FHE (Fully Homomorphic Encryption) adalah teknologi enkripsi canggih yang memungkinkan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi, sehingga memungkinkan pengolahan data sambil melindungi privasi. Teknologi ini memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang-bidang yang sensitif terhadap privasi data seperti keuangan, kesehatan, dan komputasi awan. Namun, komersialisasi FHE masih menghadapi banyak tantangan, terutama karena biaya komputasi dan memori yang besar, serta kurangnya skalabilitas.
Prinsip Dasar FHE
Gagasan inti dari FHE adalah menyembunyikan data asli melalui operasi polinomial yang kompleks. Secara khusus:
Pilih polinomial kunci s(x)
Menghasilkan polinomial acak a(x)
Menghasilkan polinomial "noise" kecil e(x)
Teks enkripsi m: c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)
Saat dekripsi, cukup dengan mengetahui kunci s(x), kita dapat memulihkan m dari c(x). Pengenalan polinomial acak dan noise bertujuan untuk meningkatkan keamanan, mencegah pola yang dapat disimpulkan melalui input yang diulang secara sederhana.
Namun, pengenalan kebisingan juga membawa tantangan - seiring meningkatnya jumlah perhitungan, kebisingan akan terus terakumulasi, yang pada akhirnya dapat menyebabkan ketidakmampuan untuk mendekripsi dengan benar. Untuk mengatasi masalah ini, FHE mengadopsi beberapa teknologi:
Kunci switching: mengompresi ukuran ciphertext
Modulus switching: mengontrol pertumbuhan noise
Bootstrap: Mengatur ulang kebisingan ke tingkat awal
Bootstrap adalah kunci untuk mewujudkan FHE yang sebenarnya, tetapi juga merupakan operasi yang paling menghabiskan sumber daya komputasi.
Tantangan yang Dihadapi FHE
Masalah terbesar FHE adalah efisiensi komputasi yang rendah. Bahkan untuk operasi sederhana, biaya komputasi di bawah FHE bisa jadi miliaran kali lipat dari komputasi biasa. Untuk memperbaiki keadaan ini, Badan Proyek Penelitian Pertahanan Tinggi AS (DARPA) meluncurkan program DPRIVE pada tahun 2021, dengan tujuan untuk meningkatkan kecepatan komputasi FHE hingga 1/10 dari komputasi biasa. Program ini secara utama menargetkan beberapa aspek berikut:
Meningkatkan panjang kata prosesor untuk mendukung modulus yang lebih besar
Mengembangkan prosesor ASIC khusus
Membangun arsitektur paralel MIMD
Meskipun program DPRIVE akan segera berakhir, tampaknya kemajuannya tidak sesuai harapan. Ini menunjukkan bahwa komersialisasi teknologi FHE masih memerlukan waktu.
Aplikasi FHE dalam Blockchain
Dalam bidang blockchain, FHE terutama digunakan untuk melindungi privasi data, dengan skenario aplikasi meliputi:
Perlindungan privasi di blockchain
Privasi data pelatihan AI
Privasi voting on-chain
Pemeriksaan transaksi privasi di blockchain
Potensi solusi MEV
Namun, biaya komputasi yang tinggi dari FHE juga menghadirkan tantangan bagi penerapannya dalam blockchain, yang dapat secara signifikan mengurangi throughput jaringan.
Proyek FHE Utama
Proyek utama di bidang FHE saat ini meliputi:
Zama: Berdasarkan skema TFHE, menyediakan tumpukan pengembangan FHE yang lengkap
Fhenix: Membangun Optimism Layer 2 yang Mengutamakan Privasi
Privasea: Berkomitmen untuk penerapan FHE dalam pengolahan data LLM
Inco Network: Membangun jaringan Layer 1 berbasis FHE
Arcium: Mengintegrasikan berbagai teknologi kriptografi seperti FHE, MPC, dan ZK
Jaringan Pikiran: Menjelajahi aplikasi FHE di bidang Restaking
Octra: Menggunakan teknologi hypergraphs yang unik untuk mewujudkan FHE
Prospek Masa Depan
Meskipun teknologi FHE saat ini masih berada di tahap awal dan menghadapi banyak tantangan, potensi dalam perlindungan privasi tidak dapat diabaikan. Dengan lebih banyak investasi modal dan bakat, serta pengembangan perangkat keras khusus, FHE diharapkan dapat membawa terobosan signifikan di masa depan. Khususnya di bidang pertahanan, keuangan, dan kesehatan yang memiliki tuntutan privasi data yang sangat tinggi, FHE dapat memicu perubahan mendalam.
Kehadiran chip FHE akan menjadi tonggak kunci dalam komersialisasi teknologi ini. Saat ini, sudah ada beberapa perusahaan seperti Intel, Chain Reaction, dan Optalysys yang menjelajahi bidang ini. Begitu chip FHE matang, dikombinasikan dengan teknologi mutakhir seperti komputasi kuantum, diharapkan akan melepaskan potensi inovasi yang besar.
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.
19 Suka
Hadiah
19
5
Bagikan
Komentar
0/400
JustHereForMemes
· 07-16 08:45
Berhenti berbelit-belit, kembali ke 0 dan 1.
Lihat AsliBalas0
MissedAirdropBro
· 07-15 14:20
Pikirkan dengan sederhana, lebih realistis, data privasi dicatat di blockchain saja sudah cukup, tidak perlu dipermasalahkan.
Lihat AsliBalas0
TokenGuru
· 07-15 05:23
Pengembangan sumber daya terlalu membakar mesin, jangan-jangan ini adalah satu lagi tradisi play people for suckers.
Lihat AsliBalas0
StablecoinAnxiety
· 07-13 09:29
Tidak mengerti... hanya tahu bahwa ini akan mengubah dunia
Lihat AsliBalas0
GasFeeCry
· 07-13 09:26
Tidak bisa bermain lagi, pengeluaran begitu besar.
Teknologi FHE: Analisis Masa Depan Komputasi Privasi dan Aplikasi Blockchain
FHE: Jalan Masa Depan Perhitungan Privasi
FHE (Fully Homomorphic Encryption) adalah teknologi enkripsi canggih yang memungkinkan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi, sehingga memungkinkan pengolahan data sambil melindungi privasi. Teknologi ini memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang-bidang yang sensitif terhadap privasi data seperti keuangan, kesehatan, dan komputasi awan. Namun, komersialisasi FHE masih menghadapi banyak tantangan, terutama karena biaya komputasi dan memori yang besar, serta kurangnya skalabilitas.
Prinsip Dasar FHE
Gagasan inti dari FHE adalah menyembunyikan data asli melalui operasi polinomial yang kompleks. Secara khusus:
Saat dekripsi, cukup dengan mengetahui kunci s(x), kita dapat memulihkan m dari c(x). Pengenalan polinomial acak dan noise bertujuan untuk meningkatkan keamanan, mencegah pola yang dapat disimpulkan melalui input yang diulang secara sederhana.
Namun, pengenalan kebisingan juga membawa tantangan - seiring meningkatnya jumlah perhitungan, kebisingan akan terus terakumulasi, yang pada akhirnya dapat menyebabkan ketidakmampuan untuk mendekripsi dengan benar. Untuk mengatasi masalah ini, FHE mengadopsi beberapa teknologi:
Bootstrap adalah kunci untuk mewujudkan FHE yang sebenarnya, tetapi juga merupakan operasi yang paling menghabiskan sumber daya komputasi.
Tantangan yang Dihadapi FHE
Masalah terbesar FHE adalah efisiensi komputasi yang rendah. Bahkan untuk operasi sederhana, biaya komputasi di bawah FHE bisa jadi miliaran kali lipat dari komputasi biasa. Untuk memperbaiki keadaan ini, Badan Proyek Penelitian Pertahanan Tinggi AS (DARPA) meluncurkan program DPRIVE pada tahun 2021, dengan tujuan untuk meningkatkan kecepatan komputasi FHE hingga 1/10 dari komputasi biasa. Program ini secara utama menargetkan beberapa aspek berikut:
Meskipun program DPRIVE akan segera berakhir, tampaknya kemajuannya tidak sesuai harapan. Ini menunjukkan bahwa komersialisasi teknologi FHE masih memerlukan waktu.
Aplikasi FHE dalam Blockchain
Dalam bidang blockchain, FHE terutama digunakan untuk melindungi privasi data, dengan skenario aplikasi meliputi:
Namun, biaya komputasi yang tinggi dari FHE juga menghadirkan tantangan bagi penerapannya dalam blockchain, yang dapat secara signifikan mengurangi throughput jaringan.
Proyek FHE Utama
Proyek utama di bidang FHE saat ini meliputi:
Prospek Masa Depan
Meskipun teknologi FHE saat ini masih berada di tahap awal dan menghadapi banyak tantangan, potensi dalam perlindungan privasi tidak dapat diabaikan. Dengan lebih banyak investasi modal dan bakat, serta pengembangan perangkat keras khusus, FHE diharapkan dapat membawa terobosan signifikan di masa depan. Khususnya di bidang pertahanan, keuangan, dan kesehatan yang memiliki tuntutan privasi data yang sangat tinggi, FHE dapat memicu perubahan mendalam.
Kehadiran chip FHE akan menjadi tonggak kunci dalam komersialisasi teknologi ini. Saat ini, sudah ada beberapa perusahaan seperti Intel, Chain Reaction, dan Optalysys yang menjelajahi bidang ini. Begitu chip FHE matang, dikombinasikan dengan teknologi mutakhir seperti komputasi kuantum, diharapkan akan melepaskan potensi inovasi yang besar.