fully homomorphic encryption: konsep analisis dan diskusi tentang skenario aplikasi
Fully Homomorphic Encryption ( FHE ) adalah teknologi enkripsi khusus yang memungkinkan perhitungan fungsi langsung pada ciphertext tanpa perlu mendekripsi. Berbeda dengan enkripsi statis dan enkripsi dalam transmisi, FHE dapat melakukan perhitungan kolaboratif multi-pihak yang kompleks sambil melindungi privasi data.
Keunggulan inti dari FHE adalah, ia dapat melakukan operasi fungsi apa pun pada ciphertext dan mengeluarkan hasil yang terenkripsi. Fitur ini menjadikan FHE sebagai alat penting di bidang komputasi privasi, terutama cocok untuk skenario pemrosesan data sensitif.
Sistem FHE biasanya terdiri dari tiga jenis kunci:
Kunci Dekripsi: Kunci Utama, digunakan untuk mendekripsi ciphertext FHE, biasanya disimpan oleh pengguna secara lokal.
Kunci enkripsi: digunakan untuk mengubah teks biasa menjadi teks terenkripsi, dapat dipublikasikan dalam mode kunci publik.
Kunci perhitungan: digunakan untuk melakukan operasi homomorfik pada ciphertext, dapat dipublikasikan tetapi tidak dapat digunakan untuk dekripsi.
Mode aplikasi tipikal FHE mencakup:
Model outsourcing: mengalihkan tugas komputasi kepada penyedia layanan awan, sambil melindungi privasi data.
Mode perhitungan dua pihak: Kedua belah pihak melakukan perhitungan bersama tanpa mengungkapkan data privasi masing-masing.
Mode Agregasi: Mengumpulkan data dari beberapa peserta dengan aman, digunakan dalam skenario seperti pembelajaran federasi.
Mode Klien-Server: Server menyediakan layanan komputasi AI pribadi untuk beberapa klien yang independen.
FHE dibandingkan dengan skema enkripsi tradisional, dapat melindungi privasi data sekaligus mendukung perhitungan yang kompleks, membawa kemungkinan baru dalam bidang komputasi privasi. Namun, FHE juga menghadapi tantangan dalam efisiensi komputasi dan perlu dioptimalkan lebih lanjut agar dapat diterapkan lebih luas.
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.
Fully homomorphic encryption FHE: arah baru dan skenario aplikasi dalam komputasi privasi
fully homomorphic encryption: konsep analisis dan diskusi tentang skenario aplikasi
Fully Homomorphic Encryption ( FHE ) adalah teknologi enkripsi khusus yang memungkinkan perhitungan fungsi langsung pada ciphertext tanpa perlu mendekripsi. Berbeda dengan enkripsi statis dan enkripsi dalam transmisi, FHE dapat melakukan perhitungan kolaboratif multi-pihak yang kompleks sambil melindungi privasi data.
Keunggulan inti dari FHE adalah, ia dapat melakukan operasi fungsi apa pun pada ciphertext dan mengeluarkan hasil yang terenkripsi. Fitur ini menjadikan FHE sebagai alat penting di bidang komputasi privasi, terutama cocok untuk skenario pemrosesan data sensitif.
Sistem FHE biasanya terdiri dari tiga jenis kunci:
Kunci Dekripsi: Kunci Utama, digunakan untuk mendekripsi ciphertext FHE, biasanya disimpan oleh pengguna secara lokal.
Kunci enkripsi: digunakan untuk mengubah teks biasa menjadi teks terenkripsi, dapat dipublikasikan dalam mode kunci publik.
Kunci perhitungan: digunakan untuk melakukan operasi homomorfik pada ciphertext, dapat dipublikasikan tetapi tidak dapat digunakan untuk dekripsi.
Mode aplikasi tipikal FHE mencakup:
Model outsourcing: mengalihkan tugas komputasi kepada penyedia layanan awan, sambil melindungi privasi data.
Mode perhitungan dua pihak: Kedua belah pihak melakukan perhitungan bersama tanpa mengungkapkan data privasi masing-masing.
Mode Agregasi: Mengumpulkan data dari beberapa peserta dengan aman, digunakan dalam skenario seperti pembelajaran federasi.
Mode Klien-Server: Server menyediakan layanan komputasi AI pribadi untuk beberapa klien yang independen.
FHE dibandingkan dengan skema enkripsi tradisional, dapat melindungi privasi data sekaligus mendukung perhitungan yang kompleks, membawa kemungkinan baru dalam bidang komputasi privasi. Namun, FHE juga menghadapi tantangan dalam efisiensi komputasi dan perlu dioptimalkan lebih lanjut agar dapat diterapkan lebih luas.