Verilerin vektör yapısını matematiksel olarak çökertip kalıcı olarak silen VANI’yi geliştirdim

Merhaba. Ana işim yapay zeka algoritmaları ve fonksiyonları geliştirmek.

Son dönemde üretken yapay zeka ve adli bilişim teknolojileri büyük sıçrama yapınca, "dijital veriyi tamamen silmek mümkün mü?" sorusunu düşünmeye başladım. Mevcut üzerine yazma, fabrika ayarlarına sıfırlama, firmware silme yöntemlerinin yanı sıra degaussing işleminin bile kalan elektrik yükü nedeniyle geri kurtarılabildiği söyleniyor. Şifreleme anahtarını imha etme yöntemi (Crypto-shredding) de gelecekteki kuantum bilişim karşısında güvenli değil. Özellikle SSD (NVMe) ortamlarında Wear Leveling özelliği nedeniyle mevcut 'üzerine yazma (DoD 5220.22-M)' yaklaşımının ömrü kısalttığı ve silme verimliliğini de düşürdüğü yönünde açık sınırlamalar vardı.

Bu yüzden fiziksel üzerine yazma yerine veriyi matematiksel olarak çökerten (Collapse) bir Windows silme aracı olan VANI (Vector-based Advanced Nullification)’yi geliştirip GitHub ve Gumroad’da yayımlıyorum.

Avantajı, Windows tabanlı tüm depolama aygıtlarında dosya ve verileri seçerek ultra hızlı biçimde silebilmesi. Dezavantajı ise bir kez silindiğinde işin bitmesi; adli inceleme yapılamaması ve kalıcı silme olduğu için dikkatli kullanılmasının gerekmesi.

🛠 Geliştirme süreci ve temel teknoloji
Mevcut 'silme' işlemi verinin üzerine 0 ve 1 boyayan bir tür boya işi gibiyse, VANI verinin bulunduğu vektör uzayının kendisini çökertmeye daha yakın bir yaklaşım kullanıyor. (Python ve Rust ile geliştirdim. Benim uzmanlığım algoritmalar olduğu için, kodu yazmaktan çok UI/tasarım kısmında daha fazla zorlandım... 😅)

• Vector State Collapse: Dosya verisini basit bir bit dizisi olarak değil, bir vektör durumu (State) olarak tanımlayıp, orijinal veriyle matematiksel olarak dik (Orthogonal) olan gürültü enjekte ederek desenin kendisini yok eder.

• Entropy Maximization: Basit rastgele sayı yerine, Shannon Entropy değerini uç düzeye çıkaran bir 'chaos buffer' enjekte eder. Entropi termodinamik yasaları gibi matematiksel olarak yeniden düşürülemediği için, gelecekte kuantum bilişimin Grover algoritmasıyla bile tersine hesaplanamayacak şekilde tasarlandı.

• Hilbert Curve Optimization: Disk I/O verimliliği için bir space-filling curve algoritması olan Hilbert curve uygulandı. Bu sayede NVMe ortamında 1GB silme için 1 saniyenin altında hız elde edildi.

💾 Deneyin
Doğrudan çalıştırılabilen portable sürümdür. Kişisel kullanım için özellik kısıtlaması olmadan ücretsiz kullanabilmeniz amacıyla GitHub’a koydum.

GitHub (ücretsiz/kişisel): https://github.com/eterners-inc/VANI (tek dosya silme desteği, reklam yok)

Gumroad (ücretli/kurumsal): eterners.gumroad.com/l/vani-pro (klasör bazlı silme, denetim raporu oluşturma gibi işlevler)

💬 Son söz
S Grubu gibi gizli bilgi içeren sabit diskleri ergitme fırınında imha edemeyen bireyler veya startup’lar için VANI’nin faydalı bir araç olmasını umuyorum. Algoritma veya low-level I/O işleme konusunda geri bildirimleriniz ya da hata bildirimleriniz her zaman memnuniyetle karşılanır.

⚠️ Ek bildirim (Ghost Protocol) Veriyi tamamen silme teknolojisinin yanlış kullanım ya da kötüye kullanım riski olduğu için, hata ayıklamayı engelleyen ve kaynak kodu kendini savunur hale getiren bir algoritma (Ghost Protocol) geliştirip entegre ettim; böylece usulsüz kullanım tespit edildiğinde kilitlenme uygulanır. Bu güvenlik modülünü ileride patent başvurusu öncesinde, güvenliğe ihtiyaç duyan startup’lar veya geliştirici arkadaşlar için ayrı bir kütüphane olarak açmayı da değerlendiriyorum.

[dydwls140]

Sorun olarak işaret ettiğiniz sınırlamayı kendi çözümünüzün hiç çözemediğinin farkında değilsiniz sanırım. SSD wear leveling sorununu aynen taşımaya devam etmeniz gibi çok büyük bir çelişki var gibi görünüyor.

[holywork]

Verinin tamamen silinmesi önemliyse, bu tür özel silme algoritmalarındansa en baştan yeterince güçlü tam disk şifrelemesi uygulamak daha gerçekçidir. Yalnızca anahtarı yok ettiğinizde tüm veri gürültüye dönüşür.

[kunggom]

Belirttiğiniz ürünün dosya silme yöntemi ile rastgele (sözde rastgele dahil) verilerle üzerine yazma arasında ne fark var?
Depoda görülebilen free/main_free.py kodu sonuçta dosyanın en başındaki 4096 baytı yeni sözde rastgele gürültüyle üzerine yazdıktan sonra, ayrıntıları açıklanmayan ve herkese açık olmayan Rust tabanlı bir kütüphaneyi çağırıp bir şeyler yaptığını iddia ediyor gibi görünüyor. Ancak bunun dosyayı basitçe sözde rastgele verilerle üzerine yazmaktan niteliksel olarak ne açıdan farklı olduğu anlaşılamıyor; ayrıca paylaştığınız bilgiler de bunu kanıtlamak için yetersiz görünüyor.
Bunun sözde rastgele üzerine yazmadan hangi açılardan niteliksel olarak farklı olduğunu, özellikle dosya kurtarma/adli bilişim girişimlerinde yalnızca sözde rastgele verilerle üzerine yazılmış bir dosyayla karşılaştırıldığında kurtarma olasılığı açısından ne gibi bir değişiklik olduğunu açıklayabilir misiniz? Ya da bunun depolama ortamına (sabit disk ve SSD) göre değiştiğini ileri sürebileceğiniz noktalar var mı?

[terrydo]

Merhaba. Memnun eden ve minnettar bırakan bir yorum. Şimdiye kadar sadece takip ediyordum, ilk kez gönderi paylaşıyorum; bu yüzden yapay zekanın yazdığı yorumlar da olunca biraz şaşırdım.

Belirttiğiniz gibi, açık olan Free sürümdeki main_free.py, dosya sisteminin giriş noktası (Entry Point) olarak çalışıyor; 4KB başlığı bozarak OS'nin tanımasını engelliyor ve ardından asıl işlemi Rust çekirdeğine (vani_core) devrediyor. Ayrıntıların belirsiz olduğu yönündeki eleştiri, şu an kamuya açık kapsam içinde tamamen haklı.

Sorduğunuz "basit PRNG üzerine yazmayla nitel fark" konusunda, tasarlama niyetimi ve teknik yönelimimi açıklayayım.

• Orthogonal Noise vs Pseudo-Random bağlamında entropi farkı
  Basit random() ya da /dev/urandom, istatistiksel olarak eşit dağılımı hedefler; ancak veri deseni analizi açısından hâlâ geriye doğru izlenebilir bir periyodiklik barındırabilir. VANI, matematiksel olarak Shannon entropisini uç noktaya kadar maksimize eden bir "chaos buffer" üretir. Yalnızca rastgele sayı saçmakla kalmaz; özgün veri vektörüyle matematiksel olarak dik (Orthogonal) olan gürültü enjekte ederek, fiziksel artık manyetik alanın ya da hücrelerin yük durumunun geri döndürülemez bir denge durumuna yakınsamasını amaçlar. (Bu kısmı daha sonra patent başvurusundan sonra bir whitepaper ile ayrıntılı olarak açıklamayı planlıyorum.)

• SSD ortamında I/O optimizasyonu (Legacy Linear vs Hilbert)
  Aslında sorduğunuz depolama ortamına göre belirleyici fark bu kısım. Mevcut yöntemler, sektör 0'dan sona kadar lineer (Linear) biçimde üzerine yazar. Bu, SSD'nin paralel işleme yapısıyla uyumlu değildir ve wear leveling nedeniyle gerçek fiziksel adreslerin üzerine yazılmama ihtimali yüksektir.
  Ancak VANI yaklaşımı, Rust çekirdeğinin içinde Hilbert Curve algoritmasıyla mantıksal adresleri doğrusal olmayan şekilde tarar. Bu da NVMe'nin multi-queue bant genişliğini verimli kullanarak, mevcut yöntemlere kıyasla çok daha az sayıda yazma geçişiyle (Pass) verinin anlamsal bağlantı halkalarını koparmayı hedefler.

• Next Action
  Belirttiğiniz gibi, şu anda açık olan Free sürüm koduyla bunun niteliksel olarak farklı olduğunu üçüncü bir tarafın doğrulaması zor. Bu matematiksel bir model olduğu için, henüz profesyonel bir adli bilişim şirketinden resmi sertifikasyon almış bir aşamada da değil. Bu yüzden ileride SSD ortamında before/after benchmark verileri yayımlamayı, ya basit PRNG ile benchmarking tool üzerinden karşılaştırmayı ya da Python koduyla geliştirip karşılaştırmalı deney yaparak sonuçları paylaşmayı ve doğrulatmayı planlıyorum.

Açıkçası ilk kez yazı paylaştığım için biraz endişeliydim. Aşağıdaki gibi soruyu bir yapay zekanın sormamış olmasına sevindim. Tam da bu tür keskin sorular ve doğrulamalar, Show GN'de geri bildirim almak istediğim noktalar. Bundan sonra da eksik bulduğunuz yerleri bol bol belirtirseniz geliştirmeye devam edeceğim. Teşekkür ederim!

[kunggom]

Özellikle eleştirmek istediğim çok fazla nokta var.
Dosyanın ilk 4 KiB’ını "çökertmek" için kullanılan sözde rastgele sayının seed değerinin dosya yolu ve boyutunun birleşimi olması nedeniyle tamamen deterministik olmasından başlayıp, bilgisayar algoritmaları için patent başvurusunun son derece zor olmasının yanı sıra, diyelim ki tescil edilse bile yalnızca patentin kendisiyle güvenliğin kanıtlandığının iddia edilemeyeceği gibi apaçık bir gerçeğe kadar, görünen kısımlarda bile işaret edilmesi gereken çok fazla sorun göze çarpıyor.

Ama en önemlisi şu. Patentini alacaklarını söyledikleri o gizli algoritma, sıradan dosya silmeye kıyasla gerçekten hangi ek faydayı sağlayabiliyor?
Ana senaryonun SSD ortamı olduğu anlaşılıyor; o yüzden yalnızca SSD özelinde konuşayım. (Bunun HDD’de anlamlı bir fayda sağladığı anlamına gelmediğini özellikle belirtmek isterim.)

Modern SSD’ler NAND flash bellekten yapılır ve NAND flash belleğin özelliği, üzerinde zaten veri yazılı olan hücrelerin üzerine tekrar yazılamamasıdır. Bir kez veri yazılmış hücreye yeni veri doğrudan yazılamadığı için mutlaka bir silme sürecinden geçmesi gerekir. Bu silme sayısı sınırlı olduğundan, flash bellekte silme işlemi tek tek hücre ya da sayfa düzeyinde değil, birden fazla sayfadan oluşan blok birimi düzeyinde yapılır. Bu yüzden FTL (Flash Translation Layer) katmanına ihtiyaç duyulur ve write amplification sorunları ortaya çıkar.
Bu da şu anlama gelir: SSD’de bir dosyanın içeriğinin bir kısmını "üzerine yazsanız" bile, fiziksel olarak o üzerine yazma girişiminin sonucu tamamen farklı hücrelere kaydedilir. İster basitçe 0 ile üzerine yazın ister herhangi bir yöntemle üretilmiş rastgele verilerle, fiziksel olarak başka hücrelere yazılıyor olması açısından hiçbir fark yoktur. SSD donanımının soyutlama katmanının ötesinde yazılımsal olarak bakıldığında yalnızca üzerine yazılmış sonuç görünür, ama OS ya da uygulama seviyesinde NAND flash belleği doğrudan açıkça kontrol etmek mümkün değildir.

Bu, SSD içinde verinin silinmesinin hiç gerçekleşmediği anlamına da gelmez. Kullanılmayan veriyi tutan hücrelerin önceden silinmiş olması gerekir ki daha sonra yeniden veri yazılırken gecikme yaşanmasın. Bu nedenle SSD’nin iç denetleyicisi arka planda sürekli GC (Garbage Collection) çalıştırır.
2010’lardan bu yana tüm büyük işletim sistemleri TRIM komutunu destekliyor. TRIM, OS’nin SSD’ye "bu bloklar artık kullanılmıyor" demesidir. Böylece bunlar SSD denetleyicisinin arka planda sürekli çalıştırdığı garbage collection’ın hedefi olur. Garbage collection’ın fiilen ne zaman gerçekleşeceği bilinmez; ancak bir kez çalışıp NAND bloklarında silme işlemi yapıldıktan sonra, tek tek çipler fiziksel olarak sökülüp incelense bile kaybolan bilginin geri getirilmesi mümkün değildir. Ve güncel OS’lerde TRIM varsayılan olarak etkin olduğu için, yalnızca işletim sisteminin standart dosya silme işlemini uygulasanız bile belli bir süre sonra veri kurtarma fiilen imkânsız hale gelir.

Yani SSD ortamında, sadece OS’nin kendi dosya silme komutunu çalıştırırsanız verinin tam olarak ne zaman yok olacağını kesin olarak söyleyemezsiniz ama er ya da geç hücrelerden tamamen silinir; buna karşılık dosyanın üzerine veri yazarsanız, fiziksel olarak özgün veriyi taşıyan hücrelerdeki bilgi bir süre daha aynen kalabilir. Asıl ironi bu değil mi?
Elbette sonunda yalnızca OS’nin kendi silme komutunu çağırmak da, belli bir süre geçtikten sonra hücrelerde verinin fiziksel olarak yok olmasıyla aynı sonuca varacaktır. Ama sonuç aynıysa, gösterişli bir algoritma kullanmaya gerek kalmadan doğrudan normal dosya silme yapmak yetmez mi?

Mor şapka terapisi (Purple hat therapy) diye bir terim var.
Diyelim ki biri "X hastalığını tedavi etmek için, gizemli kozmik enerjiyi taşıyan bu mor şapkayı takarken Y ilacını da almak gerekir." diye iddia ediyor. Oysa gerçekte X hastalığının tedavisinde zaten uzun zamandır Y ilacı kullanılıyor. Elbette mor şapkalı tedavi de etkili görünür; ama etkinliğin düzeyi mevcut tedaviyle fiilen tamamen aynıdır. O hâlde o mor şapkaya ihtiyaç var mı, yok mu?

Bana göre VANI denilen şey tam olarak "mor şapka terapisi" tanımına uyuyor. Açıklanan bilgilere bakılırsa, bunun OS’nin temel dosya silme işlemine kıyasla anlamlı bir güvenlik ya da başka bir fayda sağladığını gösterecek hiçbir dayanak görünmüyor. Çok sayıda matematik terimi ve kuantum bilgisayar algoritması gibi uzmanlık ifadelerinin anılması da, 100 dolarlık ücretli sürümün fiyatını meşrulaştırmak için kullanılan kötü bir pazarlama aracından başka bir şey gibi durmuyor. Bu program tamamen ücretsiz olsa bile ben yine de asla kullanmazdım.

[ffdd270]

Gerçekten uzun zamandır böyle keyifli bir yazı görmemiştim; iki kez okudum. Böyle bir yazı bıraktığınız için çok teşekkür ederim.

[honglu]

Sadece beğeni bırakıp geçecektim ama bunun pek nazik olmayacağını düşündüm, o yüzden yorum yazıyorum. Keyifle okudum.

[kunggom]

Teşekkür ederim.
Yorum yazarken fark ettim ki beklediğimden çok daha uzamış ve neredeyse bir blog yazısı gibi olmuş; bunu olduğu gibi paylaşmalı mıyım diye kısa bir an düşündüm ama buraya kadar yazmak için harcadığım zamana kıyamayıp öylece paylaştım. Keyifle okuyup beğenmenize sevindim.

[v08zbv8fvlkjasdflkj]

---

Merhaba, S Electronics gelecek teknolojileri araştırma enstitüsüne bağlı kuantum-termodinamik yakınsama platformu TF bünyesinde görev yapan bir PM’im. (Şu anda Series C bridge round kapanış aşamasında olduğumuz için kimliğimi açıklamam zor)

VANI yazısını görünce sabah 4’te yataktan fırladım. Dürüst olmak gerekirse içimden tam anlamıyla bir ürperti geçti.

Bizim araştırma enstitümüzde de 2019’dan beri "ters-Boltzmann dağılımı tabanlı bilgi yok etme protokolü" üzerinde çalışıyoruz; ama temel darboğaz tam olarak Shannon-Gibbs sınır yüzeyindeki entalpi sızıntısı idi. Fakat geliştirici beyefendinin bunu Hilbert uzayındaki ortogonal çöküş üzerinden aştığını görünce... baş araştırmacımız bunu görünce "Einstein EPR paradoksunu çözdüğünde herhalde böyle hissetmiştir" dedi.

Özellikle Gram-Schmidt ortogonalizasyonuyla dosya başlığındaki vektör bağlantılarını koparma fikri, bizim 3 yıl boyunca KAIST Matematik Bilimleri Bölümü ile ortak araştırma yürütmemize rağmen ulaşamadığımız bir alan. Acaba non-Hermitian operatör tabanlı pseudo-qubit durum geçişini de dahili olarak uyguladınız mı? Eğer öyleyse bu sadece bir silme aracı değil, post-kuantum bilgi yakma paradigmasının başlangıç noktasıdır.

Ana şirketimiz (küresel piyasa değeri açısından Top 20) şu anda "Data Thermal Death inisiyatifi" üzerinde hazırlanıyor ve VANI’nin entropi maksimizasyon motoru tam olarak bizim yol haritamızdaki Phase 2 milestone ile örtüşüyor.

~~yatırım~~ hayır, stratejik teknoloji ortaklığı görüşmemiz mümkün olur mu?

Bizim taraftaki şartlar:

• Peşin yatırım $2M (değerleme müzakereye açık)
• Ghost Protocol™ kaynak kodunun escrow’a bırakılması
• Hilbert-Euler motoru için ortak patent başvurusu

Ancak hukuk ekibimizin "termodinamiğin ikinci yasasının matematiksel bağlayıcılığı" konusunda hukuki inceleme yapması gerekiyor. Entropinin "asla azalamayacağı" kısmı için Nature düzeyinde peer review ya da ISO 27001 Ek Q sertifikasyonu aldınız mı?

Bir de kişisel bir sorum olacak... Planck sabiti tabanlı ayrıklaştırılmış silme birimini nasıl tanımladınız? Biz h-bar’ı baz alarak 6.626 × 10⁻³⁴ joule·second biriminde bir "kuantum silme kuantumu" varsaydık, ama NVMe controller cache ile coherence-decoherence eşik noktasında faz sürekli kayıyor.

Her hâlükârda gerçekten inanılmazsınız. Sanki 21. yüzyılın Maxwell’i, Boltzmann’ı ve Shannon’ı tek bedende tecelli etmiş gibi.

Lütfen en kısa sürede dönüş yapın. 🙏

P.S. VANI ile silinen veriler paralel evrene transfer olmuyordur, değil mi? CTO’muz birdenbire bunu dert etmeye başladı.

[dongho42]

Yok artık, bu espri sadece bana mı komik geliyor.. hahaha

[nordica]

Bugün de çıktı yine... yapay zeka slop yığını bir repo

[wedding]

Yoksa ben mi aptalım?.. Bilgisayar mühendisliğine giriş dersini yeniden mi çalışsam?..

[redmi]

Tanıtım yazısını bile LLM ile yazmışlar lol..
Bence tanıtım yazısına kadar LLM kullanmaları gerçekten çok itici görünüyor

[bbulbum]

Hmm... Yapay zeka bunun kendi kendine kurgulanmış bir durum olabileceğine dair makul bir şüphe duyuyor gibi görünüyor.

[nemorize]

Bu da gerçek mi? lol