Tamamen Homomorfik Şifreleme: Yapay Zeka'nın Gizlilik Koruma Kutsal Kâsesi?

tamamen homomorfik şifreleme(FHE), kriptografi alanında önemli bir atılım olarak, yapay zeka uygulamalarında gizlilik koruma için yeni olasılıklar sunuyor. Günümüz dijital çağında, bir yandan kişiselleştirilmiş öneri hizmetlerinin sağladığı kolaylıkların tadını çıkarıyoruz, diğer yandan gizlilik ihlalleri konusunda giderek daha fazla endişeleniyoruz. FHE belki de bu çelişkiyi çözebilir ve bize gizliliğimizi feda etmeden özelleştirilmiş hizmetlerin tadını çıkarmamıza olanak tanır.

Yapay Zeka Hizmeti ( AIaaS )'nin yükselişi, sıradan kullanıcıların gelişmiş sinir ağı modellerine erişebilmesini sağladı. Ancak, mevcut AIaaS, kullanıcıların gizliliğini de feda ediyor çünkü sunucular, kullanıcıların girdi verilerine erişebiliyor. GDPR gibi gizlilik koruma düzenlemelerinin ortaya çıkmasıyla, AIaaS sürecinde güçlü bir gizlilik koruma mekanizması geliştirmeye acilen ihtiyacımız var.

FHE, bulut bilişimdeki veri gizliliği sorunlarına bir çözüm sunar. Şifreli veriler üzerinde toplama ve çarpma gibi işlemleri destekleyerek, sunucunun şifre çözmeden şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmasını sağlar. FHE tabanlı derin sinir ağlarında, kullanıcı sadece şifrelenmiş girdi verilerini bulut sunucusuna iletmekte, sunucu şifreli veriler üzerinde homomorfik hesaplamalar yapmakta ve şifreli çıktıyı geri döndürmektedir; bu süreç boyunca kullanıcı verileri her zaman şifreli durumda kalmaktadır.

FHE, reklamcılık, sağlık, veri madenciliği, finans gibi birçok alanda geniş uygulama potansiyeline sahiptir. Ancak, FHE şu anda çoklu kullanıcı desteği karmaşıklığı, büyük hesaplama maliyeti, desteklenen işlemlerin sınırlı olması gibi bazı kısıtlamalarla karşı karşıyadır. Yine de, Zama, Privasee, Octra ve Mind Network gibi bazı şirketler, FHE'nin yapay zeka ve şifreleme alanındaki uygulamalarını keşfetmeye başlamıştır.

FHE'nin pratik uygulamalarda hala birçok zorlukla karşılaştığına rağmen, algoritmaların ve donanımın sürekli ilerlemesiyle, yapay zeka alanında devrim niteliğinde değişiklikler getirmesi ve gizlilik koruması ile verimli hesaplama arasında bir denge sağlaması bekleniyor. Gelecekte, FHE güvenli, gizliliği koruyan AI hizmetlerinin inşasında anahtar teknoloji haline gelebilir.