Analisis Perkembangan Pasar Aset Kripto dan Teknologi Enkripsi Homomorphic
Hingga 13 Oktober, sebuah platform data telah menghitung tingkat diskusi dan perubahan harga untuk aset kripto utama.
Diskusi Bitcoin pekan lalu berjumlah 12.52K, turun 0.98% dibandingkan pekan sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63916 dolar, naik 1.62% dibandingkan dengan periode yang sama pekan lalu.
Diskusi tentang Ethereum minggu lalu mencapai 3.63K kali, meningkat 3.45% dibandingkan minggu sebelumnya. Namun, harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar AS, turun 4% dibandingkan minggu yang sama tahun lalu.
Diskusi tentang TON minggu lalu berjumlah 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, turun sedikit 0,25% dibandingkan periode yang sama minggu lalu.
Enkripsi Homomorphic (Fully Homomorphic Encryption, FHE) sebagai teknologi terdepan di bidang kriptografi, keunggulan intinya terletak pada kemampuannya untuk langsung melakukan perhitungan pada data yang terenkripsi, tanpa perlu proses dekripsi. Karakteristik ini memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pengolahan data. Cakupan aplikasi FHE sangat luas, mencakup berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, pemungutan suara elektronik, Internet of Things, serta perlindungan privasi blockchain. Meskipun FHE memiliki potensi besar, namun dalam proses komersialisasi masih menghadapi banyak tantangan.
Prospek Aplikasi Enkripsi Homomorphic
Keunggulan terbesar FHE terletak pada kemampuan perlindungan privasi yang luar biasa. Bayangkan sebuah skenario: Perusahaan A perlu menggunakan sumber daya komputasi dari Perusahaan B untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin Perusahaan B mengakses konten data asli. Dalam kasus ini, FHE dapat memainkan peran kunci: Perusahaan A dapat mengenkripsi data dan mengirimkannya ke Perusahaan B untuk diproses, hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi. Setelah menerima hasilnya, Perusahaan A dapat mendekripsi dan mendapatkan informasi analisis yang dibutuhkan. Mekanisme ini melindungi privasi data sekaligus memenuhi kebutuhan komputasi.
Untuk industri yang memiliki permintaan sensitivitas data yang sangat tinggi, seperti keuangan dan kesehatan, nilai FHE sangat menonjol. Dengan pesatnya perkembangan teknologi komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian berbagai pihak. FHE di bidang ini dapat memberikan perlindungan komputasi multi pihak, memungkinkan semua pihak yang terlibat untuk berkolaborasi tanpa mengekspos informasi sensitif. Khususnya dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data secara signifikan melalui implementasi perlindungan privasi di dalam rantai dan peninjauan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Teknologi Enkripsi Lain
Dalam ekosistem Web3, FHE, bukti nol-pengetahuan (ZK), komputasi aman multipihak (MPC), dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) adalah solusi utama untuk perlindungan privasi. Keunikan FHE terletak pada kemampuannya untuk melakukan berbagai operasi pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan beberapa pihak melakukan perhitungan dalam keadaan data tetap terenkripsi, tanpa perlu saling berbagi informasi pribadi. TEE menyediakan lingkungan komputasi yang aman, tetapi relatif terbatas dalam hal fleksibilitas pemrosesan data.
Teknologi enkripsi ini memiliki keunggulan masing-masing, tetapi dalam mendukung tugas perhitungan kompleks, FHE menunjukkan kinerja yang sangat menonjol. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk dalam aplikasi nyata, yang membatasi kinerjanya dalam skenario aplikasi waktu nyata.
Keterbatasan dan Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE solid, tetapi dalam proses komersialisasi, terdapat beberapa kesulitan praktis yang dihadapi:
Penggunaan sumber daya komputasi yang besar: FHE memerlukan banyak sumber daya komputasi, dan biaya komputasinya meningkat secara signifikan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi. Terutama untuk operasi polinomial berorde tinggi, waktu pemrosesannya meningkat secara polinomial, sehingga sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Untuk mengurangi biaya, FHE sering kali bergantung pada akselerasi perangkat keras khusus, yang menambah kompleksitas dalam penerapannya.
Kemampuan operasional terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data terenkripsi, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas. Ini menjadi hambatan bagi aplikasi kecerdasan buatan yang melibatkan jaringan saraf dalam, seperti. Skema FHE saat ini lebih cocok untuk perhitungan linier dan polinomial sederhana, aplikasi model non-linear sangat terbatas.
Dukungan multi pengguna yang kompleks: FHE berfungsi dengan baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat pesat saat melibatkan kumpulan data multi pengguna. Meskipun kerangka FHE multi-kunci yang diusulkan pada tahun 2013 memungkinkan operasi pada kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, kompleksitas manajemen kunci dan arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Integrasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Dalam era yang didorong oleh data saat ini, kecerdasan buatan (AI) diterapkan secara luas di berbagai bidang, tetapi karena kekhawatiran privasi data, pengguna sering kali enggan membagikan informasi sensitif, seperti data medis dan keuangan. FHE memberikan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, data biasanya dienkripsi selama proses transmisi dan penyimpanan, tetapi sering kali dalam keadaan teks biasa saat diproses. Melalui FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan tetap terenkripsi, memastikan privasi data.
Keuntungan ini menjadi sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi ini mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara data diproses dan memastikan data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi end-to-end FHE memberikan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Status Aplikasi FHE di Blockchain
Aplikasi FHE di bidang blockchain terutama terfokus pada perlindungan privasi data, termasuk privasi di dalam rantai, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara di dalam rantai, dan pemeriksaan transaksi pribadi di dalam rantai. Saat ini, beberapa proyek sedang menggunakan teknologi FHE untuk mendorong pelaksanaan perlindungan privasi.
Solusi FHE yang dikembangkan oleh suatu perusahaan telah banyak diterapkan dalam berbagai proyek blockchain. Perusahaan tersebut berfokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat dengan panjang rendah berdasarkan teknologi TFHE, dan telah membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.
Proyek lain juga aktif menjelajahi aplikasi FHE:
Sebuah perusahaan telah mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka FHE khusus, yang cocok untuk jaringan blockchain.
Perusahaan lain menggunakan FHE untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.
Ada perusahaan yang menggabungkan FHE dengan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
Proyek tertentu 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 terenkripsi, memiliki keuntungan yang signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun saat ini aplikasi komersial FHE masih menghadapi tantangan biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimisasi algoritma, masalah-masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan aman. Di masa depan, FHE diharapkan menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner bagi keamanan data.
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.
Aset Kripto Fluktuasi Enkripsi Homomorphic FHE mendukung perlindungan privasi Web3
Analisis Perkembangan Pasar Aset Kripto dan Teknologi Enkripsi Homomorphic
Hingga 13 Oktober, sebuah platform data telah menghitung tingkat diskusi dan perubahan harga untuk aset kripto utama.
Diskusi Bitcoin pekan lalu berjumlah 12.52K, turun 0.98% dibandingkan pekan sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63916 dolar, naik 1.62% dibandingkan dengan periode yang sama pekan lalu.
Diskusi tentang Ethereum minggu lalu mencapai 3.63K kali, meningkat 3.45% dibandingkan minggu sebelumnya. Namun, harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar AS, turun 4% dibandingkan minggu yang sama tahun lalu.
Diskusi tentang TON minggu lalu berjumlah 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, turun sedikit 0,25% dibandingkan periode yang sama minggu lalu.
Enkripsi Homomorphic (Fully Homomorphic Encryption, FHE) sebagai teknologi terdepan di bidang kriptografi, keunggulan intinya terletak pada kemampuannya untuk langsung melakukan perhitungan pada data yang terenkripsi, tanpa perlu proses dekripsi. Karakteristik ini memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pengolahan data. Cakupan aplikasi FHE sangat luas, mencakup berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, pemungutan suara elektronik, Internet of Things, serta perlindungan privasi blockchain. Meskipun FHE memiliki potensi besar, namun dalam proses komersialisasi masih menghadapi banyak tantangan.
Prospek Aplikasi Enkripsi Homomorphic
Keunggulan terbesar FHE terletak pada kemampuan perlindungan privasi yang luar biasa. Bayangkan sebuah skenario: Perusahaan A perlu menggunakan sumber daya komputasi dari Perusahaan B untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin Perusahaan B mengakses konten data asli. Dalam kasus ini, FHE dapat memainkan peran kunci: Perusahaan A dapat mengenkripsi data dan mengirimkannya ke Perusahaan B untuk diproses, hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi. Setelah menerima hasilnya, Perusahaan A dapat mendekripsi dan mendapatkan informasi analisis yang dibutuhkan. Mekanisme ini melindungi privasi data sekaligus memenuhi kebutuhan komputasi.
Untuk industri yang memiliki permintaan sensitivitas data yang sangat tinggi, seperti keuangan dan kesehatan, nilai FHE sangat menonjol. Dengan pesatnya perkembangan teknologi komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian berbagai pihak. FHE di bidang ini dapat memberikan perlindungan komputasi multi pihak, memungkinkan semua pihak yang terlibat untuk berkolaborasi tanpa mengekspos informasi sensitif. Khususnya dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data secara signifikan melalui implementasi perlindungan privasi di dalam rantai dan peninjauan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Teknologi Enkripsi Lain
Dalam ekosistem Web3, FHE, bukti nol-pengetahuan (ZK), komputasi aman multipihak (MPC), dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) adalah solusi utama untuk perlindungan privasi. Keunikan FHE terletak pada kemampuannya untuk melakukan berbagai operasi pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan beberapa pihak melakukan perhitungan dalam keadaan data tetap terenkripsi, tanpa perlu saling berbagi informasi pribadi. TEE menyediakan lingkungan komputasi yang aman, tetapi relatif terbatas dalam hal fleksibilitas pemrosesan data.
Teknologi enkripsi ini memiliki keunggulan masing-masing, tetapi dalam mendukung tugas perhitungan kompleks, FHE menunjukkan kinerja yang sangat menonjol. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk dalam aplikasi nyata, yang membatasi kinerjanya dalam skenario aplikasi waktu nyata.
Keterbatasan dan Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE solid, tetapi dalam proses komersialisasi, terdapat beberapa kesulitan praktis yang dihadapi:
Penggunaan sumber daya komputasi yang besar: FHE memerlukan banyak sumber daya komputasi, dan biaya komputasinya meningkat secara signifikan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi. Terutama untuk operasi polinomial berorde tinggi, waktu pemrosesannya meningkat secara polinomial, sehingga sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Untuk mengurangi biaya, FHE sering kali bergantung pada akselerasi perangkat keras khusus, yang menambah kompleksitas dalam penerapannya.
Kemampuan operasional terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data terenkripsi, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas. Ini menjadi hambatan bagi aplikasi kecerdasan buatan yang melibatkan jaringan saraf dalam, seperti. Skema FHE saat ini lebih cocok untuk perhitungan linier dan polinomial sederhana, aplikasi model non-linear sangat terbatas.
Dukungan multi pengguna yang kompleks: FHE berfungsi dengan baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat pesat saat melibatkan kumpulan data multi pengguna. Meskipun kerangka FHE multi-kunci yang diusulkan pada tahun 2013 memungkinkan operasi pada kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, kompleksitas manajemen kunci dan arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Integrasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Dalam era yang didorong oleh data saat ini, kecerdasan buatan (AI) diterapkan secara luas di berbagai bidang, tetapi karena kekhawatiran privasi data, pengguna sering kali enggan membagikan informasi sensitif, seperti data medis dan keuangan. FHE memberikan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, data biasanya dienkripsi selama proses transmisi dan penyimpanan, tetapi sering kali dalam keadaan teks biasa saat diproses. Melalui FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan tetap terenkripsi, memastikan privasi data.
Keuntungan ini menjadi sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi ini mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara data diproses dan memastikan data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi end-to-end FHE memberikan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Status Aplikasi FHE di Blockchain
Aplikasi FHE di bidang blockchain terutama terfokus pada perlindungan privasi data, termasuk privasi di dalam rantai, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara di dalam rantai, dan pemeriksaan transaksi pribadi di dalam rantai. Saat ini, beberapa proyek sedang menggunakan teknologi FHE untuk mendorong pelaksanaan perlindungan privasi.
Solusi FHE yang dikembangkan oleh suatu perusahaan telah banyak diterapkan dalam berbagai proyek blockchain. Perusahaan tersebut berfokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat dengan panjang rendah berdasarkan teknologi TFHE, dan telah membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.
Proyek lain juga aktif menjelajahi aplikasi FHE:
Kesimpulan
FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data terenkripsi, memiliki keuntungan yang signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun saat ini aplikasi komersial FHE masih menghadapi tantangan biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimisasi algoritma, masalah-masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan aman. Di masa depan, FHE diharapkan menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner bagi keamanan data.