Nesa, gizlilik odaklı yapay zekâ çözümleriyle veri güvenliğinde devrim vadediyor

Yapay zekânın günlük yaşama entegre olduğu bu dönemde bile kullanıcıların veri akışı ve güvenliği konularında hâlâ duyarsız kaldığına dikkat çeken global araştırma şirketi Tiger Research, bu yapısal sorunu çözebilecek ‘gizlilik odaklı yapay zekâ’ çözümü olan Nesa’nın önemini vurguladı.

2026 yılı Ocak ayında, ABD Siber Güvenlik ve Altyapı Güvenliği Ajansı(CISA) vekil direktörünün devlet sırlarını ChatGPT’ye girmesiyle gündeme gelen olay, yapay zekânın olağanlaşmasıyla birlikte *gizlilik* tehditlerinin de ne kadar gerçek olduğunu ortaya koydu. Şifreli veri kullanılsa bile, şifre çözme anahtarlarının merkezi sunucular tarafından tutulduğu mevcut sistemde; yasal talepler ya da iç denetim amaçlarıyla veriler üçüncü taraflara açılabiliyor. Bu durum, özellikle şirketler veya kamu kurumları gibi *hassas verileri* yapay zekâ ile işleyen taraflar için ciddi güvenlik açıklarına neden olabiliyor.

Tiger Research tarafından hazırlanan analizde, bu tür *yapısal sorunlara* çözüm olarak geliştirilen Nesa’nın, çok katmanlı gizlilik koruma teknolojilerine odaklandığı belirtiliyor. Sistemin merkezinde yer alan “*eşdeğer şifreleme (Equivariant Encryption, EE)*” teknolojisi, kullanıcının verisini yapay zekâ modeli işlemeye başlamadan önce matematiksel olarak dönüştürerek hiçbir nodun orijinal veriye ulaşamamasını sağlıyor. Örneğin bir doktor, hastasının MR görüntüsünü analiz ettirmek istediğinde, geleneksel sistemlerde bu veriler doğrudan sunucuya ulaşırken; Nesa’nın sistemi veriyi dönüştürerek işler, kullanıcı ise sadece sonuçları geri alır.

EE teknolojisine ek olarak “*şifreli gömülü yapılar üzerinde homomorfik gizli paylaşım (HSS-EE)*” yöntemiyle dönüştürülmüş veriler ağda birden fazla node’a dağıtılarak saklanıyor ve işleniyor. Böylece tek bir node’un bile tüm veri setine erişememesi sağlanıyor. Bu *çift katmanlı şifreleme* mimarisi, *gizlilik* ve *veri güvenliği* açısından ileri düzey bir koruma sunuyor.

Yaygın bir önyargıya göre, üst düzey güvenlik çözümleri performans kaybı yaratıyor. Ancak Tiger Research, yayımladığı raporda EE teknolojisinin LLaMA-8B modeli üzerinde %9’un altında bir gecikmeyle çalıştığını ve %99,99’un üzerinde doğruluk sağladığını belirtiyor. Bu da sistemin gerçek zamanlı yapay zekâ hizmetlerinde de pratik olarak kullanılabileceğini gösteriyor. Geniş kurumsal kullanım kapsamında ise küresel tüketim malları devi P&G’nin, Nesa’nın altyapısını kullanarak gizlilik uyumlu yapay zekâ tahminleri gerçekleştirmeye başladığı aktarılıyor.

Teknolojisiyle sınırlı kalmayan Nesa, merkeziyetsiz yapıya uygun bir *ekonomik sistem* de geliştirmiş durumda. Ağ, $NES adlı yerel token üzerinden çalışıyor. Kullanıcılar yapay zekâ işlemleri için ücret öderken, bu işlemleri üstlenen madenciler performanslarına göre $NES ile ödüllendiriliyor. Aynı token, ağ nodu çalıştırmak için *stake* varlığı ve yönetişimde oy hakkı işlevi de görüyor. Böylece ekonomik teşvikler yoluyla küresel dağıtılmış nodların ağa gönüllü katkısı sağlanıyor.

Ancak Tiger Research, teknolojik olgunluğa ve pratik kullanımlara rağmen, Nesa’nın önünde bazı *zorlukların* da bulunduğunu ifade ediyor. Kurumsal alanda gizlilik odaklı yapay zekâya açık bir talep olsa da, son kullanıcı tarafında merkeziyetsiz altyapılara olan ilgi hâlâ sınırlı. Ayrıca erken aşamadaki token ekonomisinin sürdürülebilirliği için daha yüksek ağ etkileşimi gerekiyor. Sistemin *ölçeklenebilirlik* ve büyük çaplı işletme güvenliği gibi başlıkları da uzun vadeli gelişim alanları olarak görülüyor.

Yapay zekâ, yazılım geliştirmeden belge analizine, diyalog desteklerinden iş modellerine kadar artık hayatın her alanında. Buna rağmen, verilerimizin nereye aktarıldığı ve kimlerin erişebileceği hâlâ çoğu kullanıcı için *belirsiz*. Nesa, bu soruna doğrudan odaklanan teknolojik yaklaşımları ve merkeziyetsiz çözümleriyle daha *şeffaf* ve *güvenli* bir yapay zekâ kullanım dünyası vadediyor. Eğer gizliliğe dayalı yapay zekâ yaklaşımı geleceğin standardı olacaksa, bu dönüşümün öncülerinden biri olarak Nesa’nın adı anılabilir.