Yapay Zeka Güvenliği: tamamen homomorfik şifreleme veya çözüm olabilir
Son zamanlarda, Manus adında bir AI sistemi GAIA benchmark testinde çarpıcı sonuçlar elde etti ve benzer düzeydeki büyük dil modellerini geride bıraktı. Manus, uluslararası ticari müzakereler gibi karmaşık görevleri bağımsız bir şekilde tamamlama yeteneğini gösterdi; bu da sözleşme analizi, strateji geliştirme ve öneri oluşturma gibi birçok aşamayı kapsıyor. Geleneksel sistemlerle karşılaştırıldığında, Manus dinamik hedef parçalama, çok modlu akıl yürütme ve hafıza artırımlı öğrenme konularında mükemmel bir performans sergiliyor. Büyük görevleri gerçekleştirilebilir birçok alt göreve ayırırken, aynı zamanda çeşitli veri türlerini işleyebiliyor ve pekiştirmeli öğrenme yoluyla karar verme etkinliğini ve doğruluğunu sürekli artırıyor.
Manus'un ilerlemesi, sektörde AI gelişim yolunun tartışılmasına yeniden yol açtı: Genel Yapay Zeka (AGI) yönünde mi ilerleyecek yoksa Çoklu Ajan Sistemleri (MAS) işbirliği mi ön planda olacak? Bu tartışma aslında AI gelişiminde verimlilik ile güvenlik arasındaki dengelemenin temel sorununu yansıtıyor. Tekil zeka AGI'ye ne kadar yakınsa, karar verme sürecinin şeffaf olmama riski o kadar artar; oysa çoklu ajan işbirliği riski dağıtabilir, fakat iletişim gecikmeleri nedeniyle kritik karar anlarını kaçırabilir.
Manus'un gelişimi, Yapay Zeka sistemlerinin doğasında var olan güvenlik açıklarını da gözler önüne seriyor. Örneğin, tıbbi senaryolarda hassas hasta gen verilerini içerebilir; finansal müzakerelerde ise açıklanmamış şirket mali bilgilerine ulaşılabilir. Ayrıca, Yapay Zeka sistemlerinde belirli gruplara karşı haksız maaş önerileri gibi algoritma önyargıları bulunabilir. Ayrıca, saldırganların özel yöntemlerle Yapay Zeka sisteminin yargısını yanıltabileceği karşıt saldırılar riski de vardır.
Bu zorluklar, endişe verici bir eğilimi vurgulamaktadır: AI sistemleri ne kadar akıllı olursa, potansiyel saldırı yüzeyi o kadar genişler.
Web3 alanında, güvenlik her zaman temel bir endişe olmuştur. Şu anda bu zorluklarla başa çıkmak için çeşitli şifreleme teknolojileri geliştirilmiştir:
Sıfır Güven Güvenlik Modeli: Bu model, her erişim isteği için sıkı kimlik doğrulama ve yetkilendirme gerektirir, varsayılan cihazlara güvenmez.
Merkeziyetsiz Kimlik (DID): Bu, merkezi kayıt sistemlerine bağımlılık olmadan, yeni bir merkeziyetsiz dijital kimlik standardıdır.
tamamen homomorfik şifreleme (FHE): Bu, verilerin şifrelenmiş durumda hesaplamalar yapılmasına izin veren gelişmiş bir şifreleme tekniğidir ve şifre çözmeye gerek yoktur.
Tamamen homomorfik şifreleme, AI çağında güvenlik sorunlarını çözmenin önemli bir aracı olarak kabul edilmektedir. Aşağıdaki birkaç alanda rol oynayabilir:
Veri düzeyi: Kullanıcı tarafından girilen tüm bilgiler şifrelenmiş durumda işlenebilir, hatta AI sistemi bile orijinal veriyi deşifre edemez.
Algoritma açısından: FHE aracılığıyla "şifreleme modeli eğitimi" gerçekleştirilir, böylece geliştiriciler AI'nın karar verme sürecini doğrudan gözlemleyemez.
İşbirliği Aşaması: Birden fazla AI ajanı arasındaki iletişim eşik şifrelemesi kullanılabilir, tek bir düğüm kırıldığında bile küresel veri sızıntısına yol açmaz.
Web3 ekosisteminde, bu güvenlik teknolojilerini keşfetmeye yönelik birçok proje bulunmaktadır. Örneğin, uPort 2017'de merkeziyetsiz kimlik çözümünü piyasaya sürdü, NKN ise 2019'da sıfır güven modeline dayalı ana ağı yayınladı. Tamamen homomorfik şifreleme alanında, Mind Network ana ağda başlatılan ilk FHE projesidir ve birçok tanınmış kurumla işbirliği yapmaktadır.
Yapay Zeka teknolojisi insan zekâ seviyesine yaklaştıkça, güçlü bir savunma sistemi oluşturmak giderek daha önemli hale geliyor. Tamamen homomorfik şifreleme yalnızca mevcut güvenlik sorunlarını çözmekle kalmaz, aynı zamanda gelecekte daha güçlü bir Yapay Zeka dönemi için de hazırlık yapar. AGI'ye giden yolda, FHE yalnızca bir seçenek değil, aynı zamanda AI sistemlerinin güvenli çalışmasını sağlamak için gerekli bir koşul olabilir.
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 FHE: Yapay Zeka Güvenliği zorlukları altında Web3 çözümleri
Yapay Zeka Güvenliği: tamamen homomorfik şifreleme veya çözüm olabilir
Son zamanlarda, Manus adında bir AI sistemi GAIA benchmark testinde çarpıcı sonuçlar elde etti ve benzer düzeydeki büyük dil modellerini geride bıraktı. Manus, uluslararası ticari müzakereler gibi karmaşık görevleri bağımsız bir şekilde tamamlama yeteneğini gösterdi; bu da sözleşme analizi, strateji geliştirme ve öneri oluşturma gibi birçok aşamayı kapsıyor. Geleneksel sistemlerle karşılaştırıldığında, Manus dinamik hedef parçalama, çok modlu akıl yürütme ve hafıza artırımlı öğrenme konularında mükemmel bir performans sergiliyor. Büyük görevleri gerçekleştirilebilir birçok alt göreve ayırırken, aynı zamanda çeşitli veri türlerini işleyebiliyor ve pekiştirmeli öğrenme yoluyla karar verme etkinliğini ve doğruluğunu sürekli artırıyor.
Manus'un ilerlemesi, sektörde AI gelişim yolunun tartışılmasına yeniden yol açtı: Genel Yapay Zeka (AGI) yönünde mi ilerleyecek yoksa Çoklu Ajan Sistemleri (MAS) işbirliği mi ön planda olacak? Bu tartışma aslında AI gelişiminde verimlilik ile güvenlik arasındaki dengelemenin temel sorununu yansıtıyor. Tekil zeka AGI'ye ne kadar yakınsa, karar verme sürecinin şeffaf olmama riski o kadar artar; oysa çoklu ajan işbirliği riski dağıtabilir, fakat iletişim gecikmeleri nedeniyle kritik karar anlarını kaçırabilir.
Manus'un gelişimi, Yapay Zeka sistemlerinin doğasında var olan güvenlik açıklarını da gözler önüne seriyor. Örneğin, tıbbi senaryolarda hassas hasta gen verilerini içerebilir; finansal müzakerelerde ise açıklanmamış şirket mali bilgilerine ulaşılabilir. Ayrıca, Yapay Zeka sistemlerinde belirli gruplara karşı haksız maaş önerileri gibi algoritma önyargıları bulunabilir. Ayrıca, saldırganların özel yöntemlerle Yapay Zeka sisteminin yargısını yanıltabileceği karşıt saldırılar riski de vardır.
Bu zorluklar, endişe verici bir eğilimi vurgulamaktadır: AI sistemleri ne kadar akıllı olursa, potansiyel saldırı yüzeyi o kadar genişler.
Web3 alanında, güvenlik her zaman temel bir endişe olmuştur. Şu anda bu zorluklarla başa çıkmak için çeşitli şifreleme teknolojileri geliştirilmiştir:
Sıfır Güven Güvenlik Modeli: Bu model, her erişim isteği için sıkı kimlik doğrulama ve yetkilendirme gerektirir, varsayılan cihazlara güvenmez.
Merkeziyetsiz Kimlik (DID): Bu, merkezi kayıt sistemlerine bağımlılık olmadan, yeni bir merkeziyetsiz dijital kimlik standardıdır.
tamamen homomorfik şifreleme (FHE): Bu, verilerin şifrelenmiş durumda hesaplamalar yapılmasına izin veren gelişmiş bir şifreleme tekniğidir ve şifre çözmeye gerek yoktur.
Tamamen homomorfik şifreleme, AI çağında güvenlik sorunlarını çözmenin önemli bir aracı olarak kabul edilmektedir. Aşağıdaki birkaç alanda rol oynayabilir:
Veri düzeyi: Kullanıcı tarafından girilen tüm bilgiler şifrelenmiş durumda işlenebilir, hatta AI sistemi bile orijinal veriyi deşifre edemez.
Algoritma açısından: FHE aracılığıyla "şifreleme modeli eğitimi" gerçekleştirilir, böylece geliştiriciler AI'nın karar verme sürecini doğrudan gözlemleyemez.
İşbirliği Aşaması: Birden fazla AI ajanı arasındaki iletişim eşik şifrelemesi kullanılabilir, tek bir düğüm kırıldığında bile küresel veri sızıntısına yol açmaz.
Web3 ekosisteminde, bu güvenlik teknolojilerini keşfetmeye yönelik birçok proje bulunmaktadır. Örneğin, uPort 2017'de merkeziyetsiz kimlik çözümünü piyasaya sürdü, NKN ise 2019'da sıfır güven modeline dayalı ana ağı yayınladı. Tamamen homomorfik şifreleme alanında, Mind Network ana ağda başlatılan ilk FHE projesidir ve birçok tanınmış kurumla işbirliği yapmaktadır.
Yapay Zeka teknolojisi insan zekâ seviyesine yaklaştıkça, güçlü bir savunma sistemi oluşturmak giderek daha önemli hale geliyor. Tamamen homomorfik şifreleme yalnızca mevcut güvenlik sorunlarını çözmekle kalmaz, aynı zamanda gelecekte daha güçlü bir Yapay Zeka dönemi için de hazırlık yapar. AGI'ye giden yolda, FHE yalnızca bir seçenek değil, aynı zamanda AI sistemlerinin güvenli çalışmasını sağlamak için gerekli bir koşul olabilir.