Enkripsi Homomorphic Penuh FHE: Membangun Benteng Privasi di Era AI
Belakangan ini, pasar sedang lesu, memberi kita lebih banyak waktu untuk memperhatikan perkembangan beberapa teknologi baru. Meskipun pasar enkripsi tahun 2024 tidak seheboh tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang perlahan-lahan berkembang, salah satunya adalah tema yang akan kita bahas hari ini: Enkripsi Homomorphic Penuh (Fully Homomorphic Encryption, disingkat FHE).
Untuk memahami konsep kompleks FHE ini, kita perlu menganalisis secara bertahap makna dari kata kunci "enkripsi", "homomorfik", dan "fully".
enkripsi dasar
Metode enkripsi dasar yang paling umum dikenal oleh semua orang. Misalnya, jika Alice ingin mengirim pesan rahasia kepada Bob "1314 520", tetapi harus melewati pihak ketiga C. Untuk memastikan keamanan informasi, Alice dapat menggunakan metode enkripsi sederhana: mengalikan setiap angka dengan 2. Dengan cara ini, informasi tersebut menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerimanya, ia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mengembalikan informasi asli. Metode enkripsi simetris ini dapat menyampaikan informasi tanpa mengungkapkan isi pesan.
Enkripsi Homomorphic yang Lanjutan
Sekarang, mari kita bayangkan sebuah skenario yang lebih kompleks:
Alice tahun ini baru berusia 7 tahun, dan dia hanya bisa melakukan operasi dasar kali 2 dan bagi 2. Biaya listrik keluarga Alice setiap bulan adalah 400 yuan, dan total tunggakan sudah 12 bulan, tetapi dia tidak bisa melakukan perhitungan yang begitu rumit. Sementara itu, dia juga tidak ingin orang lain mengetahui jumlah biaya listrik yang tepat dan jumlah bulan tunggakan.
Dalam situasi ini, Alice dapat memanfaatkan prinsip Enkripsi Homomorphic, mendelegasikan C untuk melakukan perhitungan, sambil melindungi privasinya. Dia mengalikan 400 dan 12 masing-masing dengan 2, kemudian meminta C untuk menghitung hasil dari 800 dikali 24. C dengan cepat mendapatkan jawaban 19200. Alice kemudian membagi hasil ini dengan 4, dan mendapatkan tagihan listrik yang sebenarnya sebesar 4800 yuan.
Ini adalah contoh sederhana dari enkripsi homomorphic perkalian. 800 dikali 24 sebenarnya adalah pemetaan dari 400 dikali 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 cerdas, ia mungkin dapat memecahkan data asli Alice melalui metode pencarian brute force. Saat itulah, diperlukan untuk memperkenalkan teknologi "fully homomorphic encryption".
Enkripsi homomorphic sepenuhnya bukan hanya sekadar perkalian sederhana, tetapi dengan memperkenalkan lebih banyak kebisingan dan operasi matematika yang kompleks, membuat pemecahan menjadi sangat sulit. Ini memungkinkan operasi penjumlahan dan perkalian yang tidak terbatas pada data terenkripsi, bukan hanya terbatas pada operasi tertentu.
Teknologi ini baru mencapai kemajuan yang signifikan pada tahun 2009, ketika para akademisi seperti Gentry mengajukan pemikiran baru yang membuka pintu kemungkinan untuk enkripsi homomorphic.
Prospek Aplikasi FHE di Bidang AI
Teknologi FHE memiliki potensi aplikasi yang besar di bidang AI. Seperti yang kita ketahui, sistem AI yang kuat membutuhkan pelatihan data dalam jumlah besar, tetapi banyak data memiliki nilai privasi yang tinggi. Teknologi FHE dapat memungkinkan sistem AI untuk melakukan perhitungan dan pembelajaran sambil melindungi privasi data.
Secara spesifik, pengguna dapat mengenkripsi data sensitif menggunakan enkripsi homomorphic (FHE), kemudian menyerahkannya kepada sistem AI untuk diproses. Sistem AI akan menghasilkan serangkaian hasil enkripsi yang tampak tidak berarti. Namun, karena hasil ini mengikuti aturan matematis tertentu, pemilik data dapat melakukan dekripsi dengan aman secara lokal, sehingga memperoleh hasil analisis yang berharga.
Metode ini menyelesaikan kontradiksi antara "memanfaatkan kemampuan komputasi kuat AI dan melindungi privasi data". Berbeda dengan sistem AI saat ini yang harus langsung berinteraksi dengan data mentah, teknologi FHE memberikan kemungkinan baru untuk perlindungan privasi di era AI.
Aplikasi Praktis Teknologi FHE
Teknologi FHE memiliki potensi aplikasi di berbagai bidang. Misalnya, dalam bidang pengenalan wajah, FHE dapat membantu memenuhi kebutuhan "baik untuk menentukan apakah itu adalah manusia nyata, tetapi juga tidak boleh menyentuh informasi sensitif wajah apapun."
Namun, perhitungan FHE membutuhkan dukungan daya komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang membangun jaringan daya komputasi khusus dan infrastruktur pendukung. Jaringan ini biasanya menggunakan arsitektur campuran yang mirip dengan PoW (bukti kerja) dan PoS (bukti kepemilikan) untuk menyediakan sumber daya komputasi yang diperlukan.
Makna Teknologi FHE
Jika AI dapat menerapkan teknologi FHE secara besar-besaran, itu akan berdampak mendalam pada seluruh industri. Saat ini, banyak negara memfokuskan pengawasan AI pada keamanan data dan perlindungan privasi. Kematangan teknologi FHE mungkin menjadi kunci untuk menyelesaikan masalah ini.
Dari keamanan negara hingga privasi pribadi, aplikasi teknologi FHE sangat luas. Di era AI yang akan datang, FHE kemungkinan akan menjadi garis pertahanan terakhir untuk melindungi privasi manusia, dan pentingnya tidak perlu diragukan lagi.
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.
10 Suka
Hadiah
10
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
GhostWalletSleuth
· 16jam yang lalu
Lagi-lagi bikin enkripsi, orang kaya tidak berperikemanusiaan.
Lihat AsliBalas0
RunWithRugs
· 17jam yang lalu
Ada teknologi baru jio yang mengikuti dompet lama~
Lihat AsliBalas0
IfIWereOnChain
· 17jam yang lalu
Ada kegiatan baru lagi
Lihat AsliBalas0
liquidation_watcher
· 17jam yang lalu
Bisa tidak berbicara dengan bahasa manusia, sialan istilahnya.
Teknologi FHE: Benteng Kunci Perlindungan Privasi di Era AI
Enkripsi Homomorphic Penuh FHE: Membangun Benteng Privasi di Era AI
Belakangan ini, pasar sedang lesu, memberi kita lebih banyak waktu untuk memperhatikan perkembangan beberapa teknologi baru. Meskipun pasar enkripsi tahun 2024 tidak seheboh tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang perlahan-lahan berkembang, salah satunya adalah tema yang akan kita bahas hari ini: Enkripsi Homomorphic Penuh (Fully Homomorphic Encryption, disingkat FHE).
Untuk memahami konsep kompleks FHE ini, kita perlu menganalisis secara bertahap makna dari kata kunci "enkripsi", "homomorfik", dan "fully".
enkripsi dasar
Metode enkripsi dasar yang paling umum dikenal oleh semua orang. Misalnya, jika Alice ingin mengirim pesan rahasia kepada Bob "1314 520", tetapi harus melewati pihak ketiga C. Untuk memastikan keamanan informasi, Alice dapat menggunakan metode enkripsi sederhana: mengalikan setiap angka dengan 2. Dengan cara ini, informasi tersebut menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerimanya, ia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mengembalikan informasi asli. Metode enkripsi simetris ini dapat menyampaikan informasi tanpa mengungkapkan isi pesan.
Enkripsi Homomorphic yang Lanjutan
Sekarang, mari kita bayangkan sebuah skenario yang lebih kompleks:
Alice tahun ini baru berusia 7 tahun, dan dia hanya bisa melakukan operasi dasar kali 2 dan bagi 2. Biaya listrik keluarga Alice setiap bulan adalah 400 yuan, dan total tunggakan sudah 12 bulan, tetapi dia tidak bisa melakukan perhitungan yang begitu rumit. Sementara itu, dia juga tidak ingin orang lain mengetahui jumlah biaya listrik yang tepat dan jumlah bulan tunggakan.
Dalam situasi ini, Alice dapat memanfaatkan prinsip Enkripsi Homomorphic, mendelegasikan C untuk melakukan perhitungan, sambil melindungi privasinya. Dia mengalikan 400 dan 12 masing-masing dengan 2, kemudian meminta C untuk menghitung hasil dari 800 dikali 24. C dengan cepat mendapatkan jawaban 19200. Alice kemudian membagi hasil ini dengan 4, dan mendapatkan tagihan listrik yang sebenarnya sebesar 4800 yuan.
Ini adalah contoh sederhana dari enkripsi homomorphic perkalian. 800 dikali 24 sebenarnya adalah pemetaan dari 400 dikali 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 cerdas, ia mungkin dapat memecahkan data asli Alice melalui metode pencarian brute force. Saat itulah, diperlukan untuk memperkenalkan teknologi "fully homomorphic encryption".
Enkripsi homomorphic sepenuhnya bukan hanya sekadar perkalian sederhana, tetapi dengan memperkenalkan lebih banyak kebisingan dan operasi matematika yang kompleks, membuat pemecahan menjadi sangat sulit. Ini memungkinkan operasi penjumlahan dan perkalian yang tidak terbatas pada data terenkripsi, bukan hanya terbatas pada operasi tertentu.
Teknologi ini baru mencapai kemajuan yang signifikan pada tahun 2009, ketika para akademisi seperti Gentry mengajukan pemikiran baru yang membuka pintu kemungkinan untuk enkripsi homomorphic.
Prospek Aplikasi FHE di Bidang AI
Teknologi FHE memiliki potensi aplikasi yang besar di bidang AI. Seperti yang kita ketahui, sistem AI yang kuat membutuhkan pelatihan data dalam jumlah besar, tetapi banyak data memiliki nilai privasi yang tinggi. Teknologi FHE dapat memungkinkan sistem AI untuk melakukan perhitungan dan pembelajaran sambil melindungi privasi data.
Secara spesifik, pengguna dapat mengenkripsi data sensitif menggunakan enkripsi homomorphic (FHE), kemudian menyerahkannya kepada sistem AI untuk diproses. Sistem AI akan menghasilkan serangkaian hasil enkripsi yang tampak tidak berarti. Namun, karena hasil ini mengikuti aturan matematis tertentu, pemilik data dapat melakukan dekripsi dengan aman secara lokal, sehingga memperoleh hasil analisis yang berharga.
Metode ini menyelesaikan kontradiksi antara "memanfaatkan kemampuan komputasi kuat AI dan melindungi privasi data". Berbeda dengan sistem AI saat ini yang harus langsung berinteraksi dengan data mentah, teknologi FHE memberikan kemungkinan baru untuk perlindungan privasi di era AI.
Aplikasi Praktis Teknologi FHE
Teknologi FHE memiliki potensi aplikasi di berbagai bidang. Misalnya, dalam bidang pengenalan wajah, FHE dapat membantu memenuhi kebutuhan "baik untuk menentukan apakah itu adalah manusia nyata, tetapi juga tidak boleh menyentuh informasi sensitif wajah apapun."
Namun, perhitungan FHE membutuhkan dukungan daya komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang membangun jaringan daya komputasi khusus dan infrastruktur pendukung. Jaringan ini biasanya menggunakan arsitektur campuran yang mirip dengan PoW (bukti kerja) dan PoS (bukti kepemilikan) untuk menyediakan sumber daya komputasi yang diperlukan.
Makna Teknologi FHE
Jika AI dapat menerapkan teknologi FHE secara besar-besaran, itu akan berdampak mendalam pada seluruh industri. Saat ini, banyak negara memfokuskan pengawasan AI pada keamanan data dan perlindungan privasi. Kematangan teknologi FHE mungkin menjadi kunci untuk menyelesaikan masalah ini.
Dari keamanan negara hingga privasi pribadi, aplikasi teknologi FHE sangat luas. Di era AI yang akan datang, FHE kemungkinan akan menjadi garis pertahanan terakhir untuk melindungi privasi manusia, dan pentingnya tidak perlu diragukan lagi.