Giriş

2022'deki Sıfır Bilgi (ZK) patlamasından sonra, gizlilik teknolojisi uygulamaları önemli ilerlemeler kaydetmiş ve ZK ekosistemi EVM, DeFi ve DID gibi alanlarda çığır açmıştır. Yeni bir şifreleme döngüsü ortaya çıktıkça, soru şudur: FHE bir sonraki büyük gizlilik teknolojisi mi olacak? Geçen yıl boyunca, Tamamen Homomorfik Şifreleme (FHE), Zama gibi öncelikli bir örnekle birlikte en üst düzey risk sermayesinden artan ilgi çekmiştir. Bu makale, FHE'nin büyümesini araştırır, diğer gizlilik teknolojileriyle karşılaştırır ve Zama'nın yaklaşımını ayrıntılı olarak analiz eder.

FHE nedir?

Tamamen Homomorfik Şifreleme (FHE), şifrelenmiş veriler üzerinde çeşitli hesaplamalar yapmak için matematiksel homomorfik özellikleri kullanan bir gizlilik teknolojisidir ve bilgilerin sızdırılmamasını sağlar. Web2 alanında FHE, şu anda tıbbi bilgi şifreleme, finansal veri gizliliği ve bulut veri şifrelemede kullanılmaktadır. Bu şifreleme algoritması ilk kez 1978'de önerilmiş ve gürültü işleme ve kayan nokta işleme konularında yapılan çoklu teknolojik ilerlemelerle 21. yüzyılda tekrar dikkat çekmiş, algoritma performansını iyileştirmiş ve FHE teknolojisini ticari sektöre taşımıştır.

Tamamen Homomorfik Şifreleme algoritmasının üç ana özelliği vardır: tam homomorfizm, veri gizliliği ve hesaplama esnekliği.

• Tam Homomorfizma: Kısmen homomorfik şifrelemeye kıyasla, Tam Homomorfik Şifreleme, toplama, çarpma ve hatta daha karmaşık bileşik işlemler dahil olmak üzere şifreli veriler üzerinde herhangi bir matematiksel işlem yapmayı sağlar, oysa kısmen homomorfik şifreleme şemaları sadece belirli işlemleri destekler.
• Veri Gizliliği: Tam Homomorfik Şifreleme, şifrelenmiş veriler üzerinde birden fazla toplama ve çarpma işlemine izin verir ve sonuç hala şifreli olarak kalır.
• Hesaplama Esnekliği: Tam Homomorfik Şifreleme, toplama, çarpma ve Boolean işlemleri de dahil olmak üzere çeşitli hesaplama işlemlerini destekler. Bu teknolojinin gizlilik avantajları olsa da, büyük ölçekli veri işleme ve hesaplama alanında yüksek verimlilik gerektiren uygulamalar için iyileştirme alanları bulunmaktadır.

Neden FHE Sonraki ZK-Seviye İzleme Sistemi?

Gizlilik şifreleme algoritmaları, erken simetrik ve asimetrik şifrelemeden Multi-Party Computation (MPC), Zero-Knowledge Proofs (ZK) ve Fully Homomorphic Encryption (FHE) gibi daha karmaşık ve güvenli yöntemlere evrim geçirmiştir. Bu evrim, teknolojideki ilerlemeler ve uygulama senaryolarındaki değişikliklerin takibini izlemiştir. Endüstriyel alanlarda gizlilik şifrelemeye olan talebin artması ve senaryoların daha çeşitli hale gelmesiyle birlikte, blok zinciri alanında FHE'ye yönelik ilgi önemli ölçüde artmaktadır.

Gizlilik hesaplaması ile ilgili olarak, MPC ve ZK, kripto para birimi sektöründe zaten yaygın olarak kullanılmaktadır. Peki neden dikkatler şimdi FHE'ye çevriliyor? MPC ile karşılaştırıldığında, FHE daha güçlü gizlilik koruması, daha fazla hesaplama esnekliği sunar ve çok taraflı doğrulama gerektirmez. Bir koşulun doğruluğunu kanıtlamada iyi olan ZK'nın aksine, FHE, hesaplamaların şifrelenmiş veriler üzerinde yapılmasına izin verir ve hatta makine öğrenimi modellerini eğitebilir ve çıkarabilir. Her ana gizlilik algoritmasının güçlü ve zayıf yönleri vardır ve farklı uygulama senaryolarında avantajlarını göstererek gizlilik bilişiminin pratikte kök salmasına yardımcı olur.

Zama'ya Giriş

Zama, 2020 yılında kurulmuş, çoğunlukla Avrupa merkezli bir ekibe sahip ve 30'dan fazla doktora ve kriptografi uzmanından oluşan gizlilik odaklı bir şirkettir. Bu yılın Mart ayında Zama, Multicoin Capital ve Protocol Labs öncülüğünde 73 milyon dolarlık bir yatırım sağladı ve Metaplanet, Blockchange, VSquared, Stake Capital ve Portal Ventures gibi diğer büyük yatırımcılar da katıldı. Yuvarlak ayrıca Juan Benet (Filecoin), Gavin Wood (Polkadot), Anatoly Yakovenko (Solana), Julien Bouteloup (StakeDAO) ve Tarun Chitra (Gauntlet) gibi temel blockchain projelerinin kurucularını da çekti.

Zama'nın liderlik ekibi deneyimli endüstri figürlerinden oluşuyor. Ortak kurucu ve CEO Rand Hindi sadece 10 yaşında kodlamaya başladı ve bilgisayar bilimi, yapay zeka ve biyoinformatik alanlarında ileri eğitimle güçlü bir girişimci geçmişine sahip. Ortak kurucu ve CTO Pascal Paillier, Télécom Paris'ten kriptografi alanında doktora sahibi bir kriptografi uzmanı olarak takıma geniş bir bilgi getiriyor.

Zama’nın Ürün Ekosistemi: Kapsamlı Araçlar ve Çerçeveler

Zama'nın Dört Temel Ürünü:

• Beton — Açık kaynak FHE çerçevesi
• Concrete ML — Şifreli veriler üzerinde makine öğrenimi için açık kaynaklı bir araç
• fhEVM - Ethereum'da tam homomorfik şifreleme sanal makinesi
• TFHE-rs — FHE için ilk açık kaynak kodlu araç

Beton: FHE-Dedicated Açık Kaynaklı Çerçeve

Concrete, geliştiricilerin gizliliği korurken şifreli veriler üzerinde hesaplamalar yapmalarını sağlayan tamamen homomorfik şifreleme (FHE) için özelleştirilmiş bir çerçevedir. Bu, bir akıllı kilit gibidir: çerçeve, verilerin "kilidini açılmadan" işlenmesine olanak tanır. Concrete, FHE için kodlama işlemini basitleştirir, bu sayede sınırlı şifreleme uzmanlığına sahip geliştiriciler bile verimli şifreli uygulamalar oluşturmak için kullanabilir. Concrete ayrıca performansı optimize etmek için simulasyon ve analiz araçları da içerir, kaynak kullanımını en aza indirmeye yardımcı olan hassas bir motor gibi hareket ederken yüksek performansı korur.

Betonun temel değeri, FHE'yi daha erişilebilir hale getirmektir. Beton ile geliştiriciler, hassas bilgi vermeden şifreli veriler üzerinde matematiksel işlemleri güvenli bir şekilde gerçekleştirebilirler - finans ve sağlık gibi yüksek veri gizliliği gerektiren alanlar için idealdir.

Concrete ML: Şifreli Veriler İçin Kullanıcı Dostu Makine Öğrenimi

Concrete ML, geliştiricilerin bilinen araçlarla olduğu gibi şifreli veriler üzerinde çıkarım veya eğitim görevleri gerçekleştirebilmeleri için yaygın çerçevelere benzer API'lar sunarak kullanım kolaylığına öncelik verir. Arayüzü scikit-learn'e oldukça benzemekte olup, PyTorch modellerini FHE uyumlu modellere dönüştürmeyi bile destekler. Bu, veri paylaşımı ve düzenleyici uyum gibi gizlilik hassasiyeti olan alanlarda makine öğrenimi uygulamalarının kapılarını açar.

Concrete ML, hem hazır kullanıma hem de özel modellere yönelik kolaylık sağlar:

Yerleşik Modeller: Kolay benimsenme için scikit-learn ve XGBoost'a benzer FHE-uyumlu modeller sağlar.

Özel Modeller: Kullanıcıların PyTorch veya Keras/TensorFlow ile geliştirebilecekleri ve daha sonra ONNX aracılığıyla Concrete ML'e aktarabilecekleri nicelleştirme bilincinde eğitim modellerini destekler.

fhEVM: Ethereum'da Gizlilik Koruma Sağlayan Akıllı Sözleşmeler

fhEVM, FHE aracılığıyla Ethereum blokzincirine gerçekten özel akıllı sözleşmeler getiriyor. Zama'nın fhEVM'si ile şifrelenmiş akıllı sözleşmeler mevcut dApp ekosistemi içinde çalışabilir, iki ana özelliği sağlayarak: İşlemlerin ve Durumun Tam Şifrelenmesi: Tüm işlem verileri uçtan uca şifrelenmiş halde kalır, izinsiz erişim olmamasını garanti eder. On-Chain Birleşebilirlik ve Veri Gizliliği: Sözleşmenin şifrelenmiş durumu her güncelleme ile korunur, gizliliği garanti eder.

fhEVM, mevcut Solidity araçları ile sorunsuz geliştirme imkanı sunan TFHE Solidity kütüphanesini tanıtıyor. Standart operatörler şifreli durumlarda çalışarak, sözleşmelerin şifreliyken koşullu kontrol yapmasını sağlar, bu da Ethereum geliştiricileri için süreci tanıdık ve dostane hale getirir. Şifreleme ve şifre çözme işlemlerini yönetmek için geliştiriciler, sözleşmelerin özel bölümlerini işaretlemek için basitçe euint veri türünü kullanır. fhEVM ayrıca eşik, merkezi ve KMS tabanlı şifre çözme seçeneklerini de destekler.

TFHE-rs: Paralelleştirme ile Geliştirilmiş Performans

Rust'ta yazılmış bir kütüphane olan TFHE-rs, TFHE teknolojisini kullanarak şifreli veriler üzerinde Boolean ve tamsayı işlemleri gerçekleştirir. Çok yönlülüğüyle tanınan TFHE-rs, Rust API'si, C API'si ve istemci uygulamaları için bir WASM API'si olmak üzere birden fazla arayüz sunar. Esnek Lego blokları gibi modüler tasarımı, geliştiricilerin farklı işlevleri birleştirerek özel ihtiyaçlarına uygun şifreli hesaplama çözümleri oluşturmasına olanak tanır ve basitten karmaşık sistemlere kadar geniş bir uygulama yelpazesine uygun hale getirir.

TFHE-rs, geliştirilmiş performans için bit düzeyi şifreleme işlemleri kullanır ve ince taneli veri işleme sağlar. Tüm veri bloklarını şifreleyen sistemlerin aksine, bu yaklaşım, özellikle mantıksal kapı işlemleri (VE, VEYA, XOR) için homomorfik hesaplamalar yapmak için daha verimlidir.

TFHE-rs ayrıca çoklu iş parçacıklı işleme ve bootstrapping paralelleştirme yoluyla gelişmiş performans iyileştirmeleri de sunar. Bootstrapping'i çoklu çekirdekler üzerinde eş zamanlı olarak işlenebilen aşamalara bölerek, TFHE-rs işlem süresini dramatik bir şekilde azaltır ve homomorfik şifrelemeyi çok daha hızlı ve verimli hale getirir.

Zama'nın Beş Temel Kullanım Durumu

fhEVM temeli olarak, Zama, blokzinciri için beş umut vadeden gizlilik odaklı kullanım durumu tanımlamıştır: güvenli sözleşme işlemleri, merkezi olmayan özel karanlık havuzlar, DAO yöneti̇mi̇, on-chain kör açık artırmalar ve on-chain oyun.

On-Chain İşlemler

DeFi ekosisteminde veri gizliliğini ve güvenliğini korumak çok önemlidir. Finansal sözleşmeler genellikle işlem tutarları, faiz oranları ve geri ödeme planları gibi hassas ayrıntıları içerir. Bu ayrıntıların zincir üzerinde tamamen herkese açık hale getirilmesi gizlilik sorunlarına yol açabilir. Zama'nın fhEVM'si, akıllı sözleşmelerin şifreli bir durumda yürütülmesini sağlayarak tüm sözleşme mantığının hassas verileri açığa çıkarmadan güvenli bir şekilde çalışmasına olanak tanır. Finansal kurumlar veya diğer düğümler sözleşme ayrıntılarını doğrudan görüntüleyemez, ancak sözleşmenin yürütülmesi hala doğrulanabilir. Örneğin, bir kredi sözleşmesi, kredi tutarı, geri ödeme süresi ve faiz oranı gibi parametreleri şifreli biçimde tutabilirken, tüm hesaplamalar veri ifşa edilmeden yapılır. Bu şekilde, diğer düğümler belirli işlem ayrıntılarına erişmeden sözleşmenin yürütülmesini doğrulayabilir, bu da onu opsiyonlar, takas anlaşmaları ve zincir içi borç verme için uygun hale getirir.

Merkezi Olmayan Özel Koyu Havuzlar

Karanlık havuz, büyük işlemlerin sipariş detaylarını kamuoyuna açıklamadan gerçekleşmesine izin veren özel bir ticaret platformudur ve bu, pazarın bozulmasını önlemeye yardımcı olur. Karanlık havuzda gizlilik, kullanıcı kimlikleri, sipariş içeriği ve işlem detaylarına kadar uzanır. Geleneksel karanlık havuzlar, siparişleri eşleştirmek için merkezi platformlar veya güvenilir üçüncü tarafları kullanır ve bu da gizlilik riski oluşturur.

Zama’nın TFHE-rs'i, şifrelenmiş veri işlemlerini destekler, böylece şifrelenmiş alım ve satım emirleri, fiyat veya miktar gibi ayrıntıları şifre çözmeden özel olarak eşleştirilebilir. Ticaret platformları, sipariş gizliliğini korurken kullanıcı niyetlerini güvenli bir şekilde işleyebilir. Bu şifrelenmiş siparişler, ticaret koşullarını karşıladığından emin olmak için doğrulanabilir, tüm bu süreçler verilerin güvenli bir şekilde saklanmasını sağlar.

DAO Yönetişimi

DAO yönetimi, oy verenlerin anonimliği ve hazine detaylarının gizliliği de dahil olmak üzere, gizlilik zorlukları sunar. Oylama mekanizmaları genellikle bireysel oy tercihlerini ortaya çıkarır ve potansiyel manipülasyon veya haksız etki yaratır. Örneğin, daha fazla yönetim token'ı tutan bireyler, genellikle oylamada daha büyük etkiye sahip olurlar ve sonuçları etkileyebilecek bir otoriter eğilim yaratabilirler. DAO yönetim sözleşmeleri ayrıca mali harcamalar ve proje tahsisleri hakkında hassas bilgiler içerir ve proje finansman miktarlarını veya alıcı kimliklerini korumak için gizli tutulmalıdır.

Zama'nın yaklaşımı, her üyenin oyunun şifrelenmiş işlenmesini sağlar. Oylama sözleşmeleri, bireysel oyları şifre çözmeden sayabilir ve sonuçları hesaplayabilir. Sonuçlar kamuoyuna açıktır, ancak oylama süreci gizlidir. Homomorfik şifreleme kullanarak, her oy seçimi açığa çıkarmadan uygunluk için doğrulanabilir.

On-Chain Blind Auctions

On-chain kör açık artırmalar, katılımcıların tekliflerini açık artırma sona erene kadar açıklamadan gizlice göndermelerine olanak tanır. Çoğu geliştirici, teklif gizliliğini sağlamak için sıfır bilgi ispatları ve iki adımlı bir süreç kullanır; bu genellikle verileri zincir dışında saklamayı ve ek şifreleme zorluklarını beraberinde getirir.

Zama’nın tamamen homomorfik şifreleme çözümü, onları açığa çıkarmadan zincir üzerinde şifreli tekliflerin işlenmesine olanak tanır. Geleneksel kör açık artırmalarda, teklifler müzayede bittikten sonra açıklanır, ancak Zama’nın yaklaşımı, teklif gizliliğini tehlikeye atmadan kazananı belirlemek için hesaplamalar yapılmasına izin verir. Zama’nın yöntemi homomorfik karşılaştırma, koşullu güncelleme ve güvenli yerleşim içerir ve teklifleri açıklamak gerekmez. Şifreli çarpan teknikleri, en yüksek teklifi seçer ve şifreli koşullara dayalı sonuçları günceller, hassas bilgileri açığa çıkarmadan teklif ayrıntılarını güvenli bir şekilde yönetir. Müzayedelerin sonunda, sadece kazanan teklif sahibi ödülünü güvenli bir şekilde şifre çözerek alabilir ve diğer teklif ayrıntılarını açıklamadan en yüksek teklif sahibi olarak durumunu doğrulayabilir.

On-Chain Oyun

fhEVM kullanarak, Zama, tam homomorfik şifreleme ile zincir üstü oyunları geliştirmenin bir yolunu sunar. Zama'nın web sitesinde, Zama, popüler oyun "Wordle"'ın şifreli bir versiyonunu blok zincirinde nasıl oluşturulacağını göstermektedir. Zama'nın çözümü, akıllı sözleşmelerin sonuçları doğrulamasına izin verirken, hem oyun durumunu hem de girişleri şifreler. Bu, hassas oyun verilerinin özel kalmasını ve yetkisiz erişimi veya manipülasyonu engellemesini sağlar, hatta zincir üzerinde işlendiğinde bile. Bu gizlilik yaklaşımı, blockchain'in şeffaflık ve işlevselliğini korurken, zincir üstü oyunların daha özel ve ölçeklenebilir olmasını sağlar.

Gelecek Görünümü

Ölçeklenebilirlik sorunlarının çözülmesinden sonra, gizlilik korumalı işlemler blockchain dünyasında yeni bir trend haline gelecek. Bugün, altyapı teknolojisinde ölçeklenebilirlikle ilgili ana zorluk artık kendisi değil, geniş çaplı benimsenme için önemli olan düzenleyici destek ve piyasa kabulündeki eksikliklerdir. Optimize edilmiş altyapılarıyla gizlilik korumalı işlemler, hedeflenen kullanıcı grupları, işlem yöntemleri ve uygulama senaryoları oluşturarak, sıfır bilgi ispat teknolojisinin geniş çaplı benimsenmesi gibi daha fazla benimsenmeye uygun hale getirir.

Geleceğe bakıldığında, FHE teknolojisi merkezi olmayan ve merkezi borsalar arasındaki deneyim farkını daraltması bekleniyor. Zincir üzerindeki oyunlarda gizlilik teknolojisi, rastgele sayı üretimi tarafından oluşturulan güvenlik risklerini ele almada da yardımcı olabilir. Gizlilik koruyucu çözümlerin potansiyeli büyük olsa da, performans sınırlamaları bir zorluk olmaya devam etmektedir. Büyük ölçekte yüksek frekanslı işlemlerin taleplerini karşılamak önemli bir zaman ve geliştirme gerektirecektir.