Aset Kripto pasar mingguan dan analisis teknologi Enkripsi Homomorphic

Hingga 13 Oktober, suatu platform data telah melakukan analisis statistik terhadap tingkat diskusi dan perubahan harga dari aset kripto utama.

Diskusi Bitcoin minggu lalu mencapai 12,52K, sedikit turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63916 dolar, meningkat 1,62% dibandingkan minggu yang sama tahun lalu.

Diskusi tentang Ethereum minggu lalu mencapai 3,63K kali, meningkat 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Namun, harga pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan periode yang sama minggu lalu.

TON koin dibahas 782 kali minggu lalu, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu adalah 5,26 dolar AS, sedikit turun 0,25% dibandingkan minggu yang sama sebelumnya.

Enkripsi Homomorphic ( FHE ) adalah teknologi yang sangat menjanjikan di bidang kriptografi, yang memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi. Karakteristik ini memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pemrosesan data. FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di berbagai bidang, termasuk keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan perlindungan privasi blockchain. Meskipun demikian, jalan komersialisasi FHE masih menghadapi banyak tantangan.

Potensi FHE dan Skenario Aplikasi

Keunggulan terbesar dari Enkripsi Homomorphic adalah perlindungan privasi. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin konten data bocor, FHE dapat berperan. Pemilik data dapat mengirimkan data yang telah dienkripsi kepada pihak yang melakukan perhitungan untuk diproses, dan hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi. Pemilik data dapat mendekripsi untuk mendapatkan hasil analisis. Mekanisme ini melindungi privasi data sekaligus menyelesaikan tugas komputasi yang diperlukan.

Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting bagi industri yang sensitif terhadap data seperti keuangan dan kesehatan. Dengan perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi sorotan. FHE dapat memberikan perlindungan komputasi multipihak dalam skenario ini, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pengolahan data melalui fungsi perlindungan privasi di blockchain dan pengawasan transaksi privasi.

Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain

Di bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan (ZK), perhitungan multi pihak (MPC) dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) adalah metode utama perlindungan privasi. Berbeda dengan ZK, FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi. MPC memungkinkan pihak-pihak untuk melakukan perhitungan dalam keadaan data terenkripsi tanpa perlu berbagi informasi pribadi. TEE menyediakan perhitungan dalam lingkungan yang aman, tetapi fleksibilitas dalam pemrosesan data cukup terbatas.

Teknologi enkripsi ini memiliki keunggulan masing-masing, tetapi dalam mendukung tugas-tugas komputasi kompleks, FHE menunjukkan performa yang sangat menonjol. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk dalam aplikasi praktis, yang membatasi kinerjanya dalam aplikasi waktu nyata.

Keterbatasan dan Tantangan FHE

Meskipun dasar teori FHE sangat kuat, namun dalam aplikasi komersial menghadapi tantangan praktis:

1. Biaya komputasi skala besar: FHE memerlukan sumber daya komputasi yang besar, dan biaya komputasinya meningkat secara signifikan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi. Untuk operasi polinomial tingkat tinggi, waktu pemrosesan meningkat secara polinomial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Mengurangi biaya perlu bergantung pada akselerasi perangkat keras khusus, tetapi ini juga meningkatkan kompleksitas penerapan.

2. Kemampuan operasional yang terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data yang dienkripsi, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas, yang menjadi kendala untuk aplikasi kecerdasan buatan seperti jaringan saraf dalam. Saat ini, skema FHE terutama cocok untuk perhitungan linier dan polinomial sederhana, aplikasi model non-linear sangat terbatas.

3. Kompleksitas dukungan pengguna ganda: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat secara dramatis ketika melibatkan kumpulan data pengguna ganda. Kerangka FHE kunci ganda yang diperkenalkan pada tahun 2013 memungkinkan pengoperasian kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, tetapi manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.

Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan

Pada era yang didorong oleh data saat ini, kecerdasan buatan banyak diterapkan di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran tentang privasi data sering membuat pengguna enggan untuk membagikan informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, pengiriman dan penyimpanan data biasanya dienkripsi, tetapi proses pengolahan seringkali dalam keadaan teks jelas. Dengan FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan tetap terenkripsi, memastikan privasi.

Keunggulan ini sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, yang mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara data mereka diproses dan memastikan data dilindungi selama proses pengiriman. Enkripsi end-to-end FHE memberikan jaminan kepatuhan dan keamanan data.

Aplikasi dan Proyek FHE Saat Ini di Blockchain

FHE terutama digunakan dalam blockchain untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi voting on-chain, dan pemeriksaan transaksi privasi on-chain. Saat ini, beberapa proyek memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong pelaksanaan perlindungan privasi.

Teknologi yang dibangun oleh penyedia solusi FHE tertentu digunakan secara luas dalam berbagai proyek perlindungan privasi. Proyek-proyek ini mencakup:

• Berdasarkan teknologi TFHE, fokus pada operasi boolean dan operasi bilangan bulat panjang rendah, serta membangun proyek tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.

• Mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka FHE, yang cocok untuk proyek jaringan blockchain.

• Memanfaatkan Enkripsi Homomorphic untuk melindungi privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai proyek model AI.

• Menggabungkan FHE dan kecerdasan buatan, menyediakan proyek lingkungan AI terdesentralisasi dan perlindungan privasi.

• Sebagai solusi Layer 2 Ethereum, mendukung FHE Rollups dan FHE Coprocessors, kompatibel dengan EVM dan mendukung penulisan kontrak pintar menggunakan Solidity.

Kesimpulan

FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data terenkripsi, memiliki keuntungan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun aplikasi komersial FHE saat ini menghadapi tantangan biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah-masalah ini diharapkan dapat diselesaikan secara bertahap. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan aman. Di masa depan, FHE diharapkan menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner untuk keamanan data.