Aset Kripto pasar mingguan dan diskusi tentang Enkripsi Homomorphic

Hingga 13 Oktober, tingkat diskusi dan kinerja harga dari tiga Aset Kripto utama adalah sebagai berikut:

Diskusi tentang Bitcoin minggu lalu sebanyak 12,52K, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan minggu sebelumnya.

Diskusi tentang Ethereum minggu lalu sebanyak 3,63K, meningkat 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan minggu sebelumnya.

Sebuah Aset Kripto dibahas 782 kali minggu lalu, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, turun sedikit 0,25% dibandingkan minggu sebelumnya.

Enkripsi Homomorphic ( FHE ) adalah teknologi penting di bidang kriptografi, yang memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi. Fitur ini memberikan FHE potensi besar dalam perlindungan privasi dan pemrosesan data, yang dapat diterapkan secara luas di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, dan pembelajaran mesin. Namun, jalan komersialisasi FHE masih menghadapi banyak tantangan.

Nilai Aplikasi FHE

Keunggulan terbesar FHE terletak pada perlindungan privasi. Misalnya, sebuah perusahaan dapat menyerahkan data terenkripsi kepada perusahaan lain untuk dianalisis, tanpa khawatir tentang kebocoran data. Mekanisme ini sangat penting untuk industri sensitif terhadap data seperti keuangan dan kesehatan. Dengan perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan, aplikasi FHE dalam komputasi aman multi-pihak memiliki prospek yang luas. Di bidang blockchain, FHE dapat digunakan untuk meningkatkan privasi dan keamanan transaksi.

Perbandingan FHE dengan Teknologi Enkripsi Lain

Dalam bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan (ZK), komputasi multi-pihak (MPC) dan lingkungan eksekusi terpercaya (TEE) adalah metode perlindungan privasi utama. Dibandingkan, FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi. MPC memungkinkan banyak pihak untuk melakukan perhitungan bersama dengan tetap melindungi privasi. TEE menyediakan lingkungan komputasi yang aman, tetapi fleksibilitasnya lebih rendah.

Meskipun FHE menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam mendukung tugas perhitungan kompleks, namun biaya komputasi yang tinggi dan masalah skalabilitasnya masih membatasi penggunaannya yang luas dalam aplikasi waktu nyata.

Tantangan yang Dihadapi FHE

1. Biaya perhitungan tinggi: FHE membutuhkan banyak sumber daya komputasi, terutama untuk operasi polinomial derajat tinggi, waktu pemrosesan meningkat secara polinomial.

2. Kemampuan operasi terbatas: FHE terutama mendukung operasi penjumlahan dan perkalian, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas, yang membatasi penggunaannya dalam aplikasi AI seperti jaringan saraf dalam.

3. Dukungan multi-pengguna yang kompleks: Ketika melibatkan kumpulan data multi-pengguna, kompleksitas sistem FHE meningkat secara signifikan, manajemen kunci dan desain arsitektur menjadi lebih sulit.

Kombinasi FHE dan AI

Di era yang didorong oleh data saat ini, teknologi AI diterapkan secara luas di berbagai bidang. Namun, masalah privasi data sering menghalangi pengguna untuk berbagi informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk AI, memungkinkan pengolahan data dalam keadaan terenkripsi, memastikan keamanan privasi. Fitur ini sangat penting di bawah regulasi perlindungan data yang ketat seperti GDPR.

Aplikasi FHE dalam Blockchain

FHE di bidang blockchain terutama digunakan untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara, dan peninjauan transaksi. Saat ini, sudah ada beberapa proyek yang mengeksplorasi aplikasi praktis teknologi FHE:

• Suatu proyek: berdasarkan teknologi TFHE, fokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat dengan panjang kata rendah, membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.

• Proyek tertentu: mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka FHE, yang cocok untuk jaringan blockchain.

• Proyek tertentu: menggunakan FHE untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.

• Proyek tertentu: menggabungkan FHE dan AI, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.

• Proyek tertentu: sebagai solusi Layer 2 untuk Ethereum, mendukung FHE Rollups dan FHE Coprocessors, kompatibel dengan EVM dan mendukung kontrak pintar Solidity.

Kesimpulan

FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data terenkripsi memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun saat ini masih menghadapi tantangan seperti beban komputasi dan skalabilitas, melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat teratasi. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, pentingnya FHE dalam perlindungan privasi dan komputasi aman akan semakin menonjol, dan diharapkan menjadi teknologi inti yang mendukung komputasi perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner bagi keamanan data.