Aset Kripto pasar laporan mingguan dan analisis teknologi Enkripsi Homomorphic

Hingga 13 Oktober, sebuah platform data telah melakukan analisis statistik terhadap frekuensi diskusi dan perubahan harga koin utama:

Diskusi tentang Bitcoin minggu lalu berjumlah 12,52K, turun 0,98% dari minggu sebelumnya, dengan harga penutupan pada hari Minggu sebesar 63916 dolar, naik 1,62% dari minggu lalu.

Diskusi tentang Ethereum minggu lalu mencapai 3.63K, meningkat 3.45% dibandingkan minggu sebelumnya, dengan harga penutupan pada hari Minggu sebesar 2530 dolar, turun 4% dari minggu lalu.

Jumlah diskusi tentang TON minggu lalu adalah 782, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya, dengan harga penutupan pada hari Minggu sebesar 5,26 dolar, turun sedikit 0,25% dibandingkan minggu lalu.

Enkripsi Homomorphic (Fully Homomorphic Encryption, FHE) adalah teknologi yang sangat menjanjikan di bidang kriptografi. Keunggulan utamanya adalah memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu proses dekripsi, yang memberikan dukungan kuat untuk perlindungan privasi dan pemrosesan data. FHE memiliki potensi aplikasi yang luas di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan perlindungan privasi blockchain. Namun, meskipun prospek aplikasinya luas, FHE masih menghadapi banyak tantangan di jalur komersialisasi.

Keunggulan dan Skenario Aplikasi FHE

Keunggulan terbesar dari Enkripsi Homomorphic adalah perlindungan privasi. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin pihak tersebut mengakses konten spesifik, FHE dapat berfungsi. Pemilik data dapat mengirimkan data yang telah dienkripsi kepada pihak pengolah untuk dianalisis, dan hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi. Setelah pemilik data melakukan dekripsi, mereka dapat memperoleh hasil analisis, yang melindungi privasi data dan menyelesaikan tugas komputasi yang diperlukan.

Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting untuk industri yang sensitif terhadap data seperti keuangan dan kesehatan. Seiring dengan perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dapat menyediakan perlindungan perhitungan multi-pihak dalam skenario ini, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui fungsi perlindungan privasi di on-chain dan pemeriksaan transaksi privasi.

Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain

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

Teknologi enkripsi ini memiliki keunggulan masing-masing, tetapi dalam mendukung tugas komputasi yang kompleks, FHE menunjukkan kinerja yang sangat baik. 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, dibandingkan dengan komputasi yang tidak dienkripsi, biaya komputasinya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial tinggi, waktu pemrosesan tumbuh 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 operasi terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian pada data terenkripsi, dukungan untuk operasi non-linier yang kompleks terbatas, yang menjadi kendala bagi aplikasi kecerdasan buatan seperti jaringan saraf dalam. Saat ini, skema FHE terutama cocok untuk perhitungan linier dan polinomial sederhana, aplikasi model non-linier sangat terbatas.

3. Kompleksitas dukungan multi-user: FHE menunjukkan performa yang baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat secara tajam ketika melibatkan kumpulan data multi-user. Kerangka FHE multi-kunci yang diusulkan pada tahun 2013 memang memungkinkan pengoperasian kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, tetapi manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.

Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan

Dalam era yang didorong oleh data saat ini, kecerdasan buatan (AI) diterapkan secara luas di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran tentang privasi data sering membuat pengguna enggan untuk berbagi informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, data biasanya dienkripsi selama proses transmisi dan penyimpanan, tetapi sering berada dalam keadaan teks terbaca selama pemrosesan. Melalui FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi data.

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

Aplikasi dan Proyek FHE Saat Ini dalam Blockchain

Aplikasi FHE dalam blockchain terutama berfokus pada perlindungan privasi data, termasuk privasi di blockchain, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara di blockchain, dan pemeriksaan transaksi privat di blockchain. Saat ini, beberapa proyek memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong pelaksanaan perlindungan privasi:

1. Teknologi yang dibangun oleh penyedia solusi FHE tertentu digunakan secara luas dalam berbagai proyek perlindungan privasi.

2. Sebuah proyek yang berbasis teknologi TFHE, berfokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat dengan panjang kata rendah, serta telah membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.

3. Ada proyek yang mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka HyperghraphFHE, yang cocok untuk jaringan blockchain.

4. Sebuah proyek menggunakan FHE untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.

5. Proyek lain menggabungkan FHE dengan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.

6. Ada juga proyek sebagai solusi Layer 2 untuk Ethereum, 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 aplikasi komersial FHE saat ini masih menghadapi tantangan besar dalam hal biaya komputasi dan skalabilitas yang rendah, melalui percepatan perangkat keras dan optimisasi algoritma, masalah-masalah ini diharapkan dapat diselesaikan secara bertahap. Selain itu, seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan yang aman. Di masa depan, FHE berpotensi menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner baru dalam keamanan data.