Enkripsi Homomorphic Penuh FHE: Bab Baru di Dunia Enkripsi
Pasar baru-baru ini lesu, memberi kita lebih banyak waktu untuk memperhatikan perkembangan beberapa teknologi baru. Meskipun pasar enkripsi 2024 tidak sehebat tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap menuju kedewasaan. Tema yang akan kita bahas hari ini adalah "FHE / Enkripsi Homomorphic Penuh".
Untuk memahami konsep kompleks enkripsi homomorphic, kita perlu terlebih dahulu mengerti arti dari "enkripsi" dan "homomorphic", serta mengapa harus "fully".
Konsep Dasar Enkripsi
Cara enkripsi yang paling sederhana adalah yang paling dikenal oleh semua orang. Misalnya, jika Alice ingin mengirimkan pesan rahasia "1314 520" kepada Bob melalui pihak ketiga C, dan tidak ingin C mengetahui isinya, dia dapat menggunakan metode enkripsi sederhana: mengalikan setiap angka dengan 2. Dengan begitu, pesan yang dikirim berubah menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerimanya, dia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk dapat mendekripsi pesan asli. Ini adalah proses enkripsi simetris yang dasar.
Enkripsi Homomorphic yang Lanjutan
Sekarang, mari kita anggap Alice baru berusia 7 tahun dan hanya tahu operasi dasar kali 2 dan bagi 2. Jika dia perlu menghitung total biaya listrik di rumah selama 12 bulan (400 yuan per bulan), tetapi tidak ingin orang lain tahu jumlah pastinya, apa yang harus dia lakukan?
Alice dapat menggunakan metode Enkripsi Homomorphic sederhana. Dia memberi tahu C untuk menghitung hasil dari 800x24, yang sebenarnya adalah (400x2) dikali (12x2). C menghitung 19200 dan memberi tahu Alice, kemudian Alice membagi hasilnya dengan 4, mendapatkan utang sebenarnya sebesar 4800 yuan.
Proses ini menunjukkan enkripsi homomorphic perkalian yang paling sederhana. 800x24 hanyalah pemetaan dari 400x12, yang pada dasarnya mempertahankan bentuk yang sama sebelum dan sesudah enkripsi, sehingga disebut "homomorfik". Metode ini memungkinkan delegasi pihak ketiga yang tidak tepercaya untuk melakukan perhitungan, sambil melindungi data sensitif agar tidak bocor.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, masalah di dunia nyata jauh lebih kompleks. Jika C cukup pintar, mungkin ia akan dapat membongkar data asli Alice melalui metode brute force. Pada saat ini, "fully homomorphic encryption" diperlukan untuk menyelesaikannya.
Fully homomorphic encryption memungkinkan operasi penjumlahan dan perkalian dilakukan pada data terenkripsi sebanyak mungkin, dan tidak terbatas pada beberapa operasi tertentu. Ini secara signifikan meningkatkan kesulitan untuk membobol, sehingga bahkan operasi polinomial yang kompleks dapat diselesaikan dalam keadaan terenkripsi, dan setelah didekripsi, hasil yang benar masih dapat diperoleh.
Teknologi enkripsi homomorphic sepenuhnya baru mencapai kemajuan yang signifikan pada tahun 2009 dan dianggap sebagai cawan suci di bidang kriptografi.
Prospek Aplikasi Enkripsi Homomorphic Penuh
Teknologi enkripsi homomorphic sepenuhnya memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang kecerdasan buatan. Misalnya, ia dapat menyelesaikan masalah privasi data dalam proses pelatihan AI:
Mengenkripsi data sensitif dengan cara FHE
Menggunakan data yang telah dienkripsi untuk melatih AI
AI menghasilkan hasil yang telah dienkripsi
Pengguna mendekripsi hasil dengan aman secara lokal
Metode ini memungkinkan AI untuk menyelesaikan tugas perhitungan tanpa mengakses data sensitif asli, yang sangat melindungi privasi pengguna.
Tantangan Enkripsi Homomorphic Penuh dalam Aplikasi Praktis
Meskipun teknologi enkripsi homomorphic sepenuhnya memiliki prospek yang luas, masih menghadapi tantangan dalam aplikasi praktis, terutama karena kebutuhan komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang mengembangkan jaringan daya komputasi dan perangkat keras khusus.
Misalnya, suatu proyek mengusulkan arsitektur jaringan yang menggabungkan PoW dan PoS, serta meluncurkan perangkat keras penambangan khusus dan NFT "sertifikat kerja". Inovasi ini bertujuan untuk memberikan dukungan daya komputasi yang diperlukan untuk fully homomorphic encryption.
Kesimpulan
Teknologi enkripsi homomorphic sepenuhnya memiliki potensi untuk menjadi alat kunci dalam melindungi privasi data di era AI. Dari konflik internasional hingga pengenalan wajah dalam kehidupan sehari-hari, masalah privasi data ada di mana-mana. Dengan perkembangan teknologi AI yang terus berlanjut, jika teknologi FHE benar-benar dapat matang, itu akan menjadi garis pertahanan terakhir dalam melindungi privasi manusia.
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.
17 Suka
Hadiah
17
5
Bagikan
Komentar
0/400
WarmLightLin
· 10jam yang lalu
Cau ni 🐴
Lihat AsliBalas0
ValidatorVibes
· 11jam yang lalu
hmm... dia mungkin menjadi hal besar berikutnya sejujurnya tapi saya tidak tahu apakah teknologinya sudah siap untuk mainnet.
Lihat AsliBalas0
mev_me_maybe
· 11jam yang lalu
Teknologi baru membuat pusing, Bitcoin adalah jalan yang benar.
Lihat AsliBalas0
AirdropHunter420
· 12jam yang lalu
Sulit, semua dompet besar sedang bersaing dalam hal ini.
FHE fully homomorphic encryption: Alat perlindungan privasi di era AI
Enkripsi Homomorphic Penuh FHE: Bab Baru di Dunia Enkripsi
Pasar baru-baru ini lesu, memberi kita lebih banyak waktu untuk memperhatikan perkembangan beberapa teknologi baru. Meskipun pasar enkripsi 2024 tidak sehebat tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap menuju kedewasaan. Tema yang akan kita bahas hari ini adalah "FHE / Enkripsi Homomorphic Penuh".
Untuk memahami konsep kompleks enkripsi homomorphic, kita perlu terlebih dahulu mengerti arti dari "enkripsi" dan "homomorphic", serta mengapa harus "fully".
Konsep Dasar Enkripsi
Cara enkripsi yang paling sederhana adalah yang paling dikenal oleh semua orang. Misalnya, jika Alice ingin mengirimkan pesan rahasia "1314 520" kepada Bob melalui pihak ketiga C, dan tidak ingin C mengetahui isinya, dia dapat menggunakan metode enkripsi sederhana: mengalikan setiap angka dengan 2. Dengan begitu, pesan yang dikirim berubah menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerimanya, dia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk dapat mendekripsi pesan asli. Ini adalah proses enkripsi simetris yang dasar.
Enkripsi Homomorphic yang Lanjutan
Sekarang, mari kita anggap Alice baru berusia 7 tahun dan hanya tahu operasi dasar kali 2 dan bagi 2. Jika dia perlu menghitung total biaya listrik di rumah selama 12 bulan (400 yuan per bulan), tetapi tidak ingin orang lain tahu jumlah pastinya, apa yang harus dia lakukan?
Alice dapat menggunakan metode Enkripsi Homomorphic sederhana. Dia memberi tahu C untuk menghitung hasil dari 800x24, yang sebenarnya adalah (400x2) dikali (12x2). C menghitung 19200 dan memberi tahu Alice, kemudian Alice membagi hasilnya dengan 4, mendapatkan utang sebenarnya sebesar 4800 yuan.
Proses ini menunjukkan enkripsi homomorphic perkalian yang paling sederhana. 800x24 hanyalah pemetaan dari 400x12, yang pada dasarnya mempertahankan bentuk yang sama sebelum dan sesudah enkripsi, sehingga disebut "homomorfik". Metode ini memungkinkan delegasi pihak ketiga yang tidak tepercaya untuk melakukan perhitungan, sambil melindungi data sensitif agar tidak bocor.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, masalah di dunia nyata jauh lebih kompleks. Jika C cukup pintar, mungkin ia akan dapat membongkar data asli Alice melalui metode brute force. Pada saat ini, "fully homomorphic encryption" diperlukan untuk menyelesaikannya.
Fully homomorphic encryption memungkinkan operasi penjumlahan dan perkalian dilakukan pada data terenkripsi sebanyak mungkin, dan tidak terbatas pada beberapa operasi tertentu. Ini secara signifikan meningkatkan kesulitan untuk membobol, sehingga bahkan operasi polinomial yang kompleks dapat diselesaikan dalam keadaan terenkripsi, dan setelah didekripsi, hasil yang benar masih dapat diperoleh.
Teknologi enkripsi homomorphic sepenuhnya baru mencapai kemajuan yang signifikan pada tahun 2009 dan dianggap sebagai cawan suci di bidang kriptografi.
Prospek Aplikasi Enkripsi Homomorphic Penuh
Teknologi enkripsi homomorphic sepenuhnya memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang kecerdasan buatan. Misalnya, ia dapat menyelesaikan masalah privasi data dalam proses pelatihan AI:
Metode ini memungkinkan AI untuk menyelesaikan tugas perhitungan tanpa mengakses data sensitif asli, yang sangat melindungi privasi pengguna.
Tantangan Enkripsi Homomorphic Penuh dalam Aplikasi Praktis
Meskipun teknologi enkripsi homomorphic sepenuhnya memiliki prospek yang luas, masih menghadapi tantangan dalam aplikasi praktis, terutama karena kebutuhan komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang mengembangkan jaringan daya komputasi dan perangkat keras khusus.
Misalnya, suatu proyek mengusulkan arsitektur jaringan yang menggabungkan PoW dan PoS, serta meluncurkan perangkat keras penambangan khusus dan NFT "sertifikat kerja". Inovasi ini bertujuan untuk memberikan dukungan daya komputasi yang diperlukan untuk fully homomorphic encryption.
Kesimpulan
Teknologi enkripsi homomorphic sepenuhnya memiliki potensi untuk menjadi alat kunci dalam melindungi privasi data di era AI. Dari konflik internasional hingga pengenalan wajah dalam kehidupan sehari-hari, masalah privasi data ada di mana-mana. Dengan perkembangan teknologi AI yang terus berlanjut, jika teknologi FHE benar-benar dapat matang, itu akan menjadi garis pertahanan terakhir dalam melindungi privasi manusia.