ಪೈಥಾನ್ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್: ಸುರಕ್ಷಿತ ಜಾಗತಿಕ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡುವುದು

ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವು ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯಯುತ ವಸ್ತುವಾಗಿದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ವಹಿವಾಟುಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸ್ವಾಮ್ಯದ ವ್ಯವಹಾರ ಗುಪ್ತಚರ ಮತ್ತು ಅದ್ಭುತ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯವರೆಗೆ, ಪ್ರತಿದಿನವೂ ಅಸಂಖ್ಯಾತ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಿದ ಡೇಟಾ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಅದರ ಅಂತರ್ಗತ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವಾಗ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸವಾಲು ಅಗ್ರಗಣ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ವಿಧಾನಗಳು ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಸಾಗಣೆಯಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವು ನಡೆಯುವ ಮೊದಲು ಡೀಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಅನ್ನು ಕಡ್ಡಾಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಬಹಿರಂಗಗೊಳ್ಳುವ "ದುರ್ಬಲ ಕ್ಷಣ"ವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ (HE) – ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸುವ ಭರವಸೆ ನೀಡುವ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಅದ್ಭುತ. HE ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಡೀಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಅದೇ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾದ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಗೌಪ್ಯ ಹಣಕಾಸಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗೆ ಕಳುಹಿಸುವುದು, ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಅಥವಾ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಿಗಾಗಿ ಅದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು – ಇವೆಲ್ಲವೂ ಕ್ಲೌಡ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ನಿಮ್ಮ ಕಚ್ಚಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ನೋಡದೆ. ಇದು ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್‌ನ ಪರಿವರ್ತಕ ಶಕ್ತಿ.

ಸುಧಾರಿತ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿಯ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಅತಿರಂಜಿತ ಕ್ಷೇತ್ರವೆಂದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಗ್ರಹಿಸಲ್ಪಟ್ಟರೂ, ಪೈಥಾನ್ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಪ್ರಬಲ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಹೆಬ್ಬಾಗಿಲಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿದೆ. ಅದರ ಸಮೃದ್ಧ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ, ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆ ಮತ್ತು ಬಲವಾದ ಸಮುದಾಯ ಬೆಂಬಲವು ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ವದಾದ್ಯಂತದ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ತಲುಪುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್‌ನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅದರ ಆಳವಾದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ವಿವಿಧ ರೂಪಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ಪೈಥಾನ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಆಟವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮುಂದಿನ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಎಂದರೇನು? ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ

ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಅನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಗ್ರಹಿಸಲು, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್‌ನ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ. ನೀವು AES ಅಥವಾ RSA ನಂತಹ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾವನ್ನು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಡೇಟಾವು ಅಗ್ರಾಹ್ಯ ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ನೀವು ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ – ಅದು ಎರಡು ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು, ಕೀವರ್ಡ್‌ಗಾಗಿ ಹುಡುಕುವುದು ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವುದು – ನೀವು ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ಡೀಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಡೀಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪ್ಲೈನ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಂಭಾವ್ಯ ಬಿಂದುವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಕ್ಲೌಡ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ನೀಡಿದಾಗ.

ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ (HE) ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. "ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್" ಎಂಬ ಪದವು ಗ್ರೀಕ್ ಪದಗಳಾದ "ಹೋಮೋಸ್" (ಒಂದೇ) ಮತ್ತು "ಮಾರ್ಫೆ" (ರೂಪ) ದಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿದೆ, ಇದು ರಚನೆ-ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿಯಲ್ಲಿ, ಇದರರ್ಥ ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕೆಲವು ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಪ್ಲೈನ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅದೇ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ. ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶವು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಡೀಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರು ಮಾತ್ರ ನಿಜವಾದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು.

ಇದನ್ನು ಹೀಗೆ ಯೋಚಿಸಿ:

• The "Magic Box" Analogy: ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಲಾಕ್ ಮಾಡಿದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನು (ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾ) ನೀವು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ. ಈ ವಸ್ತುಗಳ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸಗಾರನು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ, ಆದರೆ ಅವನು ಒಳಗೆ ಏನಿದೆ ಎಂದು ನೋಡಲು ನೀವು ಬಯಸುವುದಿಲ್ಲ. HE ಯೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಕೆಲಸಗಾರನಿಗೆ ವಿಶೇಷ "ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಗ್ಲೋವ್ಸ್" (ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಸ್ಕೀಮ್) ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತೀರಿ ಅದು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನು ತೆರೆಯದೆಯೇ ಲಾಕ್ ಮಾಡಿದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯ ಒಳಗೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಅವರು ಮುಗಿದ ನಂತರ, ಅವರು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನು ನಿಮಗೆ ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ನೀವು ಮಾತ್ರ, ನಿಮ್ಮ ಕೀಲಿಯೊಂದಿಗೆ, ಅವರ ಕೆಲಸದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೋಡಲು ಅದನ್ನು ತೆರೆಯಬಹುದು. ವಸ್ತುಗಳು ಎಂದಿಗೂ ಬಹಿರಂಗಗೊಂಡಿರಲಿಲ್ಲ.

ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಡೇಟಾ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವು ಅದರ ಜೀವನಚಕ್ರದುದ್ದಕ್ಕೂ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಆಗಿ ಉಳಿಯಬಹುದು, ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಾಗಣೆಯಿಂದ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯವರೆಗೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ಖಾತರಿಗಳನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಹು ಪಕ್ಷಗಳು ತಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಸಹಕರಿಸಬೇಕಾದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ಕ್ಲೌಡ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ಲೈನ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಂದಿಗೂ ಪ್ರವೇಶಿಸದೆ ಸುಧಾರಿತ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬೇಕಾದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಾಗಿದೆ.

ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಯೋಜನೆಗಳ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಭೂದೃಶ್ಯ

ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಒಂದೇ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅಲ್ಲ ಆದರೆ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಯೋಜನೆಗಳ ಕುಟುಂಬವಾಗಿದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಬುದ್ಧತೆಯ ಮಟ್ಟಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಮೂರು ವಿಧಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ:

1. ಭಾಗಶಃ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ (PHE)

PHE ಯೋಜನೆಗಳು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕಾರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಅನಿಯಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಯೋಜನೆಯು ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಅನಂತ ಸೇರ್ಪಡೆಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಅನಂತ ಗುಣಾಕಾರಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಎರಡನ್ನೂ ಅಲ್ಲ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವುಗಳ ಸೀಮಿತ ಕಾರ್ಯವು ಅವುಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅನ್ವಯಿಕತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ.

• ಉದಾಹರಣೆಗಳು:
  • RSA: ಗುಣಾಕಾರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ (ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಗುಣಾಕಾರ). HE ಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸದಿದ್ದರೂ, ಅದರ ಗುಣಾಕಾರದ ಆಸ್ತಿಯು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿದೆ.
  • ElGamal: ಗುಣಾಕಾರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್.
  • Paillier: ಸೇರ್ಪಡೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್. ಇದು ಸುರಕ್ಷಿತ ಮೊತ್ತಗಳು, ಸರಾಸರಿಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಕೇಲರ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇ-ಮತದಾನ ಅಥವಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು: ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತದಾನ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಮೊತ್ತಗಳು ಅಥವಾ ಸರಾಸರಿಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು, ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸರಳ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳು.

2. ಸ್ವಲ್ಪ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ (SHE)

SHE ಯೋಜನೆಗಳು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಸೇರ್ಪಡೆಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಾಕಾರಗಳ ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರರ್ಥ ನೀವು ಬಹುಪದೀಯ-ಆಳದ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ (ಸೇರ್ಪಡೆಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಾಕಾರಗಳ ಸಂಯೋಜನೆ) ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಅಥವಾ "ಆಳ"ದವರೆಗೆ ಮಾತ್ರ. ಈ ಆಳವನ್ನು ತಲುಪಿದ ನಂತರ, ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುವ ಶಬ್ದವು ಡೀಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಅಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಹಂತಕ್ಕೆ ಸಂಗ್ರಹಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

• ಅದ್ಭುತ ಆವಿಷ್ಕಾರ: 2009 ರಲ್ಲಿ ಕ್ರೇಗ್ ಜೆಂಟ್ರಿಯವರ ಮಹತ್ವದ ಕೆಲಸವು ಬೂಟ್‌ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಆಧಾರಿತ ಸಂಪೂರ್ಣ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಯೋಜನೆಗೆ ಮೊದಲ ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿತು. ಬೂಟ್‌ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗೆ ಮೊದಲು, ಅಂತಹ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು "ಸ್ವಲ್ಪ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಶಬ್ದ ನಿರ್ವಹಣೆ: SHE ಯೋಜನೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾದ "ಶಬ್ದ" ಘಟಕವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ಪ್ರತಿ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಸರಿಯಾದ ಡೀಕ್ರಿಪ್ಶನ್‌ಗಾಗಿ ಈ ಶಬ್ದವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿರಬೇಕು.
• ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು: ತಿಳಿದಿರುವ ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕೆಲವು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು, ಸರಳ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್), ಅಥವಾ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಆಳಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳು.

3. ಸಂಪೂರ್ಣ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ (FHE)

FHE ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್‌ನ ಪವಿತ್ರ ಗ್ರೇಲ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಸೇರ್ಪಡೆಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಾಕಾರಗಳ ಅನಿಯಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ನೀವು ಅದನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಡೀಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡದೆ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೇಲೆ ಯಾವುದೇ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಯಾವುದೇ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಅಪ್ರತಿಮ ಗೌಪ್ಯತಾ ಖಾತರಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

• ಬೂಟ್‌ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್: SHE ಅನ್ನು FHE ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿದ ಪ್ರಮುಖ ನಾವೀನ್ಯತೆ "ಬೂಟ್‌ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್." ಇದು ಒಂದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಯೋಜನೆಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ಡೀಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಆಗಿ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೀಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಶಬ್ದದ ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಅನ್ನು "ರಿಫ್ರೆಶ್" ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್‌ನ ಜೀವಿತಾವಧಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ, ಅನಂತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ಮುಖ್ಯ ಯೋಜನೆಗಳು:
  • BFV/BGV (Brakerski-Fan-Vercauteren / Brakerski-Gentry-Vaikuntanathan): ನಿಖರವಾದ ಗಣಿತಕ್ಕಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸುವ ಪೂರ್ಣಾಂಕ-ಆಧಾರಿತ ಯೋಜನೆಗಳು. ಅವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರೈಮ್ ಮಾದರಿಯ ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
  • CKKS (Cheon-Kim-Kim-Song): ನೈಜ ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅಂದಾಜು ಗಣಿತಕ್ಕಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಯೋಜನೆ. ಇದು ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ನಿಖರತೆಯ ನಷ್ಟವು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
  • TFHE (Toroidal FHE): ಅದರ ಸಮರ್ಥ ಬೂಟ್‌ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ, TFHE ಬಿಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬೂಲಿಯನ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತಾರ್ಕಿಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು: ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಜೀನೋಮಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ-ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ಹಣಕಾಸಿನ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸರ್ಕಾರಿ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಸಂಕೀರ್ಣ, ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದೇ ಸನ್ನಿವೇಶ.

FHE ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸ್ಮಾರಕ ಸಾಧನೆಯಾಗಿದೆ, ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಂದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಸಾಗಿದೆ, ಆದರೂ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸವಾಲುಗಳೊಂದಿಗೆ.

"ಏಕೆ": ಬಲವಾದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು

ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ನಮ್ಮ ಕಾಲದ ಕೆಲವು ಅತ್ಯಂತ ಒತ್ತಡದ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತದೆ, ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಹಲವಾರು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

1. ವರ್ಧಿತ ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಭದ್ರತೆ

• ಸವಾಲು: ಕ್ಲೌಡ್ ಅಳವಡಿಕೆಯು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿದೆ, ಆದರೂ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಪ್ರವೇಶದ ಬಗ್ಗೆ ಕಳವಳಗಳು ಉಳಿದಿವೆ. ಕ್ಲೌಡ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಅದನ್ನು ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಕಂಪನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಗೌಪ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಹಿಂಜರಿಯುತ್ತವೆ.
• ಪರಿಹಾರ: HE ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಡೀಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡದೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು, ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್) ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕ್ಲೌಡ್‌ನ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಇನ್ನೂ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಡೇಟಾ ರೆಸಿಡೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿವಿಧ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿದೆ.

2. ಗೌಪ್ಯತೆ-ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು AI

• ಸವಾಲು: ಪ್ರಬಲ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಥವಾ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಥವಾ ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ML ಸೇವೆಗೆ ಕಳುಹಿಸುವುದು ಗಮನಾರ್ಹ ಗೌಪ್ಯತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ.
• ಪರಿಹಾರ: HE ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು (ಖಾಸಗಿ ತರಬೇತಿ) ಅಥವಾ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಇನ್‌ಫೆರೆನ್ಸ್ ನಿರ್ವಹಿಸಲು (ಖಾಸಗಿ ಇನ್‌ಫೆರೆನ್ಸ್) ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ ಯುರೋಪ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯು ಏಷ್ಯಾದ ಇನ್ನೊಂದು ಆಸ್ಪತ್ರೆಯೊಂದಿಗೆ ತಮ್ಮ ಸಂಬಂಧಿತ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಹಕಾರದಿಂದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ AI ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಥವಾ GDPR ಅನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸದೆ ಜಾಗತಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವ AI ಸೇವೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.

3. ಸುರಕ್ಷಿತ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

• ಸವಾಲು: ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡೇಟಾವು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿದೆ, ಇದು ರೋಗಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ವಭಾವಿತ್ವವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಆಳವಾದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿವಿಧ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅಥವಾ ದೇಶಗಳಾದ್ಯಂತ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡೇಟಾದ ದೊಡ್ಡ ಸಮೂಹಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
• ಪರಿಹಾರ: HE ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಹಕಾರಿ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು, ರೋಗ ಗುರುತುಗಳು ಅಥವಾ ಔಷಧ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿದ, ಗೌಪ್ಯತೆ-ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಡೀಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ರೋಗಿಯ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ವಿಶ್ವದಾದ್ಯಂತ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ರಕ್ಷಿಸುವಾಗ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಗತಿಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

4. ಹಣಕಾಸು ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ

• ಸವಾಲು: ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅಪಾಯವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಸಾರವಾಗಿ ವರ್ತಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಗ್ರಾಹಕ ವಹಿವಾಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅವರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಂಕುಗಳ ನಡುವೆ ಅಥವಾ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅಪಾಯಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದೆ.
• ಪರಿಹಾರ: HE ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ವಹಿವಾಟು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಕರಿಸಲು ಬ್ಯಾಂಕುಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗ್ರಾಹಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದೆ ತಮ್ಮ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಅಕ್ರಮ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು, ಸಾಲಗಾರರು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಹಣಕಾಸಿನ ಇತಿಹಾಸಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಪಾಯವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

5. ಸರ್ಕಾರ ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

• ಸವಾಲು: ಸರ್ಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣಾ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ಕೆಲವು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವರ್ಗೀಕೃತ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಗುಪ್ತಚರದಲ್ಲಿ ಸಹಕರಿಸುವುದು, ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವುದು ಅಥವಾ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
• ಪರಿಹಾರ: HE ಈ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಒಂದು ದೃಢವಾದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವರ್ಗೀಕೃತ ಮಾಹಿತಿಯ ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಹು-ಪಕ್ಷದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ವಿವಿಧ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ಅಥವಾ ಮಿತ್ರ ರಾಷ್ಟ್ರಗಳು ಮೂಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದೆ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಒಳನೋಟಗಳಿಗಾಗಿ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

6. ಡೇಟಾ ಹಣಗಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೆ

• ಸವಾಲು: ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮೌಲ್ಯಯುತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಆದರೆ ಗೌಪ್ಯತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ನಿಯಂತ್ರಕ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಂದಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ವಾಣಿಜ್ಯೀಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
• ಪರಿಹಾರ: HE ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಹಣಗಳಿಸಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಪ್ರವೇಶಿಸದೆ ಪಡೆದ ಒಳನೋಟಗಳಿಗಾಗಿ ಪಾವತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು GDPR, CCPA ಮತ್ತು ಇತರ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಜಾಗತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವಾಗ ಹೊಸ ಆದಾಯದ ಮೂಲಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ.

ಪೈಥಾನ್‌ನ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಪಾತ್ರ

ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್‌ನಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರ ವ್ಯಾಪಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್, ಸರಳತೆ, ಓದುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳ ವಿಶಾಲ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಅದರ ಖ್ಯಾತಿಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಆಧಾರವಾಗಿರುವ HE ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ C++ ನಂತಹ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಪೈಥಾನ್ ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ಸುತ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಅಮೂರ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಲ್ಯಾಟಿಸ್-ಆಧಾರಿತ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿಯ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ HE ಪರಿಹಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗಿಸಲು, ಮೂಲಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಸಹ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

HE ಗೆ ಪೈಥಾನ್ ಕೇಂದ್ರವಾಗಲು ಪ್ರಮುಖ ಕಾರಣಗಳು:

• ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆ ಮತ್ತು ವೇಗದ ಮೂಲಮಾದರಿ: ಪೈಥಾನ್‌ನ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ಸಮೃದ್ಧ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ: NumPy, Pandas, ಮತ್ತು PyTorch ನಂತಹ ಜನಪ್ರಿಯ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣವು HE ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ಸಮುದಾಯ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು: ದೊಡ್ಡ ಜಾಗತಿಕ ಡೆವಲಪರ್ ಸಮುದಾಯ ಎಂದರೆ HE ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವವರಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳು, ದಾಖಲಾತಿಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ.
• ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆ: ಪೈಥಾನ್‌ನ ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆಯು HE ಬೋಧನೆ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಭಾಷೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಹೊಸ ಪೀಳಿಗೆಯ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ-ಅರಿವಿನ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಪೋಷಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್‌ಗಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ಪೈಥಾನ್ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು

ಹಲವಾರು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ HE ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ:

• TenSEAL: OpenMined ನಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟ TenSEAL, ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್‌ನ SEAL (ಸಿಂಪಲ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟೆಡ್ ಅರಿಥ್‌ಮೆಟಿಕ್ ಲೈಬ್ರರಿ) C++ ಗ್ರಂಥಾಲಯದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಪೈಥಾನ್ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ. ಇದು BFV ಮತ್ತು CKKS FHE ಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅನುಕೂಲಕರ API ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು PyTorch ಮತ್ತು NumPy ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗೌಪ್ಯತೆ-ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
• Pyfhel: ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ (Pyfhel) ಮತ್ತೊಂದು ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು PALISADE C++ ಗ್ರಂಥಾಲಯದ ಸುತ್ತ ದೃಢವಾದ ಸುತ್ತುವಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು BFV ಮತ್ತು CKKS ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿವಿಧ HE ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಬಹುಮುಖಿಯಾಗುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸಮಗ್ರ ಗುಂಪನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• Concrete-ML: Zama ನಿಂದ, Concrete-ML ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ FHE ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (ಸ್ಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಅಥವಾ PyTorch ಮಾದರಿಗಳಂತೆ) ಸಂಪೂರ್ಣ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಸಮಾನವಾಗಿ ಸಂಕಲಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ FHE ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
• PySyft: ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಶಾಲವಾಗಿದ್ದರೂ (ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಲರ್ನಿಂಗ್, ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಪ್ರೈವೆಸಿ, ಮತ್ತು MPC ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ), PySyft (ಓಪನ್‌ಮೈನ್‌ಡ್‌ನಿಂದ) FHE ಗಾಗಿ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಗೌಪ್ಯತೆ-ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ AI ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಲು TenSEAL ನಂತಹ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ವಿಶ್ವದಾದ್ಯಂತದ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶದ ತಡೆಗೋಡೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಕಡಿಮೆ-ಮಟ್ಟದ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿ ತಜ್ಞರಾಗುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ತಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅವರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ಪೈಥಾನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು (ಪರಿಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕ)

ಸಾಮಾನ್ಯ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್‌ನ ಮೂಲಭೂತ ಹರಿವನ್ನು ವಿವರಿಸೋಣ: ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಯಾವುದೇ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಗುಂಪಿನ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಟ್ಟು ನಿಧಿಗೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಹಣಕಾಸಿನ ಕೊಡುಗೆಗಳು) ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು. ನಾವು TenSEAL ಅಥವಾ Pyfhel ನಂತಹ ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಹೋಲುವ ಪರಿಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕ ಪೈಥಾನ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.

ಸನ್ನಿವೇಶ: ಜಾಗತಿಕ ಒಕ್ಕೂಟವು ತನ್ನ ಸದಸ್ಯರ ಸರಾಸರಿ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ಯಾವುದೇ ಕೇಂದ್ರೀಯ ಘಟಕವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ತಿಳಿಯದೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತದೆ.

1. ಸೆಟಪ್ ಮತ್ತು ಕೀ ಉತ್ಪಾದನೆ (ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸೈಡ್)

ಕ್ಲೈಂಟ್ (ಅಥವಾ ಗೊತ್ತುಪಡಿಸಿದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಘಟಕ) ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಕೀಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ: ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್‌ಗಾಗಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕೀ ಮತ್ತು ಡೀಕ್ರಿಪ್ಶನ್‌ಗಾಗಿ ರಹಸ್ಯ ಕೀ. ಈ ರಹಸ್ಯ ಕೀಯನ್ನು ಖಾಸಗಿಯಾಗಿ ಇಡಬೇಕು.

            \nimport tenseal as ts\n\n# --- Client Side ---\n\n# 1. Setup CKKS context for approximate arithmetic\n#   (suitable for averages which might involve floating point results)\n\n# parameters: polynomial modulus degree, coefficient modulus (bit sizes), \n#             and global scale for CKKS fixed-point encoding\n\npoly_mod_degree = 8192\ncoeff_mod_bit_sizes = [60, 40, 40, 60] # example bit sizes for coefficient moduli\nscale = 2**40 # or ts.global_scale(poly_mod_degree) in some cases\n\ncontext = ts.context(\n    ts.SCHEME_TYPE.CKKS,\n    poly_mod_degree=poly_mod_degree,\n    coeff_mod_bit_sizes=coeff_mod_bit_sizes\n)\n\ncontext.generate_galois_keys()\ncontext.global_scale = scale\n\n# Save the public and secret keys (and context) for demonstration purposes.\n# In a real scenario, the public key is sent to the server, secret key kept by client.\n\nsecret_context = context.copy()\nsecret_context.make_context_public()\n\n# The public context is what the server receives\npublic_context = context.copy()\npublic_context.make_context_public()\n\nprint(\"Client: CKKS Context and keys generated.\")\n
            

              
                Copy
              
            
          

2. ಡೇಟಾ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ (ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸೈಡ್)

ಪ್ರತಿ ಸದಸ್ಯರು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕೀ (ಅಥವಾ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಂದರ್ಭ) ಬಳಸಿ ತಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.

            \n# --- Client Side (each member) ---\n\n# Example individual contributions\ncontributions = [150.75, 200.50, 125.25, 180.00, 210.00]\n\nencrypted_contributions = []\nfor value in contributions:\n    # Encrypt each individual value using the public context\n    enc_value = ts.ckks_vector(public_context, [value])\n    encrypted_contributions.append(enc_value)\n\nprint(f\"Client: Encrypted {len(contributions)} contributions.\")\n# These encrypted_contributions are sent to the server\n
            

              
                Copy
              
            
          

3. ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ (ಸರ್ವರ್ ಸೈಡ್)

ಸರ್ವರ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಅವುಗಳನ್ನು ಡೀಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡದೆ ಈ ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್‌ಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು (ಮೊತ್ತ, ವಿಭಜನೆ) ನೇರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.

            \n# --- Server Side ---\n\n# Server receives public_context and encrypted_contributions\n# (Server would not have access to the secret_context)\n\n# Initialize encrypted sum with the first encrypted contribution\nencrypted_sum = encrypted_contributions[0]\n\n# Homomorphically add the remaining encrypted contributions\nfor i in range(1, len(encrypted_contributions)):\n    encrypted_sum += encrypted_contributions[i] # This is a homomorphic addition\n\n# Homomorphically divide by the count of contributions to get the average\ncount = len(contributions)\nencrypted_average = encrypted_sum / count # This is a homomorphic division/scalar multiplication\n\nprint(\"Server: Performed homomorphic summation and division on encrypted data.\")\n# The server sends encrypted_average back to the client\n
            

              
                Copy
              
            
          

4. ಫಲಿತಾಂಶ ಡೀಕ್ರಿಪ್ಶನ್ (ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸೈಡ್)

ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸರ್ವರ್‌ನಿಂದ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವರ ರಹಸ್ಯ ಕೀ ಬಳಸಿ ಅದನ್ನು ಡೀಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

            \n# --- Client Side ---\n\n# Client receives encrypted_average from the server\n\n# Decrypt the final result using the secret context\ndecrypted_average = encrypted_average.decrypt(secret_context)[0]\n\nprint(f\"Client: Decrypted average is: {decrypted_average:.2f}\")\n\n# For comparison: calculate plaintext average\nplaintext_average = sum(contributions) / len(contributions)\nprint(f\"Client: Plaintext average is: {plaintext_average:.2f}\")\n\n# Verify accuracy\naccuracy_check = abs(decrypted_average - plaintext_average) < 0.01 # Allow for small floating-point error\nprint(f\"Accuracy check (within 0.01): {accuracy_check}\")\n
            

              
                Copy
              
            
          

ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಯು HE ಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ: ಸರ್ವರ್ ಕಚ್ಚಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕೊಡುಗೆ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ನೋಡದೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು (ಸರಾಸರಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ) ನಿರ್ವಹಿಸಿದೆ. ರಹಸ್ಯ ಕೀಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಮಾತ್ರ ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು. TenSEAL ನಂತಹ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ನಿಜವಾದ ಕೋಡ್ ತುಣುಕುಗಳು ಸಂದರ್ಭದ ಸರಣೀಕರಣ/ಡಿಸೀರಿಯಲೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಕೆಲವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದಾದರೂ, ಮೂಲ ತರ್ಕವು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದಂತೆಯೇ ಉಳಿದಿದೆ.

ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್‌ನ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳು

ಅದರ ಅಪಾರ ಭರವಸೆಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಒಂದು ಬೆಳ್ಳಿ ಬುಲೆಟ್ ಅಲ್ಲ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಿರುವ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸವಾಲುಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ.

1. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಓವರ್‌ಹೆಡ್

ಇದು ಬಹುಶಃ ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹ ಮಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಪ್ಲೈನ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಡೇಟಾದ ಮೇಲಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ನಿಧಾನವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು (CPU, ಮೆಮೊರಿ) ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಮತ್ತು ಡೀಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಸಹ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ದಂಡವು ಯೋಜನೆ, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಹಲವಾರು ಪ್ರಮಾಣದ ಆದೇಶಗಳಿಂದ (100x ರಿಂದ 1000x ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು) ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತ FHE ಅನುಷ್ಠಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ, ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸವಾಲು ಮಾಡುತ್ತದೆ.

2. ಹೆಚ್ಚಿದ ಡೇಟಾ ಗಾತ್ರ

HE ಯೋಜನೆಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್‌ಟ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅವುಗಳ ಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ಲೈನ್‌ಟೆಕ್ಸ್‌ಟ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ದೊಡ್ಡದಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿನ ಈ ಹೆಚ್ಚಳವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಬಳಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇದು ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ದಕ್ಷತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.

3. ಕೀ ನಿರ್ವಹಣೆ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ

ಯಾವುದೇ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಂತೆ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಕೀ ನಿರ್ವಹಣೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ವಿತರಿಸಿದ HE ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕೀಗಳನ್ನು ವಿತರಿಸುವುದು, ರಹಸ್ಯ ಕೀಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕೀ ತಿರುಗುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಬಹುದು. ರಹಸ್ಯ ಕೀಲಿಯ ರಾಜಿ ಆ ಕೀಲಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

4. ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಆಳ ಮತ್ತು ಬೂಟ್‌ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ವೆಚ್ಚಗಳು

SHE ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ, ಸೀಮಿತ "ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಆಳ" ಎಂದರೆ ಶಬ್ದ ಸಂಗ್ರಹವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುವ ಮೊದಲು ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. FHE ಯೋಜನೆಗಳು ಬೂಟ್‌ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಇದನ್ನು ನಿವಾರಿಸಿದರೂ, ಬೂಟ್‌ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ಸ್ವತಃ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ತೀವ್ರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಓವರ್‌ಹೆಡ್‌ಗೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಬೂಟ್‌ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ.

5. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ

ಪೈಥಾನ್ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಿದರೂ, ಸಮರ್ಥ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ HE ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಹುಪದೀಯ ಮಾಡ್ಯುಲಸ್ ಡಿಗ್ರಿ, ಗುಣಾಂಕ ಮಾಡ್ಯುಲಸ್, CKKS ನಲ್ಲಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್) ಸೂಕ್ಷ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆ, ಭದ್ರತೆ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಅವುಗಳ ಪರಿಣಾಮದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ತಪ್ಪಾದ ನಿಯತಾಂಕ ಆಯ್ಕೆಯು ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಪೈಥಾನ್‌ನಿಂದ ಸಮತಲವಾಗಿದ್ದರೂ, ಕಲಿಕೆಯ ವಕ್ರರೇಖೆಯು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ.

6. ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ

FHE ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿದರೂ, ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಆಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸವಾಲಿನ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೋಲಿಕೆಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, `if x > y`) ಅಥವಾ ಡೇಟಾ-ಅವಲಂಬಿತ ಶಾಖೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು HE ಮಾದರಿಯೊಳಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ದುಬಾರಿಯಾಗಿರಬಹುದು, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಆಬ್ಲಿವಿಯಸ್ RAM ಅಥವಾ ವಿಶೇಷ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್‌ಗಳಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಪರಿಹಾರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

7. ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಸವಾಲುಗಳು

ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ದೋಷ ಎಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನೀವು ಮಧ್ಯಂತರ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಎಲ್ಲಾ ಮಧ್ಯಂತರ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಆಗಿವೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ವಿನ್ಯಾಸ, ವ್ಯಾಪಕ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಸಾಧನಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯ: ಒಂದು ಜಾಗತಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ

ಪ್ರಸ್ತುತ ಸವಾಲುಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತಿದೆ. ಜಾಗತಿಕ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಮುದಾಯ, ಶಿಕ್ಷಣ ತಜ್ಞರು, ಉದ್ಯಮದ ದಿಗ್ಗಜರು ಮತ್ತು ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ, ಈ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ, ಇದು ವ್ಯಾಪಕ ಅಳವಡಿಕೆಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

1. ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ವೇಗವರ್ಧನೆ

HE ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವಿಶೇಷ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ (ASIC ಗಳು, FPGA ಗಳು, GPU ಗಳು) ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಂಶೋಧನೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ಈ ಮೀಸಲಾದ ವೇಗವರ್ಧಕಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, HE ಅನ್ನು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸಬಹುದು. ಇಂಟೆಲ್ ಮತ್ತು IBM ನಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳು ಈ ಜಾಗವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿವೆ.

2. ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಯೋಜನೆಗಳು

ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಗಾತ್ರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಬೂಟ್‌ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಹೊಸ ಗಣಿತದ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.

3. ಮುಖ್ಯವಾಹಿನಿಯ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣ

ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ HE ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಆಳವಾದ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಇದು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಅಮೂರ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, HE ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದೆ ಅದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

4. ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು

HE ಪ್ರಬುದ್ಧವಾದಂತೆ, ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು API ಗಳ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣದ ಕಡೆಗೆ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತವೆ. ಇದು ವಿವಿಧ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳ ನಡುವೆ ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ HE ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪೋಷಿಸುತ್ತದೆ.

5. ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನಗಳು

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ನಿಯೋಜನೆಗಳು ಬಹುಶಃ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, HE ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಹು-ಪಕ್ಷದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ (SMC), ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಪ್ರೈವೆಸಿಯಂತಹ ಇತರ ಗೌಪ್ಯತೆ-ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಯೋಜಿತ ಬಳಕೆಯು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಸಮಗ್ರ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ಖಾತರಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

6. ನಿಯಂತ್ರಕ ಚಾಲನೆ

ಜಾಗತಿಕ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳು (GDPR, CCPA, ವಿವಿಧ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಕಾನೂನುಗಳು) ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿರುವುದು ಗೌಪ್ಯತೆ-ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಗೆ ಬಲವಾದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ನಿಯಂತ್ರಕ ಒತ್ತಡವು HE ಪರಿಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ.

ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟಗಳು

ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್‌ನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನೋಡುತ್ತಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ಇಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳಿವೆ:

1. ಅನ್ವೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ: TenSEAL, Pyfhel, ಅಥವಾ Concrete-ML ನಂತಹ ಪೈಥಾನ್ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿ. ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗಿಸಿ. ಆನ್‌ಲೈನ್ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು, ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದಾಖಲಾತಿಗಳು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳಾಗಿವೆ.
2. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆಗೆ FHE ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಹೆಚ್ಚಿನ-ಮೌಲ್ಯದ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಅಲ್ಲಿ HE ಒಂದು ಅನನ್ಯ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಘಟಕದಿಂದ ಸಂಸ್ಕರಿಸಬೇಕಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
3. ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ: ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಓವರ್‌ಹೆಡ್, ಹೆಚ್ಚಿದ ಡೇಟಾ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಲಿ. ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಗೌಪ್ಯತೆ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಈ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತವೆಯೇ ಎಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ.
4. ಪೈಲಟ್ ಯೋಜನೆಗಳು: ಸಣ್ಣ, ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪೈಲಟ್ ಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ತಂಡಕ್ಕೆ ಕೈಯಿಂದ ಅನುಭವವನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಮತ್ತು ಗಮನಾರ್ಹ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಹೂಡಿಕೆ ಇಲ್ಲದೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಏಕೀಕರಣ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
5. ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸಿ: ಸಂಕೀರ್ಣ ನಿಯೋಜನೆಗಳಿಗಾಗಿ, ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿ ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಅಥವಾ ಗೌಪ್ಯತೆ-ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮಾಲೋಚಿಸಿ. ಕ್ಷೇತ್ರವು ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ, ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವು ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
6. ನವೀಕೃತವಾಗಿರಿ: HE ಭೂದೃಶ್ಯವು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಪ್ರಗತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಪಡೆಯಲು ಸಂಶೋಧನಾ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು, ಹೊಸ ಗ್ರಂಥಾಲಯ ಬಿಡುಗಡೆಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ.
7. ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಗೌಪ್ಯತೆ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು HE ಅನ್ನು ಇತರ ಗೌಪ್ಯತೆ-ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಹು-ಪಕ್ಷದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ, ವಿತರಿಸಿದ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಲರ್ನಿಂಗ್) ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.
8. ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ: ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗಾಗಿ, ಆಂತರಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು HE ಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯದ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮ್ಮ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ತಂಡಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ.

ತೀರ್ಮಾನ: ಪೈಥಾನ್‌ನಿಂದ ಸಶಕ್ತವಾದ ಸುರಕ್ಷಿತ ಭವಿಷ್ಯ

ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ದೃಢವಾದ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಗಾಗಿ ನಮ್ಮ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಒಂದು ಸ್ಮಾರಕ ಜಿಗಿತವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರಬಲ ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಕಾಡುವ ನಿರ್ಣಾಯಕ ದುರ್ಬಲತಾ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಕ್ರಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾಗಿ ಉಳಿದಿದ್ದರೂ, ಅದರ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಇರುವುದರಿಂದ, ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ವೇಗವರ್ಧಿತ ವೇಗ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಿಂದ ಒದಗಿಸಲಾದ ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ, HE ಸುರಕ್ಷಿತ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಅಂಗವಾಗಿರುವ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಜಾಗತಿಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಖಾಸಗಿ AI ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವವರೆಗೆ, HE ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿಹಿಡಿಯುವಾಗ ಅಪ್ರತಿಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡುವ ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಸುಧಾರಿತ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಗಡಿಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ ಪಾತ್ರವು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲಿತ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಪೈಥಾನ್ ಹೊಸ ಪೀಳಿಗೆಯ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವದಾದ್ಯಂತದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಗೌಪ್ಯತೆ-ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತಿದೆ, ಹೆಚ್ಚು ಸುರಕ್ಷಿತ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಬುದ್ಧಿವಂತ ಜಾಗತಿಕ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಕಡೆಗೆ ಪ್ರಯಾಣವು ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ, ಆದರೆ ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆಯಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ ಮುನ್ನಡೆ ಸಾಧಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ, ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸುರಕ್ಷಿತ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ದೃಷ್ಟಿ ಎಂದಿಗಿಂತಲೂ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ ಮತ್ತು ನಾಳಿನ ಸುರಕ್ಷಿತ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿ.