Aset Kripto pasar dinamika dan perkembangan Enkripsi Homomorphic

Menurut statistik data terbaru, hingga 13 Oktober, tingkat diskusi dan performa harga dari aset kripto utama adalah sebagai berikut:

Frekuensi diskusi Bitcoin minggu lalu adalah 12,52K kali, sedikit turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan hari Minggu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan periode yang sama minggu lalu.

Diskusi mengenai Ethereum mencapai 3.63K kali minggu lalu, meningkat 3.45% dibandingkan minggu sebelumnya. Namun, harga pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan periode yang sama minggu lalu.

Jumlah diskusi tentang TON koin minggu lalu adalah 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, sedikit turun 0,25% dibandingkan dengan periode yang sama minggu lalu.

Enkripsi Homomorphic ( FHE ) sebagai teknologi mutakhir di bidang kriptografi, sedang menunjukkan potensi aplikasi yang besar. Keunggulan utamanya terletak pada kemampuannya untuk melakukan perhitungan langsung pada data yang terenkripsi, tanpa perlu mendekripsi, memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pemrosesan data. FHE dapat diterapkan secara luas di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan perlindungan privasi blockchain. Meskipun demikian, jalan komersialisasi FHE masih menghadapi banyak tantangan.

Keuntungan dan Skenario Aplikasi FHE

Keunggulan terbesar Enkripsi Homomorphic terletak pada perlindungan privasi. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi eksternal untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin konten data diakses oleh pihak luar, FHE dapat berperan. Perusahaan tersebut dapat mengenkripsi data sebelum mentransfernya, lembaga eksternal melakukan perhitungan dalam keadaan terenkripsi, dan hasilnya tetap terjaga dalam keadaan terenkripsi. Setelah perusahaan tersebut mendekripsi, mereka dapat memperoleh hasil analisis, sehingga melindungi privasi data sekaligus menyelesaikan tugas komputasi yang diperlukan.

Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting untuk industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan. Dengan perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin mendapatkan perhatian. FHE dapat memberikan perlindungan komputasi multipihak di bidang-bidang ini, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui fungsi perlindungan privasi di blockchain dan pemeriksaan transaksi privasi.

Perbandingan FHE dengan Teknologi Enkripsi Lain

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

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

2. Kemampuan Operasional Terbatas: FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian pada data terenkripsi, tetapi dukungan untuk operasi non-linier yang kompleks terbatas, yang menjadi kendala untuk aplikasi kecerdasan buatan seperti jaringan saraf dalam. Saat ini, skema FHE masih terutama cocok untuk perhitungan linier dan polinomial sederhana, aplikasi model non-linier sangat terbatas.

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

Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan

Di era yang didorong oleh data saat ini, kecerdasan buatan (AI) banyak digunakan di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran privasi data sering membuat pengguna enggan untuk berbagi informasi sensitif. Enkripsi Homomorphic (FHE) memberikan solusi perlindungan privasi untuk bidang 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 pengolahan 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

Aplikasi FHE di blockchain terutama berfokus pada perlindungan privasi data, termasuk privasi di dalam rantai, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara di dalam rantai, dan tinjauan transaksi privasi di dalam rantai. Saat ini, beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong implementasi perlindungan privasi:

• Solusi FHE yang dibangun oleh suatu perusahaan banyak diterapkan dalam berbagai proyek perlindungan privasi blockchain.
• Sebuah proyek yang berbasis teknologi TFHE, fokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat dengan panjang kata rendah, serta membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.
• Proyek lain telah mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan perpustakaan HyperghraphFHE, yang cocok untuk jaringan blockchain.
• Sebuah proyek menggunakan FHE untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan perhitungan AI, mendukung berbagai model AI.
• Ada proyek yang menggabungkan FHE dan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
• Sebuah solusi Layer 2 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 terenkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun aplikasi komersial FHE saat ini masih menghadapi tantangan biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, namun melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Selain itu, seiring dengan 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 untuk keamanan data.