Zero-knowledge proof ile AI priva­si devrimi: Lagrange Labs’ten ulusal güvenlik odaklı zkML atağı

Zero-knowledge proof(ZKP) teknolojisi, yapay zeka(AI) alanında ‘priva­si yenilik aracı’ olarak öne çıkıyor. Bu yaklaşım, AI karar alma süreçlerini şeffaflaştırırken hem modelin kendisini hem de *kullanıcı verisi*ni koruma potansiyeliyle dikkat çekiyor. Bu alanda ön plana çıkan Lagrange Labs, kriptografi temelli çözümlerle mevcut AI priva­si yaklaşımlarının sınırlarını zorlamaya çalışıyor.

Lagrange Labs CEO’su Ismael Hishon-Rezaizadeh, Zero-knowledge proof kullanılarak ‘kara kutu’ olarak görülen AI karar mekanizmalarının doğrulanabilir hale getirilebileceğini vurguluyor. Kullanıcılar, belirli bir girdinin hangi modeli kullanarak hangi çıktıya dönüştüğünü ve bu sürecin ‘doğru şekilde’ çalıştığını matematiksel olarak kanıtlayabiliyor. Buna karşın modelin mimarisi, eğitim verisi ya da parametreleri gibi *gizli* bilgiler açığa çıkmıyor. ‘Zero-knowledge proof, sonucun doğru model ve doğru girdiden çıktığını görmemizi sağlıyor ama içerdeki sırrı sonuna kadar saklıyor’ ifadesiyle bu yaklaşımı özetliyor. Böylece otomatik karar sistemlerinde genellikle çelişen ‘şeffaflık’ ve ‘gizlilik’ gereksinimleri aynı anda karşılanabiliyor. Daha önce kripto para ve DeFi alanında olgunlaşan bu teknoloji, şimdi AI karar süreçlerinin güvenilirliğini artıran bir altyapı katmanına dönüşüyor.

Lagrange Labs kendisini ‘uygulamalı kriptografi öncü araştırma şirketi’ olarak tanımlıyor. Şirketin geliştirdiği ‘DeepProve’, doğrulanabilir AI çıkarımı için tasarlanmış bir Zero-knowledge makine öğrenimi(zkML) kütüphanesi ve “en hızlı ticari seviye” kütüphanelerden biri olduğunu iddia ediyor. Hishon-Rezaizadeh, bu kütüphane ile Google’ın Gemma3 büyük dil modelinde(LLM) ilk Zero-knowledge doğrulamayı gerçekleştirdiklerini ve rakip çözümlere kıyasla 158 kat hız sağladıklarını aktarıyor. Bu performans, Zero-knowledge teknolojisinin artık ‘laboratuvar deneyi’ seviyesini aşıp savunma ve ulusal güvenlik gibi hassas sistemlerde de kullanılabilecek olgunluğa yaklaştığına işaret ediyor. Lagrange Labs, özellikle otonom drone sürü kontrolü gibi savunma ve güvenlik odaklı kullanım alanlarına yönelerek, kripto odaklı bir teknolojiyi ‘ulusal altyapı ölçeğinde kripto­grafi’ seviyesine taşımayı hedefliyor.

Hishon-Rezaizadeh, günümüzde pazarda sunulan pek çok AI priva­si çözümünün temel kriptografik yenilikler yerine fiziksel ayrıştırma ya da kapalı ağ(air-gapped) gibi klasik yöntemlere dayandığını savunuyor. Bu tür yöntemler veriye erişimi sınırlasa da modelin, girdilerin ve çıktının doğruluğunu ‘matematiksel olarak ispatlama’ imkanı sunmuyor. Ona göre ‘öncü seviye kapalı modeller’ kullanılacaksa, *kriptografik güvenlik* daha tasarım aşamasında, modelin içine ‘gömülmeli(bake in)’. Yani model bittikten sonra üzerine eklenen yamalarla priva­si sağlama çabası yeterli değil; Zero-knowledge proof gibi yapıların tasarımın başından itibaren entegrasyonu gerekiyor.

CEO, priva­si odaklı AI çözümlerinin büyük bölümünün gerçekte açık kaynak modeller üzerinde çalıştığını, bunun da ticari ortamda istenen performans ve güvenilirlik düzeyini karşılamakta zorlandığını belirtiyor. Açık kaynak modeller lisans ve erişim açısından avantajlı olduğu için tercih ediliyor ancak Hishon-Rezaizadeh’e göre ‘mevcut açık kaynak modellerin performansı, ticari gereksinimlere çoğu zaman yetişemiyor’. Sonuçta en yüksek performansa sahip kapalı ve özel modellerde ciddi bir priva­si boşluğu ortaya çıkıyor; güçlü kriptografik koruma bu modellerde nadiren uygulanıyor. O, ‘en iyi AI modellerinin asla tamamen açık kaynak yapılmayacağını’ savunuyor ve hem fikri mülkiyet hem de kullanıcı verisi için *eşzamanlı koruma* sunan kriptografi tabanlı priva­si katmanlarının zorunlu hale geleceğini düşünüyor.

Hishon-Rezaizadeh’e göre AI priva­si tartışmaları genellikle kullanıcı verisine odaklansa da, modelin kendisi de bir o kadar korunmaya muhtaç bir *fikri mülkiyet(IP)*. Yüksek performanslı bir modelin mimarisi, ağırlıkları ve eğitim verisi şirketler için temel rekabet avantajı olduğu için, bunları açığa çıkarmadan sonuçların güvenilirliğini kanıtlayabilen yapılara ihtiyaç var. CEO, pek çok ‘özel AI’ çözümünün aslında sadece açık kaynak modelleri kapalı ortama taşıdığını, şirketler için kritik olan özel modellerin priva­si­sini iyileştiremediğini savunuyor. Zero-knowledge proof, modelin iç yapısını göstermeden çıkarım sürecinin doğruluğunu ispatlayabildiği için, hem fikri mülkiyetin hem de kişisel verinin korunmasında temel araçlardan biri olarak öne çıkıyor.

Zero-knowledge tabanlı makine öğrenimi(zkML) yaklaşımının bir diğer kilit yönü ‘donanım bağımsızlığı’. Hishon-Rezaizadeh’in ifadesiyle zkML ‘tamamen matematikten ibaret’ olduğu için, belirli bir çipe ya da özel güvenlik donanımına bağlı kalmıyor. Bu da güvenlik seviyesi büyük ölçüde kullanılan üreticiye veya veri merkezi altyapısına göre değişen mevcut çözümlerden ayrışıyor. Matematiksel kanıt sistemleri, belirli bir hesaplamanın doğru yapıldığını herkese açık biçimde doğrulanabilir hale getiriyor. Doğrulayıcı tarafın ne ham veriye ne de modelin iç mimarisine erişmesi gerekiyor. Böylece geniş dağıtık sistemlerde ya da multi-cloud ortamlarda aynı priva­si ve bütünlük seviyesi korunabiliyor. *Ölçeklenebilirlik* ve *birlikte çalışabilirlik* özellikleri, zkML ile kripto ve blokzincir ekosistemleri arasında doğal bir uyum yaratıyor.

Hishon-Rezaizadeh, günümüz teknoloji sektörünün “küçük ve kademeli tüketici uygulamalarına” fazlasıyla odaklandığını düşünüyor. Kısa vadeli gelir getiren servis ve tüketici uygulamalarına sermaye ve yetenek akarken, ulusal güvenlik, havacılık-uzay ve savunma gibi alanlara çok az girişim sermayesi yöneliyor. CEO, geleneksel endüstrilere giden risk sermayesi miktarını “son derece sınırlı” olarak nitelendiriyor ve bu tabloyu “sağlıklı bir ulusal durum” olarak görmediğini açıkça dile getiriyor. Ona göre havacılık-uzay ve savunma yatırımları, sadece ülke güvenliği için değil, kriptografi, AI ve robotik gibi temel ve uygulamalı teknolojilerdeki inovasyon hızını belirlemek açısından da kritik; bu nedenle *stratejik sermaye dağılımı* şart.

Lagrange Labs’in DeepProve gibi zkML kütüphaneleri, kripto ekosisteminde olgunlaşan Zero-knowledge teknolojisini AI ve ulusal güvenlik alanlarına taşıyan bir köprü görevini üstleniyor. Matematiksel ispatlar sayesinde AI çıkarım süreci ve sonuçlar doğrulanabilir hale gelirken, model ve veri üzerindeki priva­si korunuyor. Bu yapı, özellikle AI düzenlemeleri ve denetim çerçeveleri tartışılırken daha da önemli bir konuma yükselebilir. CEO’nun sıkça vurguladığı gibi, priva­si odaklı AI modellerinde kriptografi tasarımın ilk anından itibaren sisteme entegre edilmeli. Zero-knowledge proof bu yaklaşımın temel bileşenlerinden biri olarak öne çıkıyor ve önümüzdeki dönemde AI güvenliği, ulusal güvenlik ve kripto güvenliği alanlarında *standart katman* haline gelip gelmeyeceği yakından izleniyor.