Aset Kripto pasar mingguan dan analisis teknologi Enkripsi Homomorphic

Hingga 13 Oktober, statistik data beberapa aset kripto utama menunjukkan:

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

Diskusi tentang Ethereum mencapai 3.63K kali minggu lalu, meningkat 3.45% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.

Diskusi tentang TON minggu lalu mencapai 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar AS, sedikit turun 0,25% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.

Enkripsi Homomorphic ( FHE ) adalah teknologi canggih di bidang kriptografi, dengan keunggulan inti dapat melakukan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu proses dekripsi. Karakteristik ini memberikan prospek aplikasi yang luas dalam perlindungan privasi dan pemrosesan data, mencakup berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan perlindungan privasi blockchain. Namun, meskipun FHE memiliki potensi besar, jalan menuju komersialisasinya masih menghadapi banyak tantangan.

Potensi 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 menyentuh konten spesifik, FHE dapat berperan. Pemilik data dapat mentransfer data yang telah dienkripsi kepada pihak yang menghitung untuk diproses, hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi, pemilik data dapat mendekripsi untuk mendapatkan hasil analisis. Mekanisme ini melindungi privasi data sekaligus menyelesaikan tugas komputasi yang diperlukan.

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

Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain

Di bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan ( ZK ), komputasi multipihak ( MPC ), dan lingkungan eksekusi terpercaya ( TEE ) adalah metode utama perlindungan privasi. FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan pihak-pihak untuk melakukan perhitungan dalam keadaan data terenkripsi, tanpa perlu berbagi informasi pribadi satu sama lain. TEE menyediakan perhitungan dalam lingkungan yang aman, tetapi fleksibilitas dalam pemrosesan 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 mengalami tantangan praktis:

1. Biaya komputasi besar: FHE membutuhkan banyak sumber daya komputasi, dan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi, biayanya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial tingkat tinggi, waktu pemrosesan meningkat secara polinomial, sehingga sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Mengurangi biaya harus bergantung pada akselerasi perangkat keras khusus, tetapi ini juga meningkatkan kompleksitas penerapan.

2. Kemampuan operasi yang terbatas: FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data terenkripsi, tetapi dukungan untuk operasi nonlinier yang kompleks terbatas, yang menyebabkan kendala pada aplikasi AI seperti jaringan saraf dalam. Saat ini, skema FHE terutama cocok untuk perhitungan linier dan polinomial sederhana, sementara aplikasi model nonlinier sangat terbatas.

3. Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat secara drastis ketika melibatkan kumpulan data multi-pengguna. Meskipun kerangka FHE multi-kunci memungkinkan operasi pada kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, namun manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.

Penggabungan FHE dan Kecerdasan Buatan

Dalam era yang didorong data saat ini, AI digunakan secara luas di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran tentang privasi data sering membuat pengguna enggan untuk berbagi informasi sensitif. Enkripsi Homomorphic (FHE) menyediakan solusi perlindungan privasi untuk AI. Dalam skenario komputasi awan, FHE memungkinkan data pengguna diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi data.

Keunggulan ini sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi ini mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara pemrosesan data dan memastikan bahwa 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

FHE dalam blockchain terutama digunakan untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara on-chain, dan pemeriksaan transaksi privasi on-chain. Saat ini, beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong penerapan perlindungan privasi.

Beberapa proyek yang membangun solusi FHE telah diterapkan secara luas dalam berbagai proyek blockchain dan perlindungan privasi. Proyek-proyek ini fokus pada aspek yang berbeda: beberapa berbasis teknologi TFHE, fokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat dengan panjang rendah; beberapa mengembangkan bahasa kontrak pintar dan perpustakaan FHE baru; ada juga beberapa proyek yang menggabungkan FHE dengan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI terdesentralisasi dan terlindungi privasi. Selain itu, ada proyek yang berfungsi 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 yang dienkripsi, memiliki keuntungan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun aplikasi komersial FHE saat ini masih menghadapi tantangan biaya perhitungan yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, namun melalui percepatan perangkat keras dan optimisasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Selain itu, seiring perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan aman. Di masa depan, FHE berpotensi menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner baru dalam keamanan data.