Enkripsi Homomorphic Penuh FHE: Alat Perlindungan Privasi di Era AI
Pasar enkripsi terbaru menunjukkan performa yang biasa-biasa saja, tetapi beberapa teknologi baru tetap berkembang secara stabil, di mana Enkripsi Homomorphic Penuh (Fully Homomorphic Encryption, FHE) adalah salah satu arah yang patut diperhatikan.
Untuk memahami konsep kompleks FHE ini, kita perlu terlebih dahulu memahami arti dari "enkripsi" dan "homomorfik", serta mengapa kita perlu mewujudkan "fully" homomorphic.
Enkripsi Dasar
Metode enkripsi yang paling sederhana adalah enkripsi simetris. Misalnya, jika Alice ingin mengirimkan informasi "1314 520" kepada Bob, dia dapat mengalikan setiap angka dengan 2 untuk mengenkripsi, menjadi "2628 1040". Setelah Bob menerimanya, dia dapat membaginya dengan 2 untuk mendekripsi dan mendapatkan informasi asli. Metode ini dapat digunakan untuk mengirimkan informasi melalui pihak ketiga tanpa mengungkapkan isi informasi.
Enkripsi Homomorphic
Enkripsi homomorphic lebih lanjut memungkinkan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi. Sebagai contoh, jika Alice perlu menghitung biaya listrik 400 yuan selama 12 bulan, tetapi dia tidak dapat melakukan perhitungan yang rumit dan tidak ingin mengungkapkan jumlah yang tepat. Dia dapat mengenkripsi 400 dan 12 dengan mengalikan keduanya dengan 2, sehingga pihak ketiga yang tepercaya dapat menghitung hasil dari 800×24. Setelah Alice mendapatkan hasil 19200, dia kemudian membaginya dengan 4 untuk mengetahui jumlah utang sebenarnya sebesar 4800 yuan. Dalam proses ini, pihak ketiga tidak dapat mengetahui data asli, yang mencerminkan karakteristik homomorfik.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, enkripsi homomorphic sederhana mungkin bisa diretas. Enkripsi homomorphic penuh memungkinkan dilakukan penjumlahan dan perkalian tanpa batas pada data terenkripsi dengan memperkenalkan noise yang lebih kompleks, sehingga hampir tidak mungkin untuk diretas. Teknologi ini baru mencapai kemajuan besar pada tahun 2009 dan dianggap sebagai cawan suci kriptografi.
Aplikasi FHE di bidang AI
Teknologi FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang AI. Ini memungkinkan AI untuk memproses informasi sensitif tanpa menyentuh data asli. Pengguna dapat mengenkripsi data dan memberikannya kepada AI untuk diproses, AI mengembalikan hasil yang terenkripsi, kemudian pengguna mendekripsi di lokasi. Cara ini melindungi privasi sekaligus memanfaatkan kekuatan komputasi AI secara maksimal.
Proyek FHE dan Tantangannya
Saat ini, sudah ada beberapa proyek yang berfokus pada pengembangan dan penerapan teknologi FHE, seperti Zama, Privasea, Mind Network, dan lainnya. Tantangan utama yang dihadapi proyek-proyek ini adalah bahwa perhitungan FHE memerlukan daya komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang membangun jaringan komputasi khusus dan infrastruktur perangkat keras yang sesuai.
Pentingnya FHE
Di era perkembangan AI yang cepat ini, masalah privasi data semakin menonjol. Dari membuka kunci ponsel pribadi hingga intelijen militer negara, keamanan data ada di mana-mana. Jika teknologi FHE dapat diterapkan secara matang, itu akan menjadi alat penting untuk melindungi privasi, dan mungkin akan menjadi garis pertahanan terakhir privasi manusia di era AI.
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
TestnetScholar
· 3jam yang lalu
enkripsi tetap enkripsi, Daya Komputasi tidak tahan lagi.
Lihat AsliBalas0
MetaLord420
· 07-24 21:52
Sumber daya sudah habis, ada gunanya?
Lihat AsliBalas0
FlatTax
· 07-24 21:25
Ini adalah ide yang bagus, hanya saja Daya Komputasi terlalu mahal.
Teknologi FHE: Senjata Baru Perlindungan Privasi di Era AI
Enkripsi Homomorphic Penuh FHE: Alat Perlindungan Privasi di Era AI
Pasar enkripsi terbaru menunjukkan performa yang biasa-biasa saja, tetapi beberapa teknologi baru tetap berkembang secara stabil, di mana Enkripsi Homomorphic Penuh (Fully Homomorphic Encryption, FHE) adalah salah satu arah yang patut diperhatikan.
Untuk memahami konsep kompleks FHE ini, kita perlu terlebih dahulu memahami arti dari "enkripsi" dan "homomorfik", serta mengapa kita perlu mewujudkan "fully" homomorphic.
Enkripsi Dasar
Metode enkripsi yang paling sederhana adalah enkripsi simetris. Misalnya, jika Alice ingin mengirimkan informasi "1314 520" kepada Bob, dia dapat mengalikan setiap angka dengan 2 untuk mengenkripsi, menjadi "2628 1040". Setelah Bob menerimanya, dia dapat membaginya dengan 2 untuk mendekripsi dan mendapatkan informasi asli. Metode ini dapat digunakan untuk mengirimkan informasi melalui pihak ketiga tanpa mengungkapkan isi informasi.
Enkripsi Homomorphic
Enkripsi homomorphic lebih lanjut memungkinkan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi. Sebagai contoh, jika Alice perlu menghitung biaya listrik 400 yuan selama 12 bulan, tetapi dia tidak dapat melakukan perhitungan yang rumit dan tidak ingin mengungkapkan jumlah yang tepat. Dia dapat mengenkripsi 400 dan 12 dengan mengalikan keduanya dengan 2, sehingga pihak ketiga yang tepercaya dapat menghitung hasil dari 800×24. Setelah Alice mendapatkan hasil 19200, dia kemudian membaginya dengan 4 untuk mengetahui jumlah utang sebenarnya sebesar 4800 yuan. Dalam proses ini, pihak ketiga tidak dapat mengetahui data asli, yang mencerminkan karakteristik homomorfik.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, enkripsi homomorphic sederhana mungkin bisa diretas. Enkripsi homomorphic penuh memungkinkan dilakukan penjumlahan dan perkalian tanpa batas pada data terenkripsi dengan memperkenalkan noise yang lebih kompleks, sehingga hampir tidak mungkin untuk diretas. Teknologi ini baru mencapai kemajuan besar pada tahun 2009 dan dianggap sebagai cawan suci kriptografi.
Aplikasi FHE di bidang AI
Teknologi FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang AI. Ini memungkinkan AI untuk memproses informasi sensitif tanpa menyentuh data asli. Pengguna dapat mengenkripsi data dan memberikannya kepada AI untuk diproses, AI mengembalikan hasil yang terenkripsi, kemudian pengguna mendekripsi di lokasi. Cara ini melindungi privasi sekaligus memanfaatkan kekuatan komputasi AI secara maksimal.
Proyek FHE dan Tantangannya
Saat ini, sudah ada beberapa proyek yang berfokus pada pengembangan dan penerapan teknologi FHE, seperti Zama, Privasea, Mind Network, dan lainnya. Tantangan utama yang dihadapi proyek-proyek ini adalah bahwa perhitungan FHE memerlukan daya komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang membangun jaringan komputasi khusus dan infrastruktur perangkat keras yang sesuai.
Pentingnya FHE
Di era perkembangan AI yang cepat ini, masalah privasi data semakin menonjol. Dari membuka kunci ponsel pribadi hingga intelijen militer negara, keamanan data ada di mana-mana. Jika teknologi FHE dapat diterapkan secara matang, itu akan menjadi alat penting untuk melindungi privasi, dan mungkin akan menjadi garis pertahanan terakhir privasi manusia di era AI.