Potensi dan Tantangan Teknologi Enkripsi Homomorphic FHE
Hingga 13 Oktober, sebuah platform data melaporkan statistik untuk mata uang kripto utama:
Volume diskusi Bitcoin minggu lalu adalah 12,52K kali, turun 0,98% secara bulanan. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63916 dolar, naik 1,62% secara bulanan.
Diskusi Ethereum minggu lalu mencapai 3,63K kali, meningkat 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan minggu sebelumnya.
Diskusi TON minggu lalu berjumlah 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, turun 0,25% dibandingkan minggu sebelumnya.
Enkripsi Homomorphic(FHE) sebagai bintang baru di bidang kriptografi, keunggulan utamanya adalah dapat melakukan operasi langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi. Karakteristik ini memberikan prospek aplikasi yang luas dalam perlindungan privasi dan pemrosesan data, mencakup berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan blockchain. Namun, meskipun FHE memiliki potensi yang besar, jalan komersialisasinya masih menghadapi banyak tantangan.
Aplikasi dan Keunggulan FHE
FHE memiliki karakteristik utama berupa kemampuan perlindungan privasi yang kuat. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan sumber daya komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin mengekspos isi data, FHE dapat berfungsi. Pemilik data dapat mengirimkan data yang telah dienkripsi kepada pihak pengolah untuk diproses, hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi, dan pemilik data dapat mendekripsi untuk mendapatkan hasil analisis. Mekanisme ini tidak hanya melindungi privasi data, tetapi juga memenuhi tugas komputasi yang diperlukan.
Untuk industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan, mekanisme perlindungan privasi FHE sangat penting. Seiring dengan perkembangan cloud computing dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dalam skenario ini dapat mewujudkan komputasi aman multi-pihak, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data dengan menyediakan perlindungan privasi di blockchain dan fungsi pemeriksaan transaksi privat.
Perbandingan FHE dengan Teknologi Perlindungan Privasi Lainnya
Dalam domain Web3, FHE dan bukti nol pengetahuan (ZK), komputasi multipihak (MPC) dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) sejajar sebagai metode perlindungan privasi utama. Berbeda dengan ZK, FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. 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 relatif terbatas.
Meskipun teknologi ini memiliki keunggulan masing-masing, FHE menonjol dalam mendukung tugas komputasi yang kompleks. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk dalam aplikasi praktis, yang membatasi kinerjanya dalam aplikasi waktu nyata.
Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE sangat kuat, namun dalam proses komersialisasi menghadapi kesulitan praktis:
Biaya komputasi skala besar: FHE membutuhkan banyak sumber daya komputasi, dan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi, biayanya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial tingkat tinggi, waktu pemrosesan meningkat secara polinomial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Mengurangi biaya harus bergantung pada akselerasi perangkat keras khusus, tetapi ini juga meningkatkan kompleksitas penyebaran.
Kemampuan operasi terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data terenkripsi, dukungan untuk operasi nonlinier yang kompleks terbatas, yang menjadi kendala bagi aplikasi AI yang melibatkan jaringan saraf dalam. Saat ini, solusi FHE terutama cocok untuk perhitungan linier dan polinomial sederhana, aplikasi model nonlinier sangat dibatasi.
Dukungan Multi-Pengguna Kompleks: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi ketika melibatkan kumpulan data multi-pengguna, kompleksitas sistem meningkat secara drastis. Kerangka FHE multi-kunci meskipun memungkinkan operasi pada kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, tetapi manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era yang didorong oleh data, AI diterapkan secara luas di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran tentang privasi data membuat pengguna sering enggan untuk membagikan informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk AI. Dalam skenario komputasi awan, FHE memungkinkan data pengguna diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi.
Keunggulan ini sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi ini mengharuskan pengguna untuk memiliki hak informasi mengenai cara pemrosesan data, dan memastikan perlindungan selama proses transfer data. Enkripsi end-to-end FHE memberikan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi FHE dalam Blockchain
FHE terutama digunakan dalam blockchain untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi voting on-chain, dan peninjauan transaksi privasi on-chain, dan sebagainya. Saat ini, beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong implementasi perlindungan privasi:
Teknologi yang dibangun oleh penyedia solusi FHE tertentu banyak digunakan dalam berbagai proyek perlindungan privasi.
Ada proyek yang berbasis teknologi TFHE, fokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat dengan panjang rendah, serta membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.
Beberapa proyek telah mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka FHE, yang cocok untuk jaringan blockchain.
Ada proyek yang menggunakan Enkripsi Homomorphic untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.
Beberapa proyek menggabungkan FHE dengan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
Sebagai proyek solusi Layer 2 Ethereum yang mendukung FHE Rollups dan FHE Coprocessors, kompatibel dengan EVM dan mendukung kontrak pintar yang ditulis dalam Solidity.
Kesimpulan
FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data terenkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun saat ini aplikasi komersial FHE menghadapi tantangan biaya komputasi yang tinggi dan skala yang buruk, namun melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan aman. Di masa depan, FHE mungkin akan menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner bagi keamanan data.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
7 Suka
Hadiah
7
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
ChainComedian
· 1jam yang lalu
Lingkaranmu mulai berputar enkripsi, ya?
Lihat AsliBalas0
MidnightSeller
· 22jam yang lalu
btc naik, tetapi mengapa saya masih rugi?
Lihat AsliBalas0
GateUser-3824aa38
· 22jam yang lalu
Siapa pun tidak bisa menghindari sifat manusia, ya.
Lihat AsliBalas0
SignatureCollector
· 22jam yang lalu
Ini adalah mainan baru algoritme.
Lihat AsliBalas0
RunWhenCut
· 22jam yang lalu
FHE? Apa gunanya bagi investor ritel, lebih baik melihat harga koin.
Teknologi FHE: Bintang masa depan dan tantangan perlindungan privasi Blockchain
Potensi dan Tantangan Teknologi Enkripsi Homomorphic FHE
Hingga 13 Oktober, sebuah platform data melaporkan statistik untuk mata uang kripto utama:
Volume diskusi Bitcoin minggu lalu adalah 12,52K kali, turun 0,98% secara bulanan. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63916 dolar, naik 1,62% secara bulanan.
Diskusi Ethereum minggu lalu mencapai 3,63K kali, meningkat 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan minggu sebelumnya.
Diskusi TON minggu lalu berjumlah 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, turun 0,25% dibandingkan minggu sebelumnya.
Enkripsi Homomorphic(FHE) sebagai bintang baru di bidang kriptografi, keunggulan utamanya adalah dapat melakukan operasi langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi. Karakteristik ini memberikan prospek aplikasi yang luas dalam perlindungan privasi dan pemrosesan data, mencakup berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan blockchain. Namun, meskipun FHE memiliki potensi yang besar, jalan komersialisasinya masih menghadapi banyak tantangan.
Aplikasi dan Keunggulan FHE
FHE memiliki karakteristik utama berupa kemampuan perlindungan privasi yang kuat. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan sumber daya komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin mengekspos isi data, FHE dapat berfungsi. Pemilik data dapat mengirimkan data yang telah dienkripsi kepada pihak pengolah untuk diproses, hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi, dan pemilik data dapat mendekripsi untuk mendapatkan hasil analisis. Mekanisme ini tidak hanya melindungi privasi data, tetapi juga memenuhi tugas komputasi yang diperlukan.
Untuk industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan, mekanisme perlindungan privasi FHE sangat penting. Seiring dengan perkembangan cloud computing dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dalam skenario ini dapat mewujudkan komputasi aman multi-pihak, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data dengan menyediakan perlindungan privasi di blockchain dan fungsi pemeriksaan transaksi privat.
Perbandingan FHE dengan Teknologi Perlindungan Privasi Lainnya
Dalam domain Web3, FHE dan bukti nol pengetahuan (ZK), komputasi multipihak (MPC) dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) sejajar sebagai metode perlindungan privasi utama. Berbeda dengan ZK, FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. 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 relatif terbatas.
Meskipun teknologi ini memiliki keunggulan masing-masing, FHE menonjol dalam mendukung tugas komputasi yang kompleks. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk dalam aplikasi praktis, yang membatasi kinerjanya dalam aplikasi waktu nyata.
Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE sangat kuat, namun dalam proses komersialisasi menghadapi kesulitan praktis:
Biaya komputasi skala besar: FHE membutuhkan banyak sumber daya komputasi, dan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi, biayanya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial tingkat tinggi, waktu pemrosesan meningkat secara polinomial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Mengurangi biaya harus bergantung pada akselerasi perangkat keras khusus, tetapi ini juga meningkatkan kompleksitas penyebaran.
Kemampuan operasi terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data terenkripsi, dukungan untuk operasi nonlinier yang kompleks terbatas, yang menjadi kendala bagi aplikasi AI yang melibatkan jaringan saraf dalam. Saat ini, solusi FHE terutama cocok untuk perhitungan linier dan polinomial sederhana, aplikasi model nonlinier sangat dibatasi.
Dukungan Multi-Pengguna Kompleks: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi ketika melibatkan kumpulan data multi-pengguna, kompleksitas sistem meningkat secara drastis. Kerangka FHE multi-kunci meskipun memungkinkan operasi pada kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, tetapi manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era yang didorong oleh data, AI diterapkan secara luas di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran tentang privasi data membuat pengguna sering enggan untuk membagikan informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk AI. Dalam skenario komputasi awan, FHE memungkinkan data pengguna diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi.
Keunggulan ini sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi ini mengharuskan pengguna untuk memiliki hak informasi mengenai cara pemrosesan data, dan memastikan perlindungan selama proses transfer data. Enkripsi end-to-end FHE memberikan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi FHE dalam Blockchain
FHE terutama digunakan dalam blockchain untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi voting on-chain, dan peninjauan transaksi privasi on-chain, dan sebagainya. Saat ini, beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong implementasi perlindungan privasi:
Kesimpulan
FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data terenkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun saat ini aplikasi komersial FHE menghadapi tantangan biaya komputasi yang tinggi dan skala yang buruk, namun melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan aman. Di masa depan, FHE mungkin akan menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner bagi keamanan data.