Enkripsi Homomorfik Penuh ( FHE ) adalah teknologi enkripsi canggih yang memungkinkan perhitungan langsung pada data yang terenkripsi, sehingga dapat memproses data sambil melindungi privasi. FHE memiliki aplikasi potensial di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, dan komputasi awan, namun saat ini penerapan komersial masih memerlukan waktu, dengan tantangan utama pada pengeluaran komputasi dan memori yang besar.
Prinsip dasar FHE adalah menggunakan polinomial untuk menyembunyikan informasi asli. Proses enkripsi akan memperkenalkan polinomial acak dan polinomial "kesalahan" kecil, hanya dengan mengetahui kunci yang dapat mengembalikan plaintext. Untuk mencapai perhitungan dengan kedalaman arbitrer, FHE menggunakan teknik-teknik seperti pergantian kunci, pergantian modulus, dan bootstrapping untuk mengelola kebisingan.
Masalah terbesar yang dihadapi FHE saat ini adalah efisiensi komputasi, yang lebih lambat beberapa juta kali dibandingkan dengan komputasi biasa. Badan Penelitian Pertahanan Tinggi Amerika Serikat (DARPA) sedang mendorong penelitian terkait, dengan tujuan untuk meningkatkan kecepatan komputasi FHE hingga 1/10 dari komputasi biasa. Arah perbaikan utama termasuk meningkatkan panjang kata pemroses, mengembangkan chip ASIC khusus, dan membangun arsitektur komputasi paralel.
Dalam bidang blockchain, FHE dapat digunakan untuk melindungi privasi di blockchain, privasi data pelatihan AI, dan lainnya. Beberapa proyek seperti Zama, Fhenix, dll. sedang menjelajahi aplikasi FHE dalam blockchain. Namun, biaya komputasi FHE yang tinggi juga menghadirkan tantangan baru, bagaimana menyeimbangkan perlindungan privasi dan efisiensi adalah sebuah masalah.
Secara keseluruhan, FHE adalah teknologi yang mengarah ke masa depan, yang saat ini masih berada di tahap awal. Dengan perkembangan perangkat keras khusus dan lebih banyak investasi, FHE diharapkan dapat membawa perubahan mendalam di bidang pertahanan, keuangan, dan kesehatan. Meskipun tantangan teknis masih sangat besar, FHE sebagai teknologi kunci dalam komputasi privasi memiliki prospek pengembangan yang luas di masa depan.
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.
FHE: Peluang dan Tantangan Teknologi Komputasi Privasi Generasi Berikutnya
FHE: Jalan Masa Depan Perhitungan Privasi
Enkripsi Homomorfik Penuh ( FHE ) adalah teknologi enkripsi canggih yang memungkinkan perhitungan langsung pada data yang terenkripsi, sehingga dapat memproses data sambil melindungi privasi. FHE memiliki aplikasi potensial di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, dan komputasi awan, namun saat ini penerapan komersial masih memerlukan waktu, dengan tantangan utama pada pengeluaran komputasi dan memori yang besar.
Prinsip dasar FHE adalah menggunakan polinomial untuk menyembunyikan informasi asli. Proses enkripsi akan memperkenalkan polinomial acak dan polinomial "kesalahan" kecil, hanya dengan mengetahui kunci yang dapat mengembalikan plaintext. Untuk mencapai perhitungan dengan kedalaman arbitrer, FHE menggunakan teknik-teknik seperti pergantian kunci, pergantian modulus, dan bootstrapping untuk mengelola kebisingan.
Masalah terbesar yang dihadapi FHE saat ini adalah efisiensi komputasi, yang lebih lambat beberapa juta kali dibandingkan dengan komputasi biasa. Badan Penelitian Pertahanan Tinggi Amerika Serikat (DARPA) sedang mendorong penelitian terkait, dengan tujuan untuk meningkatkan kecepatan komputasi FHE hingga 1/10 dari komputasi biasa. Arah perbaikan utama termasuk meningkatkan panjang kata pemroses, mengembangkan chip ASIC khusus, dan membangun arsitektur komputasi paralel.
Dalam bidang blockchain, FHE dapat digunakan untuk melindungi privasi di blockchain, privasi data pelatihan AI, dan lainnya. Beberapa proyek seperti Zama, Fhenix, dll. sedang menjelajahi aplikasi FHE dalam blockchain. Namun, biaya komputasi FHE yang tinggi juga menghadirkan tantangan baru, bagaimana menyeimbangkan perlindungan privasi dan efisiensi adalah sebuah masalah.
Secara keseluruhan, FHE adalah teknologi yang mengarah ke masa depan, yang saat ini masih berada di tahap awal. Dengan perkembangan perangkat keras khusus dan lebih banyak investasi, FHE diharapkan dapat membawa perubahan mendalam di bidang pertahanan, keuangan, dan kesehatan. Meskipun tantangan teknis masih sangat besar, FHE sebagai teknologi kunci dalam komputasi privasi memiliki prospek pengembangan yang luas di masa depan.