FHE, bilgi işlemin kutsal kasesidir. Değer ve bilgi işlem, açık, izinsiz bir ağa geçiş yapıyor. FHE, gerekli altyapı ve uygulamaların çoğunu destekleyecektir. Ayı piyasasında piyasa ölürken yatırımcılar ve proje geliştiriciler her zaman yeni büyüme noktaları aramaya başlayacaklardır.
Sürdürülebilir sıcak noktaların yokluğunda, yeni teknolojileri keşfetmek ve daha derinlemesine anlamak için mükemmel bir fırsattır çünkü yeni teknolojiler bir sonraki pazar anlatısının çekirdeği haline gelebilir.
Geçtiğimiz ay, tanınmış bir şifreleme risk sermayesi şirketi olan Portal Ventures, resmi blogunda Tam Homomorfik Şifreleme (FHE) teknolojisini ayrıntılı olarak tartışan bir makale yayınladı. Ancak bu derinlemesine teknik makale kamuoyunun geniş ilgisini çekmiş gibi görünmüyor.
Portal Ventures'ın yazarı bunu şu şekilde ifade ediyor: "Tamamen homomorfik şifreleme, şifreleme şemalarının kutsal kâsesidir".
Risk sermayedarlarının odaklandığı teknolojileri anlamak, bir sonraki piyasa döngüsünün altında yatan eğilimleri tahmin etmemize ve anlamamıza yardımcı olabileceğinden yatırımcılar için çok önemlidir. Aslında homomorfik şifreleme, sıfır bilgi kanıtı ve çok partili güvenli hesaplama gibi teknolojilerin kriptografi alanında, özellikle de kripto para birimi ve web3 alanlarında büyük uygulama potansiyeline sahip olabilecek tamamen homomorfik şifreleme üzerinde derin bir etkisi vardır.
Ancak sorun şu ki, çoğu insan tamamen homomorfik şifrelemenin gerçekte ne olduğu, nasıl çalıştığı ve diğer teknolojilerden nasıl farklı olduğu hakkında çok az şey biliyor. Piyasanın durgun olduğu ve yatırım duyarlılığının düşük olduğu durumlarda, bu heyecanın koşuşturmasından sıyrılıp bu son teknolojiler hakkında derinlemesine araştırma yapmak ve bunları anlamak şüphesiz akıllıca bir seçim olacaktır.
Biraz tesadüf eseri, yazar birkaç yıl önce işyerinde FHE ile ilgili teknik çözümlerle tanışacak kadar şanslıydı. Bu nedenle Portal Ventures'ın bu makalesinin derinlemesine bir yorumunu yapmaya karar verdim, sizlere yeni bakış açıları ve düşünceler sunmayı umuyorum.
**Homomorfik ve tamamen homomorfik şifreleme, tam olarak nedir? **
Portal Ventures'ın orijinal makalesini doğrudan okursanız, Tam Homomorfik Şifrelemenin (FHE) karmaşık matematiksel açıklaması kafanızı karıştırabilir.
Aslında kriptografi dünyası ezoterik ve tekniktir ancak bu kavramları basit ve popüler bir şekilde açıklayabiliriz. Bu bölümde yazar, tamamen homomorfik şifrelemeyi daha derinlemesine anlamanıza yardımcı olmak için size daha sezgisel ve anlaşılması daha kolay örnekler sunmaya çalışıyor.
İlk önce bir "gizli kutu" hayal edin. Bu kutuya dilediğiniz eşyayı koyabilir ve kilitleyebilirsiniz. Kilitlendikten sonra kutunun içeriğini göremez veya ona dokunamazsınız. Ancak şaşırtıcı bir şekilde bu sihirli kutu, içindeki eşyaların rengini veya şeklini açmadan değiştirmenize olanak tanıyor.
Yukarıdaki şekilde görüldüğü gibi Tam Homomorfik Şifreleme (Tam Homomorfik Şifreleme) sihirli bir kutu olarak kabul edilebilir:
Zarfınız: Bu, şifrelemek istediğiniz orijinal verileri temsil eder.
Sihirli Kutu İşlemi: Zarfın şifresini çözmeden veya açmadan bile zarfın içindeki veriler üzerinde işlemler (toplama, çıkarma vb.) yapabilirsiniz.
Yeni zarf (Yeni Zarf): Sihirli kutu işleminden sonra yeni bir şifrelenmiş sonuç elde edeceksiniz.
Homomorfik şifrelemenin temel fikri budur: şifrelenmiş veriler, verinin kendisini bilmeden çalıştırılabilir.
Bu popüler örnek, "Tam Homomorfik Şifreleme"nin ne yaptığını anlamanıza yardımcı olur. Ama aslında konseptin kendisi de biraz sizin söylediklerinizi dinlemeye benziyor. Peki "tam" ve "homomorfik" nedir?
1."Tamamen" nedir?
Kriptografide şifreleme şemaları toplama, çarpma vb. gibi çeşitli işlemleri destekleyebilir. Bir şifreleme şemasının "tamamen homomorfik" olduğunu söylediğimizde, şifreleme şemasının şifrelenmiş veriler üzerinde şifre çözme olmadan herhangi bir sayıda temel işlemi (toplama ve çarpma gibi) desteklediğini kastediyoruz. Bu, yalnızca ekleme veya yalnızca çarpma şemaları gibi kısmen homomorfik şifrelemenin tersidir.
2. "Homomorfik" nedir?
"Homomorfizm" Yunancadan gelir ve "aynı şekil veya yapı" anlamına gelir. Kriptografide, bir şifreleme şemasının homomorfik olduğunu söylediğimizde, bazı işlemlerin şifreli metin üzerinde olduğu gibi düz metin üzerinde de aynı etkiye sahip olduğunu kastediyoruz. Yani şifrelenmiş veri üzerinde bir işlem yapıp ardından sonucu deşifre etmeniz, önce verinin şifresini çözüp ardından aynı işlemi şifresi çözülmüş veri üzerinde gerçekleştirmeye eşdeğerdir.
3. Örneğin, homomorfik toplamayı destekleyen bir şifreleme şemasını düşünün. Diyelim ki iki sayınız var: 3 ve 4. Bu homomorfik şifreleme şemasını kullanarak önce iki sayıyı şifreleyebilir ve ardından iki şifrelenmiş sayıyı ekleyebilirsiniz. Son olarak, ekleme işleminin sonucunun şifresini çözersiniz. Ortaya çıkan şifresi çözülmüş sonuç 7 olacaktır; bu, düz metin 3 ve 4'ü doğrudan eklerseniz elde edeceğiniz sonuçla aynıdır.
Ancak sayı olmayan sayılar üzerinde bu toplama, çıkarma, çarpma ve bölme işlemlerini nasıl gerçekleştireceğimizi sorabilirsiniz. Aslında sayısal olmayan verileri sayısal forma dönüştürmek için belirli kodlama yöntemlerini kullanabiliriz, böylece bunlar üzerinde toplama, çarpma gibi işlemler yapabiliriz. Bu, tamamen homomorfik şifrelemenin uygulamasının matematiksel hesaplamalarla sınırlı olmadığı, diğer alanlarda da yaygın olarak kullanılabileceği anlamına gelir.
Bu kavramı daha sezgisel olarak açıklamak için tıbbi veriler örneğini ele alalım.
Hastanenin yaş ve kan şekeri düzeyi gibi bazı hasta verilerine sahip olduğunu ancak gizlilik endişeleri nedeniyle bunları analiz için doğrudan bulut hizmet sağlayıcısına göndermek istemediğini varsayalım.
Hastane, tamamen homomorfik şifreleme kullanarak öncelikle bu verileri şifreleyebilir.
Bir bulut hizmet sağlayıcısının tüm hastaların ortalama yaşını (bu toplama ve bölmeyi gerektirir) ve kan şekeri değerlerinin toplamının hasta sayısıyla çarpılmasını (bu toplama ve çarpmayı içerir) hesaplaması gerektiğini düşünün.
Tüm bu hesaplamalar şifrelenmiş veriler üzerinde, şifre çözülmeden yapılabilir. Bulut hizmet sağlayıcısı verilerin şifresini açmadan hesaplamaları tamamlıyor ve şifrelenmiş sonuçları hastaneye geri gönderiyor. Bu, veri gizliliğini sağlarken aynı zamanda veri işleme ihtiyaçlarını da karşılar.
Bu, bize güvenli ve esnek bir veri işleme yöntemi sağlayan tamamen homomorfik şifrelemenin cazibesidir.
**FHE neden önemlidir? **
Şu anda, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama gerçekleştirmeye yönelik mevcut yöntemler optimalin altındadır. Kaynak kullanımı ve zaman tüketimi açısından nispeten pahalıdırlar.
Bu nedenle, endüstri standardı prosedür, hesaplamalar yapılmadan önce verilerin üçüncü bir taraf (yani şirket) tarafından şifresinin çözülmesine yöneliktir.
Somut bir örnek olarak, bazı yüksek profilli kişiler hakkında finansal bilgiler içeren bir veri dosyanız olduğunu hayal edin.
*Bu dosyaya "M" adını verelim. Bu verileri analiz edecek bir şirkete ihtiyacımız var.
Mevcut süreç nedir? İlk önce M'yi RSA veya AES gibi bir şifreleme işlevi kullanarak şifreliyorum. Bu noktada M, E(M) olur; burada E, şifreleme fonksiyonudur.
Daha sonra şirket sunucusuna E(M) gönderiyorum. Şirket artık E(M)'nin şifresini ilgili şifre çözme fonksiyonu D aracılığıyla düz metin D(M)'ye dönüştürüyor.
Şirket M dosyasını doğrudan düz metin olarak analiz eder.
İşlemden sonra, bir E(M') oluşturmak için M'yi tekrar şifreleyin.
Şirket daha sonra şifrelenmiş M'yi alıp bana geri gönderir ve ben de şifresini tekrar çözerim.
Buradaki temel sorun, şirketin M'nin şifresini çözüp onu hesaplama için sunucularında sakladığında, üçüncü tarafların başka türlü korunan hassas verilere erişim kazanmasıdır. Kişinin saldırıya uğraması veya kötü niyetli olması durumunda bu durum sorunlara neden olabilir.
Tamamen Homomorfik Şifreleme (FHE), şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplamaların yapılmasına izin vererek bu sorunu çözer. Şirketin artık E(M) şifresini çözmesine gerek yok. Analizi doğrudan şifrelenmiş veriler üzerinde gerçekleştirir. Şifre çözmeye ve güven varsayımına gerek yoktur.
Özetlemek gerekirse, tamamen homomorfik şifrelemenin getirilmesi, mevcut veri işleme sürecindeki önemli bir sorunu, yani veriler üçüncü bir tarafça işlendiğinde ortaya çıkabilecek gizlilik riskini çözmektedir. FHE bize veri gizliliğini sağlarken şifrelenmiş verileri verimli bir şekilde işlememiz için bir yol sağlar.
**FHE Kripto'da nasıl kullanılır? **
Tamamen Homomorfik Şifreleme (FHE), şifreleme dünyasına yeni bir kapı açıyor ve bize daha önce hayal bile edilemeyen birçok uygulama senaryosunu getiriyor. Poly Venture'un orijinal makalesindeki sahnenin orijinal açıklaması nispeten basittir, bu nedenle daha organize bir yorum sağlamak için bir tablo kullanmaya çalıştık.
**FHE vs ZK vs MPC, aptalca kafanız mı karıştı? **
Tamamen homomorfik şifreleme (FHE) hakkında bilgi sahibi olduktan sonra, bunu sıfır bilgi kanıtları (ZK) ve çok partili hesaplama (MPC) gibi diğer tanıdık teknolojilerle karşılaştırmak kolaydır. İlk bakışta hepsi benzer gizlilik ve bilgi işlem sorunları üzerinde çalışıyor gibi görünüyor. Peki bu üçü arasındaki gerçek bağlantılar ve farklılıklar nelerdir?
Öncelikle bu üç teknolojinin temel tanımlarına bakalım:
FHE: Şifrelenmiş veriler üzerinde şifre çözülmeden hesaplama yapılmasına olanak sağlar.
*ZK: Bir tarafın diğer tarafa bir beyanın doğru olduğunu, beyanla ilgili herhangi bir özel bilgiyi açıklamadan kanıtlamasına olanak tanır.
MPC: Birden fazla tarafın, girdi verilerini diğer katılımcılara açıklamadan, kendi özel verileri üzerinde ortaklaşa hesaplamalar yapmasına olanak tanır.
O halde gelin bunların benzerliklerine, farklılıklarına ve kesişimlerine birçok boyutta bakalım:
1. Amaç:
FHE'nin temel amacı şifre çözmeden hesaplamaları gerçekleştirmektir.
*ZK'nın amacı, bir gerçeğin doğruluğunu, o gerçek hakkında hiçbir bilgi vermeden kanıtlamaktır.
MPC'nin amacı, birden fazla tarafın, ilgili girdilerini açıklamadan, birlikte güvenli bir şekilde hesaplama yapmasına olanak sağlamaktır.
2. Gizlilik ve Bilgi İşlem:
ZK'da hesaplamaların mutlaka özel olması gerekmez. Örneğin, bir banka hesabı bakiyesinin 100.000 ABD dolarını aştığını doğrulamak için ZK'yı kullanabilseniz de, böyle bir doğrulamanın yapılmasına yönelik hesaplamanın mutlaka özel olması gerekmez.
Bunun aksine FHE, tüm hesaplamalar şifrelenmiş veriler üzerinde gerçekleştirildiğinden hesaplamaların gizliliğini sağlar.
3. Kısıtlamalar ve zorluklar:
*MPC en az bir dürüst sunucu gerektirir ve DDoS saldırılarından, sessiz gizli anlaşma saldırılarından ve iletişim yükünden etkilenebilir.
ZK, bir gizlilik teknolojisi olarak değil, öncelikle doğruluğu kanıtlamak için kullanılır.
FHE güçlü bir gizlilik sağlamasına rağmen, hesaplama açısından daha az verimlidir ve daha fazla kaynak gerektirir.
4.Şifreleme alanındaki uygulama:
FHE, daha fazla özel akıllı sözleşme ve diğer blockchain uygulamaları oluşturmak için kullanılabilir.
*ZK, zk-rollup'lar gibi ölçeklenebilir blockchain çözümleri oluşturmak için kullanılır.
MPC esas olarak özel anahtar yönetimi ve saklama için kullanılır.
5. Çapraz kullanım:
MPC, bir FHE şifreleme anahtarını birden çok parçaya bölerek ve her katılımcıya bir tane vererek güvenliği artıran eşik FHE'yi oluşturmak için FHE ile birleştirilebilir.
zkFHE, sıfır bilgi kanıtı ile tamamen homomorfik şifrelemenin bir birleşimidir ve FHE akıllı sözleşmelerinde zk-rollup'ları uygulamak için üzerinde çalışılmaktadır.
Genel olarak konuşursak, FHE, ZK ve MPC bazı açılardan örtüşse de hepsinin kendine özgü avantajları ve uygulama senaryoları vardır. Kripto dünyasında, her üç teknoloji de gelişmiş gizlilik ve güvenlik için büyük bir potansiyel sunuyor, ancak bunların birleşimi ve daha fazla araştırma, kripto topluluğu için aktif bir alan olmaya devam ediyor.
Son olarak, herkesin daha sezgisel olarak anlamasına yardımcı olmak amacıyla yukarıdaki teknolojileri birlikte karşılaştırmak için tablonun akış tasarrufu sağlayan bir versiyonunu da sağlayabiliriz.
FHE için Geleceğe Bakış
Yukarıdakilerden, tamamen homomorfik şifrelemenin (FHE) açıkça güçlü bir teknoloji olduğu hissedilebilir.
Peki neden kripto-CT'de geniş çapta benimsenmedi ve hatta nadiren bahsedildi? Bir yandan teknolojinin kendisini anlamak için belli bir eşik varken, diğer yandan FHE teknolojisi hala bazı zorluklarla karşı karşıyadır ve ticari olarak kamuoyunun görüş alanına kolayca girilmesi zordur.
Zorluklar şunları içerebilir:
1. Yoğun Hesaplamalı: Şifreli metnimiz etkileşime girdiğinde güvenliği sağlamak için daha fazla gürültü eklenecektir. FHE şemaları, gürültüyü azaltmak için "önyükleme" tekniklerini kullanır, ancak bu, hesaplama açısından çok yoğun ve kaynak yoğundur.
2. Sınırlı işlevler: FHE hesaplamaları toplama, çarpma ve bunların varyantları/kombinasyonlarıyla sınırlıdır. Örneğin, içerik şifrelendiğinden FHE'de if ifadelerini kullanamazsınız. Ayrıca, karşılaştırmalar ve bölmeler gibi nispeten karmaşık işlemlerin oluşturulması, temel mantığın dikkatli bir şekilde planlanmasını gerektirir; bu da daha karmaşık programlama teknikleriyle ve daha az hesaplama verimliliğiyle sonuçlanır.
3. Uyumluluk/Şekillendirilebilirlik Sorunları: Mevcut uygulamalar ve hizmet sağlayıcılar, şifrelenmiş veriler üzerinde işlem yapmak üzere tasarlanmamıştır. Bu, FHE'nin mevcut teknolojilerle entegrasyonunu sınırlar ve FHE uyumlu uygulamalar geliştirmek için gereken ataleti artırır.
Muhtemel çözümler:
1. Donanım hızlandırıcı: nuFHE ve cuFHE gibi bazı FHE çözümleri GPU hızlandırmayı kullanabilir, ancak asıl ilerleme daha hızlı FPGA'ler ve ASIC'lerden gelecektir. FHE için donanım kullanım durumlarını hızlandırmak amacıyla fotonik gibi diğer teknolojiler de araştırılıyor.
2. Yeni Programlama Paradigmaları: Python'daki pandalar ve numpy gibi karmaşık matematik paketlerine benzer şekilde, FHE kütüphaneleri de oluşturulacaktır. Şu anda Zama ve Sunscreen, FHE için bu tür kütüphaneler ve SDK'lar oluşturan iki projedir. Ek olarak, geliştiricilerin FHE, ZKP ve MPC'yi birleştirmesine olanak sağlamak için özel derleyicilerin oluşturulması gerekir.
3. FHE ve mevcut çözümler arasındaki entegrasyon: Mevcut araçları FHE ile uyumlu hale getirecek ve araçlar ile FHE şifreli veriler arasında bir ara katman görevi görecek çözümler oluşturulacaktır.
Son olarak Portal Ventures, orijinal makalenin sonuç kısmında bir kez daha şunu vurguladı:
"FHE, bilgi işlemin kutsal kâsesidir ve biz onun ticarileştirilmesine yaklaşıyoruz. Değer ve bilgi işlem açık, izinsiz ağlara geçiş yapıyor ve FHE'nin ihtiyaç duyulan altyapı ve uygulamaların çoğunu destekleyeceğine inanıyoruz."
Ayrıca şu anda FHE üzerinde çalışılan projelere de ilgi duyduklarını ifade ettiler. Bu nedenle, VC'lerin FHE ile ilgilendiğini veya henüz kamuoyunun gözüne girmemiş ileri teknolojilerle ilk ilgilenenlerin VC'ler olacağını görebilmekteyiz.
Tarih, yeni teknolojilere dayalı şifreleme projelerinin genellikle parlak bir hale ve yüksek değerlere sahip olduğunu ve çeşitli başkentler tarafından arandığını gösteriyor.
Bir sonraki ziyafete başlamadan önce, gerçekten daha fazla zaman harcamalı ve misafirlerin kimliklerini önceden incelemeliyiz ki, ziyafet başladığında bununla özgürce ilgilenebilelim.
View Original
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.
Tamamen homomorfik şifreleme Web3'e ne gibi değişiklikler getirecek?
FHE, bilgi işlemin kutsal kasesidir. Değer ve bilgi işlem, açık, izinsiz bir ağa geçiş yapıyor. FHE, gerekli altyapı ve uygulamaların çoğunu destekleyecektir. Ayı piyasasında piyasa ölürken yatırımcılar ve proje geliştiriciler her zaman yeni büyüme noktaları aramaya başlayacaklardır.
Sürdürülebilir sıcak noktaların yokluğunda, yeni teknolojileri keşfetmek ve daha derinlemesine anlamak için mükemmel bir fırsattır çünkü yeni teknolojiler bir sonraki pazar anlatısının çekirdeği haline gelebilir.
Geçtiğimiz ay, tanınmış bir şifreleme risk sermayesi şirketi olan Portal Ventures, resmi blogunda Tam Homomorfik Şifreleme (FHE) teknolojisini ayrıntılı olarak tartışan bir makale yayınladı. Ancak bu derinlemesine teknik makale kamuoyunun geniş ilgisini çekmiş gibi görünmüyor.
Portal Ventures'ın yazarı bunu şu şekilde ifade ediyor: "Tamamen homomorfik şifreleme, şifreleme şemalarının kutsal kâsesidir".
Risk sermayedarlarının odaklandığı teknolojileri anlamak, bir sonraki piyasa döngüsünün altında yatan eğilimleri tahmin etmemize ve anlamamıza yardımcı olabileceğinden yatırımcılar için çok önemlidir. Aslında homomorfik şifreleme, sıfır bilgi kanıtı ve çok partili güvenli hesaplama gibi teknolojilerin kriptografi alanında, özellikle de kripto para birimi ve web3 alanlarında büyük uygulama potansiyeline sahip olabilecek tamamen homomorfik şifreleme üzerinde derin bir etkisi vardır.
Ancak sorun şu ki, çoğu insan tamamen homomorfik şifrelemenin gerçekte ne olduğu, nasıl çalıştığı ve diğer teknolojilerden nasıl farklı olduğu hakkında çok az şey biliyor. Piyasanın durgun olduğu ve yatırım duyarlılığının düşük olduğu durumlarda, bu heyecanın koşuşturmasından sıyrılıp bu son teknolojiler hakkında derinlemesine araştırma yapmak ve bunları anlamak şüphesiz akıllıca bir seçim olacaktır.
Biraz tesadüf eseri, yazar birkaç yıl önce işyerinde FHE ile ilgili teknik çözümlerle tanışacak kadar şanslıydı. Bu nedenle Portal Ventures'ın bu makalesinin derinlemesine bir yorumunu yapmaya karar verdim, sizlere yeni bakış açıları ve düşünceler sunmayı umuyorum.
**Homomorfik ve tamamen homomorfik şifreleme, tam olarak nedir? **
Portal Ventures'ın orijinal makalesini doğrudan okursanız, Tam Homomorfik Şifrelemenin (FHE) karmaşık matematiksel açıklaması kafanızı karıştırabilir.
Aslında kriptografi dünyası ezoterik ve tekniktir ancak bu kavramları basit ve popüler bir şekilde açıklayabiliriz. Bu bölümde yazar, tamamen homomorfik şifrelemeyi daha derinlemesine anlamanıza yardımcı olmak için size daha sezgisel ve anlaşılması daha kolay örnekler sunmaya çalışıyor.
İlk önce bir "gizli kutu" hayal edin. Bu kutuya dilediğiniz eşyayı koyabilir ve kilitleyebilirsiniz. Kilitlendikten sonra kutunun içeriğini göremez veya ona dokunamazsınız. Ancak şaşırtıcı bir şekilde bu sihirli kutu, içindeki eşyaların rengini veya şeklini açmadan değiştirmenize olanak tanıyor.
Yukarıdaki şekilde görüldüğü gibi Tam Homomorfik Şifreleme (Tam Homomorfik Şifreleme) sihirli bir kutu olarak kabul edilebilir:
Homomorfik şifrelemenin temel fikri budur: şifrelenmiş veriler, verinin kendisini bilmeden çalıştırılabilir.
Bu popüler örnek, "Tam Homomorfik Şifreleme"nin ne yaptığını anlamanıza yardımcı olur. Ama aslında konseptin kendisi de biraz sizin söylediklerinizi dinlemeye benziyor. Peki "tam" ve "homomorfik" nedir?
1."Tamamen" nedir?
2. "Homomorfik" nedir?
3. Örneğin, homomorfik toplamayı destekleyen bir şifreleme şemasını düşünün. Diyelim ki iki sayınız var: 3 ve 4. Bu homomorfik şifreleme şemasını kullanarak önce iki sayıyı şifreleyebilir ve ardından iki şifrelenmiş sayıyı ekleyebilirsiniz. Son olarak, ekleme işleminin sonucunun şifresini çözersiniz. Ortaya çıkan şifresi çözülmüş sonuç 7 olacaktır; bu, düz metin 3 ve 4'ü doğrudan eklerseniz elde edeceğiniz sonuçla aynıdır.
Ancak sayı olmayan sayılar üzerinde bu toplama, çıkarma, çarpma ve bölme işlemlerini nasıl gerçekleştireceğimizi sorabilirsiniz. Aslında sayısal olmayan verileri sayısal forma dönüştürmek için belirli kodlama yöntemlerini kullanabiliriz, böylece bunlar üzerinde toplama, çarpma gibi işlemler yapabiliriz. Bu, tamamen homomorfik şifrelemenin uygulamasının matematiksel hesaplamalarla sınırlı olmadığı, diğer alanlarda da yaygın olarak kullanılabileceği anlamına gelir.
Bu kavramı daha sezgisel olarak açıklamak için tıbbi veriler örneğini ele alalım.
Bu, bize güvenli ve esnek bir veri işleme yöntemi sağlayan tamamen homomorfik şifrelemenin cazibesidir.
**FHE neden önemlidir? **
Şu anda, şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplama gerçekleştirmeye yönelik mevcut yöntemler optimalin altındadır. Kaynak kullanımı ve zaman tüketimi açısından nispeten pahalıdırlar.
Bu nedenle, endüstri standardı prosedür, hesaplamalar yapılmadan önce verilerin üçüncü bir taraf (yani şirket) tarafından şifresinin çözülmesine yöneliktir.
Somut bir örnek olarak, bazı yüksek profilli kişiler hakkında finansal bilgiler içeren bir veri dosyanız olduğunu hayal edin.
*Bu dosyaya "M" adını verelim. Bu verileri analiz edecek bir şirkete ihtiyacımız var.
Buradaki temel sorun, şirketin M'nin şifresini çözüp onu hesaplama için sunucularında sakladığında, üçüncü tarafların başka türlü korunan hassas verilere erişim kazanmasıdır. Kişinin saldırıya uğraması veya kötü niyetli olması durumunda bu durum sorunlara neden olabilir.
Tamamen Homomorfik Şifreleme (FHE), şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplamaların yapılmasına izin vererek bu sorunu çözer. Şirketin artık E(M) şifresini çözmesine gerek yok. Analizi doğrudan şifrelenmiş veriler üzerinde gerçekleştirir. Şifre çözmeye ve güven varsayımına gerek yoktur.
Özetlemek gerekirse, tamamen homomorfik şifrelemenin getirilmesi, mevcut veri işleme sürecindeki önemli bir sorunu, yani veriler üçüncü bir tarafça işlendiğinde ortaya çıkabilecek gizlilik riskini çözmektedir. FHE bize veri gizliliğini sağlarken şifrelenmiş verileri verimli bir şekilde işlememiz için bir yol sağlar.
**FHE Kripto'da nasıl kullanılır? **
Tamamen Homomorfik Şifreleme (FHE), şifreleme dünyasına yeni bir kapı açıyor ve bize daha önce hayal bile edilemeyen birçok uygulama senaryosunu getiriyor. Poly Venture'un orijinal makalesindeki sahnenin orijinal açıklaması nispeten basittir, bu nedenle daha organize bir yorum sağlamak için bir tablo kullanmaya çalıştık.
**FHE vs ZK vs MPC, aptalca kafanız mı karıştı? **
Tamamen homomorfik şifreleme (FHE) hakkında bilgi sahibi olduktan sonra, bunu sıfır bilgi kanıtları (ZK) ve çok partili hesaplama (MPC) gibi diğer tanıdık teknolojilerle karşılaştırmak kolaydır. İlk bakışta hepsi benzer gizlilik ve bilgi işlem sorunları üzerinde çalışıyor gibi görünüyor. Peki bu üçü arasındaki gerçek bağlantılar ve farklılıklar nelerdir?
Öncelikle bu üç teknolojinin temel tanımlarına bakalım:
O halde gelin bunların benzerliklerine, farklılıklarına ve kesişimlerine birçok boyutta bakalım:
1. Amaç:
2. Gizlilik ve Bilgi İşlem:
3. Kısıtlamalar ve zorluklar:
*MPC en az bir dürüst sunucu gerektirir ve DDoS saldırılarından, sessiz gizli anlaşma saldırılarından ve iletişim yükünden etkilenebilir.
4.Şifreleme alanındaki uygulama:
5. Çapraz kullanım:
Genel olarak konuşursak, FHE, ZK ve MPC bazı açılardan örtüşse de hepsinin kendine özgü avantajları ve uygulama senaryoları vardır. Kripto dünyasında, her üç teknoloji de gelişmiş gizlilik ve güvenlik için büyük bir potansiyel sunuyor, ancak bunların birleşimi ve daha fazla araştırma, kripto topluluğu için aktif bir alan olmaya devam ediyor.
Son olarak, herkesin daha sezgisel olarak anlamasına yardımcı olmak amacıyla yukarıdaki teknolojileri birlikte karşılaştırmak için tablonun akış tasarrufu sağlayan bir versiyonunu da sağlayabiliriz.
FHE için Geleceğe Bakış
Yukarıdakilerden, tamamen homomorfik şifrelemenin (FHE) açıkça güçlü bir teknoloji olduğu hissedilebilir.
Peki neden kripto-CT'de geniş çapta benimsenmedi ve hatta nadiren bahsedildi? Bir yandan teknolojinin kendisini anlamak için belli bir eşik varken, diğer yandan FHE teknolojisi hala bazı zorluklarla karşı karşıyadır ve ticari olarak kamuoyunun görüş alanına kolayca girilmesi zordur.
Zorluklar şunları içerebilir:
1. Yoğun Hesaplamalı: Şifreli metnimiz etkileşime girdiğinde güvenliği sağlamak için daha fazla gürültü eklenecektir. FHE şemaları, gürültüyü azaltmak için "önyükleme" tekniklerini kullanır, ancak bu, hesaplama açısından çok yoğun ve kaynak yoğundur.
2. Sınırlı işlevler: FHE hesaplamaları toplama, çarpma ve bunların varyantları/kombinasyonlarıyla sınırlıdır. Örneğin, içerik şifrelendiğinden FHE'de if ifadelerini kullanamazsınız. Ayrıca, karşılaştırmalar ve bölmeler gibi nispeten karmaşık işlemlerin oluşturulması, temel mantığın dikkatli bir şekilde planlanmasını gerektirir; bu da daha karmaşık programlama teknikleriyle ve daha az hesaplama verimliliğiyle sonuçlanır.
3. Uyumluluk/Şekillendirilebilirlik Sorunları: Mevcut uygulamalar ve hizmet sağlayıcılar, şifrelenmiş veriler üzerinde işlem yapmak üzere tasarlanmamıştır. Bu, FHE'nin mevcut teknolojilerle entegrasyonunu sınırlar ve FHE uyumlu uygulamalar geliştirmek için gereken ataleti artırır.
Muhtemel çözümler:
1. Donanım hızlandırıcı: nuFHE ve cuFHE gibi bazı FHE çözümleri GPU hızlandırmayı kullanabilir, ancak asıl ilerleme daha hızlı FPGA'ler ve ASIC'lerden gelecektir. FHE için donanım kullanım durumlarını hızlandırmak amacıyla fotonik gibi diğer teknolojiler de araştırılıyor.
2. Yeni Programlama Paradigmaları: Python'daki pandalar ve numpy gibi karmaşık matematik paketlerine benzer şekilde, FHE kütüphaneleri de oluşturulacaktır. Şu anda Zama ve Sunscreen, FHE için bu tür kütüphaneler ve SDK'lar oluşturan iki projedir. Ek olarak, geliştiricilerin FHE, ZKP ve MPC'yi birleştirmesine olanak sağlamak için özel derleyicilerin oluşturulması gerekir.
3. FHE ve mevcut çözümler arasındaki entegrasyon: Mevcut araçları FHE ile uyumlu hale getirecek ve araçlar ile FHE şifreli veriler arasında bir ara katman görevi görecek çözümler oluşturulacaktır.
Son olarak Portal Ventures, orijinal makalenin sonuç kısmında bir kez daha şunu vurguladı:
"FHE, bilgi işlemin kutsal kâsesidir ve biz onun ticarileştirilmesine yaklaşıyoruz. Değer ve bilgi işlem açık, izinsiz ağlara geçiş yapıyor ve FHE'nin ihtiyaç duyulan altyapı ve uygulamaların çoğunu destekleyeceğine inanıyoruz."
Ayrıca şu anda FHE üzerinde çalışılan projelere de ilgi duyduklarını ifade ettiler. Bu nedenle, VC'lerin FHE ile ilgilendiğini veya henüz kamuoyunun gözüne girmemiş ileri teknolojilerle ilk ilgilenenlerin VC'ler olacağını görebilmekteyiz.
Tarih, yeni teknolojilere dayalı şifreleme projelerinin genellikle parlak bir hale ve yüksek değerlere sahip olduğunu ve çeşitli başkentler tarafından arandığını gösteriyor.
Bir sonraki ziyafete başlamadan önce, gerçekten daha fazla zaman harcamalı ve misafirlerin kimliklerini önceden incelemeliyiz ki, ziyafet başladığında bununla özgürce ilgilenebilelim.