Aset Kripto pasar data dan prospek aplikasi Enkripsi Homomorphic
Hingga 13 Oktober, sebuah platform data telah melakukan analisis statistik terhadap tingkat diskusi dan perubahan harga dari aset kripto utama:
Jumlah diskusi tentang Bitcoin minggu lalu mencapai 12.52K, sedikit turun 0.98% dibandingkan minggu sebelumnya, dengan harga penutupan pada hari Minggu sebesar 63916 dolar, naik 1.62% dibandingkan dengan periode yang sama minggu lalu.
Diskusi tentang Ethereum pekan lalu mencapai 3.63K kali, meningkat 3.45% dibandingkan minggu sebelumnya, dengan harga penutupan pada hari Minggu sebesar 2530 dolar, turun 4% dibandingkan periode yang sama minggu lalu.
Diskusi tentang TON pekan lalu mencapai 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya, dengan harga penutupan pada hari Minggu sebesar 5,26 dolar, sedikit turun 0,25% dibandingkan dengan minggu lalu.
Enkripsi Homomorphic ( FHE ) sebagai bintang baru di bidang kriptografi, keunikan terletak pada kemampuannya untuk melakukan operasi langsung pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi. Karakteristik ini membuka dunia baru untuk perlindungan privasi dan pengolahan data, dengan prospek aplikasi yang luas di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, dan pembelajaran mesin. Namun, meskipun prospeknya cerah, jalan komersialisasi FHE masih menghadapi banyak tantangan.
Potensi dan Skenario Aplikasi FHE
Keunggulan inti FHE terletak pada perlindungan privasi. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi eksternal untuk menganalisis data, FHE dapat memastikan bahwa data tetap dalam keadaan terenkripsi sepanjang proses, sehingga melindungi privasi data tanpa mengganggu pelaksanaan komputasi.
Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting untuk industri sensitif seperti keuangan dan kesehatan. Dengan semakin populernya komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus. FHE dapat mewujudkan komputasi aman multi-pihak di bidang ini, di mana semua pihak dapat berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data dengan menyediakan perlindungan privasi di dalam rantai dan fungsi pengawasan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Dalam ekosistem Web3, FHE, bukti nol pengetahuan (ZK), komputasi multi-pihak (MPC), dan lingkungan eksekusi yang tepercaya (TEE) adalah solusi perlindungan privasi yang umum. Keunikan FHE terletak pada kemampuannya untuk melakukan berbagai operasi pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi. MPC memungkinkan banyak pihak untuk melakukan perhitungan dalam keadaan data terenkripsi, tanpa perlu berbagi informasi asli. TEE menyediakan lingkungan komputasi yang aman, tetapi sedikit kurang fleksibel dalam pemrosesan data.
Meskipun masing-masing memiliki keunggulan, FHE menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam mendukung tugas perhitungan kompleks. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk dalam aplikasi praktis, yang membatasi kinerjanya dalam skenario aplikasi waktu nyata.
Keterbatasan dan Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE kuat, namun dalam proses komersialisasi mengalami kesulitan praktis:
Penggunaan sumber daya komputasi yang besar: FHE membutuhkan banyak sumber daya komputasi, dengan biaya yang meningkat secara signifikan dibandingkan dengan komputasi biasa. Untuk operasi polinomial yang kompleks, waktu pemrosesan meningkat secara eksponensial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi real-time.
Kemampuan operasi terbatas: Meskipun FHE mendukung penjumlahan dan perkalian data terenkripsi, dukungan untuk operasi non-linier yang kompleks masih terbatas, yang menjadi kendala untuk aplikasi AI yang melibatkan jaringan saraf dalam.
Dukungan Multi Pengguna yang Rumit: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi saat melibatkan himpunan data multi pengguna, kompleksitas sistem meningkat secara drastis. Meskipun ada penelitian yang mengusulkan kerangka kerja FHE kunci ganda, kompleksitas manajemen kunci dan arsitektur sistem tetap sangat tinggi.
FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era yang didorong oleh data, teknologi AI diterapkan secara luas di berbagai bidang, tetapi masalah privasi data sering menghalangi pengguna untuk berbagi informasi sensitif. Enkripsi Homomorphic (FHE) menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam lingkungan komputasi awan, FHE memungkinkan data pengguna diproses dalam keadaan terenkripsi secara penuh, secara efektif melindungi privasi data.
Keunggulan ini menjadi sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi ini menuntut pengguna untuk memiliki hak atas informasi mengenai cara pemrosesan data, serta memastikan bahwa data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi homomorphic (FHE) memberikan jaminan kuat untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi FHE dalam Blockchain
FHE di bidang blockchain terutama digunakan untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara on-chain, dan pemeriksaan transaksi privasi. Saat ini, beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong implementasi perlindungan privasi:
Solusi FHE yang dibangun oleh suatu perusahaan digunakan secara luas dalam berbagai proyek perlindungan privasi.
Ada proyek yang berbasis teknologi TFHE, fokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat panjang rendah, serta membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.
Selain itu, proyek lain telah mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka FHE, yang cocok untuk jaringan blockchain.
Beberapa proyek memanfaatkan FHE untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.
Ada proyek yang menggabungkan FHE dengan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
Sebagai solusi Layer 2 untuk Ethereum, proyek tertentu 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 dienkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun saat ini aplikasi komersial FHE masih menghadapi tantangan seperti biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah-masalah ini diharapkan dapat diselesaikan secara bertahap. Dengan perkembangan teknologi blockchain, pentingnya FHE di bidang perlindungan privasi dan perhitungan aman akan semakin terlihat. Di masa depan, FHE diharapkan menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner dalam 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.
Inovasi teknologi FHE dalam pasar kripto: Analisis data BTC, ETH, TON dan prospek komputasi privasi
Aset Kripto pasar data dan prospek aplikasi Enkripsi Homomorphic
Hingga 13 Oktober, sebuah platform data telah melakukan analisis statistik terhadap tingkat diskusi dan perubahan harga dari aset kripto utama:
Jumlah diskusi tentang Bitcoin minggu lalu mencapai 12.52K, sedikit turun 0.98% dibandingkan minggu sebelumnya, dengan harga penutupan pada hari Minggu sebesar 63916 dolar, naik 1.62% dibandingkan dengan periode yang sama minggu lalu.
Diskusi tentang Ethereum pekan lalu mencapai 3.63K kali, meningkat 3.45% dibandingkan minggu sebelumnya, dengan harga penutupan pada hari Minggu sebesar 2530 dolar, turun 4% dibandingkan periode yang sama minggu lalu.
Diskusi tentang TON pekan lalu mencapai 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya, dengan harga penutupan pada hari Minggu sebesar 5,26 dolar, sedikit turun 0,25% dibandingkan dengan minggu lalu.
Enkripsi Homomorphic ( FHE ) sebagai bintang baru di bidang kriptografi, keunikan terletak pada kemampuannya untuk melakukan operasi langsung pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi. Karakteristik ini membuka dunia baru untuk perlindungan privasi dan pengolahan data, dengan prospek aplikasi yang luas di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, dan pembelajaran mesin. Namun, meskipun prospeknya cerah, jalan komersialisasi FHE masih menghadapi banyak tantangan.
Potensi dan Skenario Aplikasi FHE
Keunggulan inti FHE terletak pada perlindungan privasi. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi eksternal untuk menganalisis data, FHE dapat memastikan bahwa data tetap dalam keadaan terenkripsi sepanjang proses, sehingga melindungi privasi data tanpa mengganggu pelaksanaan komputasi.
Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting untuk industri sensitif seperti keuangan dan kesehatan. Dengan semakin populernya komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus. FHE dapat mewujudkan komputasi aman multi-pihak di bidang ini, di mana semua pihak dapat berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data dengan menyediakan perlindungan privasi di dalam rantai dan fungsi pengawasan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Dalam ekosistem Web3, FHE, bukti nol pengetahuan (ZK), komputasi multi-pihak (MPC), dan lingkungan eksekusi yang tepercaya (TEE) adalah solusi perlindungan privasi yang umum. Keunikan FHE terletak pada kemampuannya untuk melakukan berbagai operasi pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi. MPC memungkinkan banyak pihak untuk melakukan perhitungan dalam keadaan data terenkripsi, tanpa perlu berbagi informasi asli. TEE menyediakan lingkungan komputasi yang aman, tetapi sedikit kurang fleksibel dalam pemrosesan data.
Meskipun masing-masing memiliki keunggulan, FHE menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam mendukung tugas perhitungan kompleks. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk dalam aplikasi praktis, yang membatasi kinerjanya dalam skenario aplikasi waktu nyata.
Keterbatasan dan Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE kuat, namun dalam proses komersialisasi mengalami kesulitan praktis:
Penggunaan sumber daya komputasi yang besar: FHE membutuhkan banyak sumber daya komputasi, dengan biaya yang meningkat secara signifikan dibandingkan dengan komputasi biasa. Untuk operasi polinomial yang kompleks, waktu pemrosesan meningkat secara eksponensial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi real-time.
Kemampuan operasi terbatas: Meskipun FHE mendukung penjumlahan dan perkalian data terenkripsi, dukungan untuk operasi non-linier yang kompleks masih terbatas, yang menjadi kendala untuk aplikasi AI yang melibatkan jaringan saraf dalam.
Dukungan Multi Pengguna yang Rumit: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi saat melibatkan himpunan data multi pengguna, kompleksitas sistem meningkat secara drastis. Meskipun ada penelitian yang mengusulkan kerangka kerja FHE kunci ganda, kompleksitas manajemen kunci dan arsitektur sistem tetap sangat tinggi.
FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era yang didorong oleh data, teknologi AI diterapkan secara luas di berbagai bidang, tetapi masalah privasi data sering menghalangi pengguna untuk berbagi informasi sensitif. Enkripsi Homomorphic (FHE) menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam lingkungan komputasi awan, FHE memungkinkan data pengguna diproses dalam keadaan terenkripsi secara penuh, secara efektif melindungi privasi data.
Keunggulan ini menjadi sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi ini menuntut pengguna untuk memiliki hak atas informasi mengenai cara pemrosesan data, serta memastikan bahwa data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi homomorphic (FHE) memberikan jaminan kuat untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi FHE dalam Blockchain
FHE di bidang blockchain terutama digunakan untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara on-chain, dan pemeriksaan transaksi privasi. Saat ini, beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong implementasi perlindungan privasi:
Kesimpulan
FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data yang dienkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun saat ini aplikasi komersial FHE masih menghadapi tantangan seperti biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah-masalah ini diharapkan dapat diselesaikan secara bertahap. Dengan perkembangan teknologi blockchain, pentingnya FHE di bidang perlindungan privasi dan perhitungan aman akan semakin terlihat. Di masa depan, FHE diharapkan menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner dalam keamanan data.