Enkripsi Homomorphic Penuh (FHE): Alat Perlindungan Privasi di Era AI
Baru-baru ini, pasar enkripsi mengalami perlambatan, memberikan kita lebih banyak waktu untuk memperhatikan perkembangan beberapa teknologi baru. Meskipun pasar tahun 2024 tidak seheboh tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap matang, di antaranya "全同态加密" (Fully Homomorphic Encryption, disingkat FHE) adalah bidang yang patut diperhatikan.
Untuk memahami konsep kompleks enkripsi homomorphic, kita perlu terlebih dahulu memahami arti dari "enkripsi" dan "homomorphic", serta mengapa kata "fully" ini ditekankan.
Konsep Dasar Enkripsi
Metode enkripsi yang paling sederhana sangat familiar bagi semua orang. Misalkan Alice ingin mengirimkan pesan rahasia kepada Bob "1314 520", tetapi perlu disampaikan melalui pihak ketiga C. Untuk memastikan keamanan informasi, Alice dapat menggunakan metode enkripsi sederhana: mengalikan setiap angka dengan 2. Dengan cara ini, informasi yang disampaikan berubah menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerima informasi tersebut, ia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mendekripsi informasi asli.
Metode enkripsi simetris ini memungkinkan Alice dan Bob untuk melakukan pertukaran informasi tanpa mempercayai pengirim C. Ini juga merupakan cara komunikasi yang umum dalam banyak film spion.
Enkripsi Homomorphic
Sekarang, mari kita anggap Alice hanya berusia 7 tahun dan hanya bisa melakukan operasi dasar kali 2 dan bagi 2. Dia perlu menghitung biaya listrik di rumah selama 12 bulan, dengan biaya 400 yuan per bulan. Namun, 400 kali 12 terlalu sulit baginya.
Alice tidak ingin orang lain tahu tentang keadaan tagihan listrik keluarganya, karena ini adalah informasi pribadi. Jadi, dia memikirkan sebuah cara: mengenkripsi angka dengan cara mengalikan 2, lalu meminta C untuk membantu menghitung hasil dari 800 dikali 24.
C dengan cepat menghitung hasilnya adalah 19200, dan memberi tahu Alice. Alice kemudian membagi hasil ini dengan 2 dan kemudian dengan 2 lagi, sehingga ia mendapatkan total biaya listrik yang benar yaitu 4800 yuan.
Ini adalah contoh sederhana dari enkripsi homomorphic perkalian. 800 kali 24 sebenarnya adalah pemetaan dari 400 kali 12, dan bentuknya tetap konsisten sebelum dan sesudah enkripsi, sehingga disebut "homomorfik". Metode ini memungkinkan Alice untuk mendelegasikan perhitungan kepada pihak ketiga yang tidak tepercaya tanpa mengungkapkan informasi sensitif.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, masalah di dunia nyata seringkali lebih kompleks. Jika C cukup pintar, mungkin ia akan memecahkan data asli Alice melalui metode brute force. Saat itu, diperlukan teknologi "fully homomorphic encryption" yang lebih kuat.
Alice dapat menambahkan lebih banyak langkah enkripsi di atas dasar perkalian yang ada, seperti operasi perkalian dan penjumlahan yang berulang. Ini secara signifikan meningkatkan kesulitan bagi C untuk memecahkannya. Namun, jika jumlah operasi enkripsi terbatas, itu masih hanya dapat disebut sebagai "enkripsi homomorphic sebagian".
"Fully homomorphic encryption" bertujuan untuk memungkinkan operasi enkripsi penjumlahan dan perkalian yang tidak terbatas pada suatu polinomial kompleks, dan masih dapat menghasilkan hasil yang benar setelah dekripsi. Teknologi ini dapat diterapkan hampir pada setiap perhitungan masalah matematika, dan tidak terbatas pada aritmetika sederhana.
Teknologi enkripsi homomorphic sepenuhnya baru mencapai kemajuan yang signifikan pada tahun 2009. Metode baru yang diajukan oleh Gentry dan rekan-rekannya membuka kemungkinan baru di bidang ini.
Aplikasi Enkripsi Homomorphic Penuh
Teknologi enkripsi homomorfik sepenuhnya memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang kecerdasan buatan. Seperti yang kita ketahui, sistem AI yang kuat memerlukan pelatihan data dalam jumlah besar, tetapi banyak data memiliki nilai privasi yang tinggi. Teknologi FHE memberikan kemungkinan untuk menyelesaikan kontradiksi ini.
Dengan FHE, Anda dapat:
Melakukan enkripsi data sensitif
Menggunakan data yang dienkripsi untuk melatih AI
Mendapatkan hasil enkripsi yang dihasilkan oleh AI
Karena Anda menguasai kunci dekripsi, Anda dapat dengan aman mendekripsi hasilnya secara lokal. Dengan cara ini, privasi data dilindungi sambil memanfaatkan kekuatan komputasi AI yang sangat besar.
Pengenalan wajah adalah salah satu skenario aplikasi FHE yang khas. Ini membutuhkan penilaian keaslian wajah dan juga melindungi informasi privasi pribadi. Teknologi FHE dapat secara efektif menyelesaikan konflik ini.
Tantangan yang Dihadapi Teknologi FHE
Meskipun FHE memiliki prospek yang luas, aplikasi praktisnya masih menghadapi tantangan besar. FHE memerlukan sumber daya komputasi yang sangat besar, baik dalam proses enkripsi, perhitungan, maupun dekripsi yang sangat memakan waktu.
Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang mencoba membangun jaringan komputasi FHE khusus. Mereka mengusulkan arsitektur hibrida yang menggabungkan bukti kerja (PoW) dan bukti kepemilikan (PoS), serta mengembangkan perangkat keras komputasi khusus.
Arti FHE bagi AI
Jika teknologi FHE dapat diterapkan secara luas di bidang AI, itu akan sangat mendorong perkembangan AI. Saat ini, banyak negara fokus pada regulasi AI terutama terkait dengan keamanan data dan perlindungan privasi. Penerapan FHE diharapkan dapat mengatasi kekhawatiran ini.
Dari keamanan nasional hingga perlindungan privasi pribadi, aplikasi potensial teknologi FHE ada di mana-mana. Di era AI yang akan datang, FHE kemungkinan besar akan menjadi garis pertahanan terakhir untuk 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.
14 Suka
Hadiah
14
5
Bagikan
Komentar
0/400
MEV_Whisperer
· 2jam yang lalu
teknologi smart contract bull
Lihat AsliBalas0
LiquiditySurfer
· 2jam yang lalu
Privasi lebih berharga daripada aset
Lihat AsliBalas0
MEVHunterNoLoss
· 2jam yang lalu
Perhitungan privasi perlu dipercepat untuk penyebaran.
fully homomorphic encryption FHE: teknologi baru perlindungan privasi di era AI
Enkripsi Homomorphic Penuh (FHE): Alat Perlindungan Privasi di Era AI
Baru-baru ini, pasar enkripsi mengalami perlambatan, memberikan kita lebih banyak waktu untuk memperhatikan perkembangan beberapa teknologi baru. Meskipun pasar tahun 2024 tidak seheboh tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap matang, di antaranya "全同态加密" (Fully Homomorphic Encryption, disingkat FHE) adalah bidang yang patut diperhatikan.
Untuk memahami konsep kompleks enkripsi homomorphic, kita perlu terlebih dahulu memahami arti dari "enkripsi" dan "homomorphic", serta mengapa kata "fully" ini ditekankan.
Konsep Dasar Enkripsi
Metode enkripsi yang paling sederhana sangat familiar bagi semua orang. Misalkan Alice ingin mengirimkan pesan rahasia kepada Bob "1314 520", tetapi perlu disampaikan melalui pihak ketiga C. Untuk memastikan keamanan informasi, Alice dapat menggunakan metode enkripsi sederhana: mengalikan setiap angka dengan 2. Dengan cara ini, informasi yang disampaikan berubah menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerima informasi tersebut, ia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mendekripsi informasi asli.
Metode enkripsi simetris ini memungkinkan Alice dan Bob untuk melakukan pertukaran informasi tanpa mempercayai pengirim C. Ini juga merupakan cara komunikasi yang umum dalam banyak film spion.
Enkripsi Homomorphic
Sekarang, mari kita anggap Alice hanya berusia 7 tahun dan hanya bisa melakukan operasi dasar kali 2 dan bagi 2. Dia perlu menghitung biaya listrik di rumah selama 12 bulan, dengan biaya 400 yuan per bulan. Namun, 400 kali 12 terlalu sulit baginya.
Alice tidak ingin orang lain tahu tentang keadaan tagihan listrik keluarganya, karena ini adalah informasi pribadi. Jadi, dia memikirkan sebuah cara: mengenkripsi angka dengan cara mengalikan 2, lalu meminta C untuk membantu menghitung hasil dari 800 dikali 24.
C dengan cepat menghitung hasilnya adalah 19200, dan memberi tahu Alice. Alice kemudian membagi hasil ini dengan 2 dan kemudian dengan 2 lagi, sehingga ia mendapatkan total biaya listrik yang benar yaitu 4800 yuan.
Ini adalah contoh sederhana dari enkripsi homomorphic perkalian. 800 kali 24 sebenarnya adalah pemetaan dari 400 kali 12, dan bentuknya tetap konsisten sebelum dan sesudah enkripsi, sehingga disebut "homomorfik". Metode ini memungkinkan Alice untuk mendelegasikan perhitungan kepada pihak ketiga yang tidak tepercaya tanpa mengungkapkan informasi sensitif.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, masalah di dunia nyata seringkali lebih kompleks. Jika C cukup pintar, mungkin ia akan memecahkan data asli Alice melalui metode brute force. Saat itu, diperlukan teknologi "fully homomorphic encryption" yang lebih kuat.
Alice dapat menambahkan lebih banyak langkah enkripsi di atas dasar perkalian yang ada, seperti operasi perkalian dan penjumlahan yang berulang. Ini secara signifikan meningkatkan kesulitan bagi C untuk memecahkannya. Namun, jika jumlah operasi enkripsi terbatas, itu masih hanya dapat disebut sebagai "enkripsi homomorphic sebagian".
"Fully homomorphic encryption" bertujuan untuk memungkinkan operasi enkripsi penjumlahan dan perkalian yang tidak terbatas pada suatu polinomial kompleks, dan masih dapat menghasilkan hasil yang benar setelah dekripsi. Teknologi ini dapat diterapkan hampir pada setiap perhitungan masalah matematika, dan tidak terbatas pada aritmetika sederhana.
Teknologi enkripsi homomorphic sepenuhnya baru mencapai kemajuan yang signifikan pada tahun 2009. Metode baru yang diajukan oleh Gentry dan rekan-rekannya membuka kemungkinan baru di bidang ini.
Aplikasi Enkripsi Homomorphic Penuh
Teknologi enkripsi homomorfik sepenuhnya memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang kecerdasan buatan. Seperti yang kita ketahui, sistem AI yang kuat memerlukan pelatihan data dalam jumlah besar, tetapi banyak data memiliki nilai privasi yang tinggi. Teknologi FHE memberikan kemungkinan untuk menyelesaikan kontradiksi ini.
Dengan FHE, Anda dapat:
Karena Anda menguasai kunci dekripsi, Anda dapat dengan aman mendekripsi hasilnya secara lokal. Dengan cara ini, privasi data dilindungi sambil memanfaatkan kekuatan komputasi AI yang sangat besar.
Pengenalan wajah adalah salah satu skenario aplikasi FHE yang khas. Ini membutuhkan penilaian keaslian wajah dan juga melindungi informasi privasi pribadi. Teknologi FHE dapat secara efektif menyelesaikan konflik ini.
Tantangan yang Dihadapi Teknologi FHE
Meskipun FHE memiliki prospek yang luas, aplikasi praktisnya masih menghadapi tantangan besar. FHE memerlukan sumber daya komputasi yang sangat besar, baik dalam proses enkripsi, perhitungan, maupun dekripsi yang sangat memakan waktu.
Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang mencoba membangun jaringan komputasi FHE khusus. Mereka mengusulkan arsitektur hibrida yang menggabungkan bukti kerja (PoW) dan bukti kepemilikan (PoS), serta mengembangkan perangkat keras komputasi khusus.
Arti FHE bagi AI
Jika teknologi FHE dapat diterapkan secara luas di bidang AI, itu akan sangat mendorong perkembangan AI. Saat ini, banyak negara fokus pada regulasi AI terutama terkait dengan keamanan data dan perlindungan privasi. Penerapan FHE diharapkan dapat mengatasi kekhawatiran ini.
Dari keamanan nasional hingga perlindungan privasi pribadi, aplikasi potensial teknologi FHE ada di mana-mana. Di era AI yang akan datang, FHE kemungkinan besar akan menjadi garis pertahanan terakhir untuk melindungi privasi manusia.