Menjelajahi Teknologi Enkripsi Homomorphic Penuh: Alat Perlindungan Privasi di Era AI
Meskipun pasar enkripsi baru-baru ini tidak banyak berfluktuasi, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap matang. Salah satunya adalah teknologi enkripsi homomorfik penuh (Fully Homomorphic Encryption, FHE) yang layak diperhatikan. Pada bulan Mei tahun ini, pendiri Ethereum, Vitalik Buterin, juga secara khusus menerbitkan sebuah artikel tentang FHE, yang memicu diskusi luas di industri.
Untuk memahami konsep kompleks FHE ini, kita perlu terlebih dahulu memahami arti dari "enkripsi" dan "homomorfik", serta mengapa kita perlu mewujudkan "fully homomorphic encryption".
Konsep Dasar Enkripsi
Enkripsi adalah metode umum untuk melindungi keamanan informasi. Misalnya, Alice ingin mengirimkan pesan rahasia "1314 520" kepada Bob melalui pihak ketiga C. Untuk menjaga kerahasiaan, Alice dapat mengalikan setiap angka dengan 2 untuk melakukan enkripsi sederhana, menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerima pesan tersebut, ia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mengembalikan informasi aslinya. Ini adalah salah satu metode enkripsi simetris dasar.
Prinsip Enkripsi Homomorphic
Enkripsi Homomorphic lebih lanjut, memungkinkan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi terlebih dahulu. Misalkan Alice yang berusia 7 tahun hanya tahu operasi paling sederhana yaitu mengalikan 2 dan membagi 2, dia perlu menghitung total biaya listrik di rumah selama 12 bulan (setiap bulan 400 yuan). Alice dapat mengenkripsi 400 dan 12 dengan mengalikan masing-masing dengan 2, kemudian meminta pihak ketiga C untuk menghitung hasil dari 800×24. Setelah C mendapatkan 19200, Alice kemudian membagi hasil tersebut dengan 4, sehingga dia bisa mendapatkan total biaya listrik yang benar yaitu 4800 yuan. Dalam proses ini, C tidak mengetahui jumlah biaya listrik yang sebenarnya dan jumlah bulan, yang mencerminkan karakteristik dari Enkripsi Homomorphic.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, enkripsi homomorphic yang sederhana mungkin dapat dipecahkan. Misalnya, C mungkin bisa menyimpulkan data asli melalui metode pencarian menyeluruh. Oleh karena itu, diperlukan teknologi enkripsi homomorphic yang lebih kompleks. Enkripsi homomorphic penuh memungkinkan melakukan operasi penjumlahan dan perkalian yang tidak terbatas pada data yang dienkripsi, yang secara signifikan meningkatkan kesulitan dalam pemecahan. Ini menjadikan enkripsi homomorphic penuh sebagai terobosan penting dalam kriptografi, hingga tahun 2009 ketika Gentry dan para ilmuwan lainnya mengusulkan pemikiran baru, baru mulai mewujudkan enkripsi homomorphic penuh.
Prospek Aplikasi FHE di Bidang AI
Teknologi FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang AI. Pelatihan model AI memerlukan banyak data, tetapi banyak data tersebut terkait dengan masalah privasi. FHE dapat melindungi privasi data sambil memungkinkan model AI melakukan perhitungan dan pembelajaran pada data terenkripsi. Secara spesifik:
Pemilik data dapat mengenkripsi data sensitif dengan FHE.
Menyediakan data enkripsi kepada AI untuk perhitungan
Hasil enkripsi output AI
Pemilik data mendekripsi hasil secara aman di lokasi
Cara ini tidak hanya melindungi privasi data asli, tetapi juga memanfaatkan kemampuan komputasi AI secara maksimal, mencapai tujuan "baik ingin maupun perlu".
Proyek FHE dan Aplikasi Nyata
Saat ini sudah ada beberapa proyek yang menjelajahi teknologi FHE, seperti Zama, Privasea, Mind Network, dan lainnya. Sebagai contoh aplikasi pengenalan wajah, FHE dapat memungkinkan AI untuk menentukan apakah itu adalah manusia asli tanpa mengungkapkan informasi wajah pengguna.
Namun, perhitungan FHE memerlukan daya komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang membangun jaringan komputasi khusus dan fasilitas pendukung. Misalnya, sebuah proyek meluncurkan produk perangkat keras mirip dengan perangkat penambangan, serta "sertifikat kerja" yang diterbitkan dalam bentuk NFT, untuk mendorong pengguna berpartisipasi dalam pembangunan jaringan.
Arti Penting FHE
Dengan berkembangnya teknologi AI, masalah privasi data semakin menonjol. Dari privasi pribadi hingga keamanan negara, teknologi FHE memiliki aplikasi penting yang berpotensi. Misalnya, di bidang militer, FHE memungkinkan semua pihak untuk memanfaatkan teknologi AI sambil melindungi informasi sensitif. Dalam kehidupan sehari-hari, dari membuka kunci wajah ponsel hingga pengolahan berbagai data pribadi, FHE dapat memainkan peran penting.
Jika teknologi FHE dapat benar-benar matang, itu akan menjadi garis pertahanan terakhir untuk melindungi privasi manusia di era AI, dengan dampak yang mendalam bagi individu, perusahaan, dan negara.
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
3
Bagikan
Komentar
0/400
ForkYouPayMe
· 6jam yang lalu
Vitalik Buterin pasti tidak akan salah!
Lihat AsliBalas0
BasementAlchemist
· 6jam yang lalu
Vitalik Buterin lagi-lagi menunjukkan pengetahuannya
Lihat AsliBalas0
gas_guzzler
· 6jam yang lalu
Rasanya Vitalik Buterin akhir-akhir ini sedang meneliti segalanya.
Teknologi FHE: Penjaga Privasi di Era AI
Menjelajahi Teknologi Enkripsi Homomorphic Penuh: Alat Perlindungan Privasi di Era AI
Meskipun pasar enkripsi baru-baru ini tidak banyak berfluktuasi, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap matang. Salah satunya adalah teknologi enkripsi homomorfik penuh (Fully Homomorphic Encryption, FHE) yang layak diperhatikan. Pada bulan Mei tahun ini, pendiri Ethereum, Vitalik Buterin, juga secara khusus menerbitkan sebuah artikel tentang FHE, yang memicu diskusi luas di industri.
Untuk memahami konsep kompleks FHE ini, kita perlu terlebih dahulu memahami arti dari "enkripsi" dan "homomorfik", serta mengapa kita perlu mewujudkan "fully homomorphic encryption".
Konsep Dasar Enkripsi
Enkripsi adalah metode umum untuk melindungi keamanan informasi. Misalnya, Alice ingin mengirimkan pesan rahasia "1314 520" kepada Bob melalui pihak ketiga C. Untuk menjaga kerahasiaan, Alice dapat mengalikan setiap angka dengan 2 untuk melakukan enkripsi sederhana, menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerima pesan tersebut, ia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mengembalikan informasi aslinya. Ini adalah salah satu metode enkripsi simetris dasar.
Prinsip Enkripsi Homomorphic
Enkripsi Homomorphic lebih lanjut, memungkinkan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi terlebih dahulu. Misalkan Alice yang berusia 7 tahun hanya tahu operasi paling sederhana yaitu mengalikan 2 dan membagi 2, dia perlu menghitung total biaya listrik di rumah selama 12 bulan (setiap bulan 400 yuan). Alice dapat mengenkripsi 400 dan 12 dengan mengalikan masing-masing dengan 2, kemudian meminta pihak ketiga C untuk menghitung hasil dari 800×24. Setelah C mendapatkan 19200, Alice kemudian membagi hasil tersebut dengan 4, sehingga dia bisa mendapatkan total biaya listrik yang benar yaitu 4800 yuan. Dalam proses ini, C tidak mengetahui jumlah biaya listrik yang sebenarnya dan jumlah bulan, yang mencerminkan karakteristik dari Enkripsi Homomorphic.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, enkripsi homomorphic yang sederhana mungkin dapat dipecahkan. Misalnya, C mungkin bisa menyimpulkan data asli melalui metode pencarian menyeluruh. Oleh karena itu, diperlukan teknologi enkripsi homomorphic yang lebih kompleks. Enkripsi homomorphic penuh memungkinkan melakukan operasi penjumlahan dan perkalian yang tidak terbatas pada data yang dienkripsi, yang secara signifikan meningkatkan kesulitan dalam pemecahan. Ini menjadikan enkripsi homomorphic penuh sebagai terobosan penting dalam kriptografi, hingga tahun 2009 ketika Gentry dan para ilmuwan lainnya mengusulkan pemikiran baru, baru mulai mewujudkan enkripsi homomorphic penuh.
Prospek Aplikasi FHE di Bidang AI
Teknologi FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang AI. Pelatihan model AI memerlukan banyak data, tetapi banyak data tersebut terkait dengan masalah privasi. FHE dapat melindungi privasi data sambil memungkinkan model AI melakukan perhitungan dan pembelajaran pada data terenkripsi. Secara spesifik:
Cara ini tidak hanya melindungi privasi data asli, tetapi juga memanfaatkan kemampuan komputasi AI secara maksimal, mencapai tujuan "baik ingin maupun perlu".
Proyek FHE dan Aplikasi Nyata
Saat ini sudah ada beberapa proyek yang menjelajahi teknologi FHE, seperti Zama, Privasea, Mind Network, dan lainnya. Sebagai contoh aplikasi pengenalan wajah, FHE dapat memungkinkan AI untuk menentukan apakah itu adalah manusia asli tanpa mengungkapkan informasi wajah pengguna.
Namun, perhitungan FHE memerlukan daya komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang membangun jaringan komputasi khusus dan fasilitas pendukung. Misalnya, sebuah proyek meluncurkan produk perangkat keras mirip dengan perangkat penambangan, serta "sertifikat kerja" yang diterbitkan dalam bentuk NFT, untuk mendorong pengguna berpartisipasi dalam pembangunan jaringan.
Arti Penting FHE
Dengan berkembangnya teknologi AI, masalah privasi data semakin menonjol. Dari privasi pribadi hingga keamanan negara, teknologi FHE memiliki aplikasi penting yang berpotensi. Misalnya, di bidang militer, FHE memungkinkan semua pihak untuk memanfaatkan teknologi AI sambil melindungi informasi sensitif. Dalam kehidupan sehari-hari, dari membuka kunci wajah ponsel hingga pengolahan berbagai data pribadi, FHE dapat memainkan peran penting.
Jika teknologi FHE dapat benar-benar matang, itu akan menjadi garis pertahanan terakhir untuk melindungi privasi manusia di era AI, dengan dampak yang mendalam bagi individu, perusahaan, dan negara.