek için özel donanım cihazları ve NFT (değiştirilemez token) gibi yan ürünler sundu.

Sonuç

AI teknolojisinin yaygınlaşmasıyla birlikte, veri gizliliği sorunları giderek daha belirgin hale geliyor. Ulusal güvenlikten kişisel gizlilik korumasına kadar, FHE teknolojisi önemli bir teknik savunma hattı haline gelebilir. Şu anda FHE henüz gelişim aşamasında olsa da, potansiyeli göz ardı edilemez. Gelecekte, eğer FHE teknolojisi gerçekten olgunlaşabilirse, AI çağındaki gizlilik korumasına güçlü destek sağlayacak ve insanlığın dijitalleşme zorluklarıyla karşılaşmasında önemli bir araç haline gelecektir.