Membahas Makna dan Prospek Aplikasi Teknologi Enkripsi Homomorphic Penuh
Belakangan ini, tren pasar melambat, memberi kita lebih banyak waktu untuk memperhatikan perkembangan teknologi baru. Meskipun pasar enkripsi 2024 mungkin tidak seheboh tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap menjadi matang. Hari ini, kita akan fokus pada teknologi yang menarik — Enkripsi Homomorphic Penuh (Fully Homomorphic Encryption, disingkat FHE).
Untuk memahami konsep kompleks FHE ini, kita perlu terlebih dahulu mengerti arti dari "enkripsi" dan "homomorfik", serta mengapa kita memerlukan kata sifat "fully".
Enkripsi dasar
enkripsi adalah metode umum untuk melindungi keamanan informasi. Sebagai contoh, jika Alice ingin mengirimkan informasi rahasia "1314 520" kepada Bob melalui pihak ketiga, dia dapat menggunakan metode enkripsi sederhana, seperti mengalikan setiap angka dengan 2, menjadi "2628 1040". Setelah menerima, Bob hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mendekripsi informasi asli. Metode ini memungkinkan Alice dan Bob untuk bertukar informasi dengan aman tanpa mempercayai pengirim.
Enkripsi Homomorphic
Enkripsi Homomorphic lebih lanjut, ia memungkinkan perhitungan pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi terlebih dahulu. Misalnya, Alice perlu menghitung total tagihan listrik keluarganya selama 12 bulan (setiap bulan 400 yuan), tetapi dia tidak mahir dalam perhitungan kompleks dan tidak ingin mengungkapkan jumlah yang spesifik. Dia dapat mengenkripsi 400 dan 12 masing-masing dengan mengalikan dengan 2, lalu meminta seseorang untuk menghitung hasil dari 800×24. Setelah mendapatkan 19200, Alice hanya perlu membagi hasil tersebut dengan 4 untuk mengetahui total tagihan listrik yang sebenarnya adalah 4800 yuan. Dalam proses ini, penghitungan tidak dapat mengetahui data asli, mencerminkan karakteristik Enkripsi Homomorphic.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, enkripsi homomorphic yang sederhana mungkin dapat diretas. Untuk meningkatkan keamanan, perlu diperkenalkan metode enkripsi yang lebih kompleks, seperti operasi perkalian dan penjumlahan berkali-kali. Enkripsi homomorphic sepenuhnya memungkinkan untuk melakukan operasi penjumlahan dan perkalian pada data terenkripsi sebanyak mungkin, secara signifikan meningkatkan keamanan, sehingga pihak ketiga hampir tidak mungkin untuk menyimpulkan data asli.
Prospek Aplikasi Teknologi FHE
Teknologi FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang kecerdasan buatan. Model AI memerlukan pelatihan dengan data dalam jumlah besar, tetapi data ini sering kali melibatkan privasi. FHE dapat melindungi privasi data sambil memungkinkan AI untuk memproses data yang terenkripsi. Misalnya, pengguna dapat mengenkripsi data sensitif dan memberikannya kepada AI untuk dihitung, AI mengembalikan hasil yang terenkripsi, dan pengguna dapat mendekripsi secara lokal untuk mendapatkan informasi yang diperlukan, selama seluruh proses AI tidak dapat mengakses data asli.
Teknologi ini memiliki arti penting untuk skenario yang memerlukan perlindungan privasi, seperti pengenalan wajah. Ini dapat melakukan fungsi verifikasi identitas tanpa mengungkapkan informasi sensitif pribadi.
Tantangan dan Solusi FHE
Meskipun prospek FHE sangat menjanjikan, aplikasi praktisnya menghadapi permintaan sumber daya komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang mengembangkan perangkat keras dan arsitektur jaringan khusus. Misalnya, beberapa proyek mengusulkan struktur jaringan yang menggabungkan mekanisme seperti PoW dan PoS, serta mengembangkan perangkat penambangan khusus untuk membangun jaringan kekuatan komputasi yang kuat untuk mendukung perhitungan FHE.
Pengaruh FHE terhadap AI dan privasi data
Jika teknologi FHE dapat diterapkan secara luas di bidang AI, itu akan sangat mengurangi masalah privasi data dan keamanan yang dihadapi oleh perkembangan AI saat ini. Dari perlindungan privasi individu hingga keamanan nasional, FHE dapat memainkan peran penting. Di era AI mendatang, teknologi FHE kemungkinan akan menjadi garis pertahanan terakhir untuk melindungi privasi manusia.
Seiring dengan kemajuan teknologi yang terus-menerus, kami berharap dapat melihat penerapan FHE di lebih banyak bidang, membawa kemungkinan baru untuk keamanan data dan perlindungan privasi.
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
6
Bagikan
Komentar
0/400
PuzzledScholar
· 9jam yang lalu
Penggunaan sumber daya terlalu besar, ya?
Lihat AsliBalas0
RugpullAlertOfficer
· 14jam yang lalu
Privasi dibuat begitu rumit tetap akan terbongkar
Lihat AsliBalas0
JustHereForAirdrops
· 14jam yang lalu
Jika ingin privasi tetapi tidak memiliki sumber daya, lebih baik menyerah.
fully homomorphic encryption: alat baru perlindungan privasi di era AI
Membahas Makna dan Prospek Aplikasi Teknologi Enkripsi Homomorphic Penuh
Belakangan ini, tren pasar melambat, memberi kita lebih banyak waktu untuk memperhatikan perkembangan teknologi baru. Meskipun pasar enkripsi 2024 mungkin tidak seheboh tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap menjadi matang. Hari ini, kita akan fokus pada teknologi yang menarik — Enkripsi Homomorphic Penuh (Fully Homomorphic Encryption, disingkat FHE).
Untuk memahami konsep kompleks FHE ini, kita perlu terlebih dahulu mengerti arti dari "enkripsi" dan "homomorfik", serta mengapa kita memerlukan kata sifat "fully".
Enkripsi dasar
enkripsi adalah metode umum untuk melindungi keamanan informasi. Sebagai contoh, jika Alice ingin mengirimkan informasi rahasia "1314 520" kepada Bob melalui pihak ketiga, dia dapat menggunakan metode enkripsi sederhana, seperti mengalikan setiap angka dengan 2, menjadi "2628 1040". Setelah menerima, Bob hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mendekripsi informasi asli. Metode ini memungkinkan Alice dan Bob untuk bertukar informasi dengan aman tanpa mempercayai pengirim.
Enkripsi Homomorphic
Enkripsi Homomorphic lebih lanjut, ia memungkinkan perhitungan pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi terlebih dahulu. Misalnya, Alice perlu menghitung total tagihan listrik keluarganya selama 12 bulan (setiap bulan 400 yuan), tetapi dia tidak mahir dalam perhitungan kompleks dan tidak ingin mengungkapkan jumlah yang spesifik. Dia dapat mengenkripsi 400 dan 12 masing-masing dengan mengalikan dengan 2, lalu meminta seseorang untuk menghitung hasil dari 800×24. Setelah mendapatkan 19200, Alice hanya perlu membagi hasil tersebut dengan 4 untuk mengetahui total tagihan listrik yang sebenarnya adalah 4800 yuan. Dalam proses ini, penghitungan tidak dapat mengetahui data asli, mencerminkan karakteristik Enkripsi Homomorphic.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, enkripsi homomorphic yang sederhana mungkin dapat diretas. Untuk meningkatkan keamanan, perlu diperkenalkan metode enkripsi yang lebih kompleks, seperti operasi perkalian dan penjumlahan berkali-kali. Enkripsi homomorphic sepenuhnya memungkinkan untuk melakukan operasi penjumlahan dan perkalian pada data terenkripsi sebanyak mungkin, secara signifikan meningkatkan keamanan, sehingga pihak ketiga hampir tidak mungkin untuk menyimpulkan data asli.
Prospek Aplikasi Teknologi FHE
Teknologi FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang kecerdasan buatan. Model AI memerlukan pelatihan dengan data dalam jumlah besar, tetapi data ini sering kali melibatkan privasi. FHE dapat melindungi privasi data sambil memungkinkan AI untuk memproses data yang terenkripsi. Misalnya, pengguna dapat mengenkripsi data sensitif dan memberikannya kepada AI untuk dihitung, AI mengembalikan hasil yang terenkripsi, dan pengguna dapat mendekripsi secara lokal untuk mendapatkan informasi yang diperlukan, selama seluruh proses AI tidak dapat mengakses data asli.
Teknologi ini memiliki arti penting untuk skenario yang memerlukan perlindungan privasi, seperti pengenalan wajah. Ini dapat melakukan fungsi verifikasi identitas tanpa mengungkapkan informasi sensitif pribadi.
Tantangan dan Solusi FHE
Meskipun prospek FHE sangat menjanjikan, aplikasi praktisnya menghadapi permintaan sumber daya komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang mengembangkan perangkat keras dan arsitektur jaringan khusus. Misalnya, beberapa proyek mengusulkan struktur jaringan yang menggabungkan mekanisme seperti PoW dan PoS, serta mengembangkan perangkat penambangan khusus untuk membangun jaringan kekuatan komputasi yang kuat untuk mendukung perhitungan FHE.
Pengaruh FHE terhadap AI dan privasi data
Jika teknologi FHE dapat diterapkan secara luas di bidang AI, itu akan sangat mengurangi masalah privasi data dan keamanan yang dihadapi oleh perkembangan AI saat ini. Dari perlindungan privasi individu hingga keamanan nasional, FHE dapat memainkan peran penting. Di era AI mendatang, teknologi FHE kemungkinan akan menjadi garis pertahanan terakhir untuk melindungi privasi manusia.
Seiring dengan kemajuan teknologi yang terus-menerus, kami berharap dapat melihat penerapan FHE di lebih banyak bidang, membawa kemungkinan baru untuk keamanan data dan perlindungan privasi.