Enkripsi Homomorphic Penuh ( FHE ) Analisis Teknologi: Prinsip, Aplikasi, dan Prospek Masa Depan
Belakangan ini, pasar enkripsi mengalami fluktuasi yang kecil, memberikan kita lebih banyak waktu untuk fokus pada perkembangan teknologi baru. Meskipun pasar enkripsi tahun 2024 mungkin tidak sehebat tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap matang, termasuk tema yang akan kita bahas hari ini: fully homomorphic encryption (FHE).
Untuk memahami konsep kompleks FHE, kita perlu terlebih dahulu mengerti apa itu "enkripsi", apa itu "homomorfik", dan mengapa harus "sepenuhnya".
Enkripsi dasar
Metode enkripsi yang paling dasar sudah sangat dikenal oleh semua orang. Misalnya, Alice ingin mengirimkan pesan rahasia kepada Bob "1314 520". Jika perlu mengirimkan informasi melalui pihak ketiga C dan tetap menjaga kerahasiaan informasi, salah satu cara yang sederhana adalah dengan mengalikan setiap angka dengan 2 untuk mengenkripsi, menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerima, ia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2, dan ia dapat mendekripsi informasi asli Alice. Cara ini adalah enkripsi simetris yang paling dasar.
Enkripsi Homomorphic
Sekarang, anggaplah Alice hanya berusia 7 tahun dan hanya bisa melakukan operasi paling sederhana, yaitu mengalikan 2 dan membagi 2. Dia perlu menghitung total biaya listrik di rumah selama 12 bulan, dengan biaya listrik setiap bulan sebesar 400 yuan. Namun, 400 kali 12 terlalu rumit baginya, dan dia tidak dapat menghitungnya. Sementara itu, dia tidak ingin orang lain mengetahui informasi biaya listrik secara rinci.
Dalam kasus ini, Alice dapat menggunakan metode enkripsi homomorphic yang sederhana. Dia mengalikan 400 dan 12 dengan 2 untuk enkripsi, menjadi 800 dan 24, lalu membiarkan C menghitung hasil dari 800 dikali 24. Setelah C menghitung 19200, dia memberitahu Alice, kemudian Alice membagi hasil tersebut dengan 2 dan lagi dengan 2, sehingga mendapatkan total biaya listrik yang benar sebesar 4800 yuan.
Ini adalah contoh sederhana dari enkripsi homomorphic perkalian. 800 kali 24 sebenarnya adalah pemetaan dari 400 kali 12, bentuk sebelum dan sesudah transformasi adalah sama, sehingga disebut sebagai "homomorfik". Cara ini memungkinkan entitas yang tidak dipercaya untuk melakukan perhitungan, sambil melindungi data sensitif agar tidak bocor.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, masalah di dunia nyata seringkali lebih kompleks. Jika C dapat menyimpulkan data asli Alice melalui metode pencarian, maka diperlukan metode enkripsi yang lebih canggih, di sinilah enkripsi homomorphic sepenuhnya berperan.
Enkripsi homomorphic penuh memungkinkan untuk melakukan operasi penjumlahan dan perkalian pada data yang dienkripsi sebanyak mungkin, bukan terbatas pada jumlah operasi tertentu. Ini sangat meningkatkan kesulitan untuk memecahkan, hampir menghilangkan kemungkinan pihak ketiga mengintip data pribadi.
Hingga tahun 2009, pendekatan baru yang diajukan oleh Gentry dan para akademisi lainnya benar-benar membuka kemungkinan untuk enkripsi homomorphic sepenuhnya. Teknologi ini dianggap sebagai salah satu piala suci di bidang kriptografi.
Aplikasi FHE
Teknologi FHE memiliki nilai aplikasi yang potensial di berbagai bidang, terutama di bidang AI.
Dalam proses pelatihan AI, perlindungan privasi data dalam jumlah besar selalu menjadi masalah yang rumit. Teknologi FHE dapat dengan baik menyelesaikan masalah ini:
Mengenkripsi data sensitif dengan cara FHE
Menggunakan data yang telah dienkripsi untuk perhitungan AI
Hasil yang dienkripsi dari AI
Pengguna mendekripsi hasil di lokal
Metode ini tidak hanya melindungi privasi data, tetapi juga memanfaatkan kekuatan komputasi AI secara maksimal, mencapai tujuan "baik ini maupun itu".
Tantangan FHE dalam Aplikasi Praktis
Meskipun teknologi FHE memiliki prospek yang cerah, dalam penerapannya masih menghadapi tantangan besar, terutama karena biaya komputasi yang tinggi. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang mencoba membangun jaringan kekuatan komputasi dan fasilitas pendukung yang khusus.
Misalnya, ada proyek yang mengusulkan arsitektur jaringan mirip PoW+PoS untuk mengatasi masalah daya komputasi. Mereka meluncurkan perangkat keras khusus untuk penambangan, serta aset NFT yang mirip dengan sertifikat kerja. Upaya ini bertujuan untuk membangun jaringan daya komputasi yang kuat, membuka jalan bagi aplikasi skala besar FHE.
Prospek Masa Depan FHE
Jika AI dapat menerapkan teknologi FHE secara besar-besaran, itu akan sangat mempercepat perkembangan AI, terutama dalam hal keamanan data dan perlindungan privasi. Dari keamanan nasional hingga perlindungan privasi individu, teknologi FHE memiliki prospek aplikasi yang luas.
Di era perkembangan pesat AI saat ini, masalah privasi data menjadi semakin penting. Jika teknologi FHE dapat benar-benar matang, itu pasti akan menjadi garis pertahanan terakhir umat manusia dalam melindungi privasi di era digital. Seiring dengan kemajuan teknologi yang terus menerus, kita beralasan untuk mengharapkan FHE dapat memainkan peran penting di lebih banyak bidang di masa depan, memberikan dukungan teknis yang kuat untuk keamanan data dan perlindungan privasi.
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.
13 Suka
Hadiah
13
7
Bagikan
Komentar
0/400
OldLeekNewSickle
· 19jam yang lalu
Lagi-lagi tim proyek bermain dengan kemasan teknologi untuk play people for suckers... melihat namun tidak mengungkapkan.
Lihat AsliBalas0
FloorSweeper
· 19jam yang lalu
bangun... enkripsi tidak akan menyelamatkan data berharga kamu dariku lmao
Lihat AsliBalas0
bridge_anxiety
· 19jam yang lalu
Orang yang benar-benar mengerti pasti sudah pergi semua.
Lihat AsliBalas0
MainnetDelayedAgain
· 19jam yang lalu
Sudah 102 hari sejak terakhir kali saya mengatakan bahwa privasi data harus diselesaikan~
Lihat AsliBalas0
GovernancePretender
· 19jam yang lalu
Daya Komputasi begitu mahal, siapa yang bertanggung jawab membayar?
Lihat AsliBalas0
MevHunter
· 19jam yang lalu
Dengar terdengar megah, Daya Komputasi tidak bisa bertahan, kan?
Analisis Teknologi FHE: Bagaimana enkripsi homomorphic sepenuhnya melindungi privasi data AI
Enkripsi Homomorphic Penuh ( FHE ) Analisis Teknologi: Prinsip, Aplikasi, dan Prospek Masa Depan
Belakangan ini, pasar enkripsi mengalami fluktuasi yang kecil, memberikan kita lebih banyak waktu untuk fokus pada perkembangan teknologi baru. Meskipun pasar enkripsi tahun 2024 mungkin tidak sehebat tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap matang, termasuk tema yang akan kita bahas hari ini: fully homomorphic encryption (FHE).
Untuk memahami konsep kompleks FHE, kita perlu terlebih dahulu mengerti apa itu "enkripsi", apa itu "homomorfik", dan mengapa harus "sepenuhnya".
Enkripsi dasar
Metode enkripsi yang paling dasar sudah sangat dikenal oleh semua orang. Misalnya, Alice ingin mengirimkan pesan rahasia kepada Bob "1314 520". Jika perlu mengirimkan informasi melalui pihak ketiga C dan tetap menjaga kerahasiaan informasi, salah satu cara yang sederhana adalah dengan mengalikan setiap angka dengan 2 untuk mengenkripsi, menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerima, ia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2, dan ia dapat mendekripsi informasi asli Alice. Cara ini adalah enkripsi simetris yang paling dasar.
Enkripsi Homomorphic
Sekarang, anggaplah Alice hanya berusia 7 tahun dan hanya bisa melakukan operasi paling sederhana, yaitu mengalikan 2 dan membagi 2. Dia perlu menghitung total biaya listrik di rumah selama 12 bulan, dengan biaya listrik setiap bulan sebesar 400 yuan. Namun, 400 kali 12 terlalu rumit baginya, dan dia tidak dapat menghitungnya. Sementara itu, dia tidak ingin orang lain mengetahui informasi biaya listrik secara rinci.
Dalam kasus ini, Alice dapat menggunakan metode enkripsi homomorphic yang sederhana. Dia mengalikan 400 dan 12 dengan 2 untuk enkripsi, menjadi 800 dan 24, lalu membiarkan C menghitung hasil dari 800 dikali 24. Setelah C menghitung 19200, dia memberitahu Alice, kemudian Alice membagi hasil tersebut dengan 2 dan lagi dengan 2, sehingga mendapatkan total biaya listrik yang benar sebesar 4800 yuan.
Ini adalah contoh sederhana dari enkripsi homomorphic perkalian. 800 kali 24 sebenarnya adalah pemetaan dari 400 kali 12, bentuk sebelum dan sesudah transformasi adalah sama, sehingga disebut sebagai "homomorfik". Cara ini memungkinkan entitas yang tidak dipercaya untuk melakukan perhitungan, sambil melindungi data sensitif agar tidak bocor.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, masalah di dunia nyata seringkali lebih kompleks. Jika C dapat menyimpulkan data asli Alice melalui metode pencarian, maka diperlukan metode enkripsi yang lebih canggih, di sinilah enkripsi homomorphic sepenuhnya berperan.
Enkripsi homomorphic penuh memungkinkan untuk melakukan operasi penjumlahan dan perkalian pada data yang dienkripsi sebanyak mungkin, bukan terbatas pada jumlah operasi tertentu. Ini sangat meningkatkan kesulitan untuk memecahkan, hampir menghilangkan kemungkinan pihak ketiga mengintip data pribadi.
Hingga tahun 2009, pendekatan baru yang diajukan oleh Gentry dan para akademisi lainnya benar-benar membuka kemungkinan untuk enkripsi homomorphic sepenuhnya. Teknologi ini dianggap sebagai salah satu piala suci di bidang kriptografi.
Aplikasi FHE
Teknologi FHE memiliki nilai aplikasi yang potensial di berbagai bidang, terutama di bidang AI.
Dalam proses pelatihan AI, perlindungan privasi data dalam jumlah besar selalu menjadi masalah yang rumit. Teknologi FHE dapat dengan baik menyelesaikan masalah ini:
Metode ini tidak hanya melindungi privasi data, tetapi juga memanfaatkan kekuatan komputasi AI secara maksimal, mencapai tujuan "baik ini maupun itu".
Tantangan FHE dalam Aplikasi Praktis
Meskipun teknologi FHE memiliki prospek yang cerah, dalam penerapannya masih menghadapi tantangan besar, terutama karena biaya komputasi yang tinggi. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang mencoba membangun jaringan kekuatan komputasi dan fasilitas pendukung yang khusus.
Misalnya, ada proyek yang mengusulkan arsitektur jaringan mirip PoW+PoS untuk mengatasi masalah daya komputasi. Mereka meluncurkan perangkat keras khusus untuk penambangan, serta aset NFT yang mirip dengan sertifikat kerja. Upaya ini bertujuan untuk membangun jaringan daya komputasi yang kuat, membuka jalan bagi aplikasi skala besar FHE.
Prospek Masa Depan FHE
Jika AI dapat menerapkan teknologi FHE secara besar-besaran, itu akan sangat mempercepat perkembangan AI, terutama dalam hal keamanan data dan perlindungan privasi. Dari keamanan nasional hingga perlindungan privasi individu, teknologi FHE memiliki prospek aplikasi yang luas.
Di era perkembangan pesat AI saat ini, masalah privasi data menjadi semakin penting. Jika teknologi FHE dapat benar-benar matang, itu pasti akan menjadi garis pertahanan terakhir umat manusia dalam melindungi privasi di era digital. Seiring dengan kemajuan teknologi yang terus menerus, kita beralasan untuk mengharapkan FHE dapat memainkan peran penting di lebih banyak bidang di masa depan, memberikan dukungan teknis yang kuat untuk keamanan data dan perlindungan privasi.