Hingga 13 Oktober, tingkat diskusi dan perubahan harga dari tiga aset kripto utama adalah sebagai berikut:
Diskusi tentang Bitcoin minggu lalu berjumlah 12,52K, sedikit menurun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan minggu yang sama tahun lalu.
Diskusi tentang Ethereum meningkat minggu lalu, mencapai 3,63K kali, dengan peningkatan sebesar 3,45%. Namun, harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan minggu sebelumnya.
Diskusi mengenai Aset Kripto lainnya pekan lalu berjumlah 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, sedikit turun 0,25% dibandingkan minggu lalu.
Enkripsi Homomorfik Penuh (Fully Homomorphic Encryption, FHE) adalah teknologi yang sangat potensial di bidang kriptografi. Keunggulan utamanya terletak pada kemampuannya untuk melakukan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi, tanpa perlu mendekripsi, yang memberikan dukungan kuat untuk perlindungan privasi dan pengolahan data. FHE memiliki jangkauan aplikasi yang luas, mencakup keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, serta perlindungan privasi blockchain di berbagai bidang. Meskipun demikian, FHE masih menghadapi banyak tantangan di jalur komersialisasinya.
Potensi dan Skenario Aplikasi FHE
Keunggulan terbesar dari enkripsi homomorfik terletak pada perlindungan privasi. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin pihak kedua mengakses isi spesifiknya, FHE dapat berperan. Pemilik data dapat mengenkripsi informasi dan mengirimkannya kepada pihak yang melakukan perhitungan untuk diproses, hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi, dan pemilik data dapat mendekripsi untuk mendapatkan hasil analisis. Mekanisme ini melindungi privasi data sekaligus memenuhi pekerjaan komputasi yang dibutuhkan.
Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting bagi industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan. Dengan perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dapat menyediakan perlindungan komputasi multipihak dalam skenario ini, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui fungsi perlindungan privasi di blockchain dan pemeriksaan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Dalam bidang Web3, FHE, bukti tanpa pengetahuan (ZK), komputasi multi-pihak (MPC), dan lingkungan eksekusi yang tepercaya (TEE) adalah metode utama untuk perlindungan privasi. Berbeda dengan ZK, FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan pihak-pihak untuk melakukan perhitungan dalam keadaan data terenkripsi, tanpa perlu berbagi informasi pribadi satu sama lain. TEE menyediakan perhitungan dalam lingkungan yang aman, tetapi fleksibilitas dalam pemrosesan data relatif terbatas.
Teknologi enkripsi ini memiliki keunggulan masing-masing, tetapi dalam mendukung tugas komputasi yang kompleks, FHE menunjukkan kinerja yang sangat baik. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk dalam aplikasi praktis, yang membatasi kinerjanya dalam aplikasi waktu nyata.
Keterbatasan dan Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE sangat kuat, namun dalam aplikasi komersial menghadapi tantangan praktis:
Biaya komputasi skala besar: FHE memerlukan banyak sumber daya komputasi, dan dibandingkan dengan komputasi yang tidak dienkripsi, biayanya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial tingkat tinggi, waktu pemrosesan meningkat secara polinomial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Mengurangi biaya harus bergantung pada akselerasi perangkat keras khusus, tetapi ini juga meningkatkan kompleksitas penyebaran.
Kemampuan operasi yang terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data enkripsi, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas, yang menjadi hambatan bagi aplikasi kecerdasan buatan yang melibatkan jaringan saraf dalam. Saat ini, skema FHE terutama cocok untuk perhitungan linier dan polinomial sederhana, sementara aplikasi model non-linear mengalami batasan yang signifikan.
Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat secara dramatis ketika melibatkan kumpulan data multi-pengguna. Meskipun ada kerangka FHE multi-kunci yang memungkinkan pengolahan kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, kompleksitas manajemen kunci dan arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era data yang didorong saat ini, Kecerdasan Buatan (AI) banyak diterapkan di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran privasi data sering membuat pengguna enggan untuk berbagi informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, pengiriman dan penyimpanan data biasanya terenkripsi, tetapi proses pemrosesan sering kali dalam keadaan teks biasa. Melalui FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi.
Keunggulan ini sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, yang mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara pengolahan data dan memastikan bahwa data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi end-to-end FHE menyediakan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi dan Proyek FHE Saat Ini dalam Blockchain
FHE terutama digunakan dalam blockchain untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara on-chain dan pemeriksaan transaksi privasi on-chain. Saat ini, beberapa proyek memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong realisasi perlindungan privasi:
Solusi FHE yang dibangun oleh suatu perusahaan telah banyak digunakan dalam berbagai proyek perlindungan privasi.
Sebuah perusahaan yang berbasis pada teknologi TFHE, fokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat dengan panjang rendah, serta membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.
Perusahaan lain telah mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka HyperghraphFHE, yang cocok untuk jaringan blockchain.
Ada perusahaan yang menggunakan FHE untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.
Sebuah proyek menggabungkan FHE dan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
Ada juga proyek sebagai solusi Layer 2 untuk Ethereum, 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 aplikasi komersial FHE saat ini masih menghadapi tantangan besar dalam hal beban komputasi dan skalabilitas yang buruk, melalui akselerasi perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Seiring perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan komputasi aman. Di masa depan, FHE berpotensi menjadi teknologi inti yang mendukung komputasi perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner baru untuk 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.
11 Suka
Hadiah
11
5
Bagikan
Komentar
0/400
WarmLightLin
· 4jam yang lalu
Nggak mau lagi, jangan kirim lagi
Lihat AsliBalas0
SchrodingerPrivateKey
· 5jam yang lalu
naik lebih rendah dari yang diperkirakan ya
Lihat AsliBalas0
OnchainGossiper
· 5jam yang lalu
Wah, Bitcoin naik gila ya~
Lihat AsliBalas0
DegenRecoveryGroup
· 5jam yang lalu
Sekarang masih membicarakan Aset Kripto ya, awal buy the dip atau akhir buy the dip tetap buy the dip.
Lihat AsliBalas0
NFTHoarder
· 5jam yang lalu
Apakah ketiga koin ini masih naik? Pasar terasa aneh.
Enkripsi Homomorphic: Bintang Masa Depan dan Tantangan Perlindungan Privasi Web3
Hingga 13 Oktober, tingkat diskusi dan perubahan harga dari tiga aset kripto utama adalah sebagai berikut:
Diskusi tentang Bitcoin minggu lalu berjumlah 12,52K, sedikit menurun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan minggu yang sama tahun lalu.
Diskusi tentang Ethereum meningkat minggu lalu, mencapai 3,63K kali, dengan peningkatan sebesar 3,45%. Namun, harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan minggu sebelumnya.
Diskusi mengenai Aset Kripto lainnya pekan lalu berjumlah 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, sedikit turun 0,25% dibandingkan minggu lalu.
Enkripsi Homomorfik Penuh (Fully Homomorphic Encryption, FHE) adalah teknologi yang sangat potensial di bidang kriptografi. Keunggulan utamanya terletak pada kemampuannya untuk melakukan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi, tanpa perlu mendekripsi, yang memberikan dukungan kuat untuk perlindungan privasi dan pengolahan data. FHE memiliki jangkauan aplikasi yang luas, mencakup keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, serta perlindungan privasi blockchain di berbagai bidang. Meskipun demikian, FHE masih menghadapi banyak tantangan di jalur komersialisasinya.
Potensi dan Skenario Aplikasi FHE
Keunggulan terbesar dari enkripsi homomorfik terletak pada perlindungan privasi. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin pihak kedua mengakses isi spesifiknya, FHE dapat berperan. Pemilik data dapat mengenkripsi informasi dan mengirimkannya kepada pihak yang melakukan perhitungan untuk diproses, hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi, dan pemilik data dapat mendekripsi untuk mendapatkan hasil analisis. Mekanisme ini melindungi privasi data sekaligus memenuhi pekerjaan komputasi yang dibutuhkan.
Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting bagi industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan. Dengan perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dapat menyediakan perlindungan komputasi multipihak dalam skenario ini, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui fungsi perlindungan privasi di blockchain dan pemeriksaan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Dalam bidang Web3, FHE, bukti tanpa pengetahuan (ZK), komputasi multi-pihak (MPC), dan lingkungan eksekusi yang tepercaya (TEE) adalah metode utama untuk perlindungan privasi. Berbeda dengan ZK, FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan pihak-pihak untuk melakukan perhitungan dalam keadaan data terenkripsi, tanpa perlu berbagi informasi pribadi satu sama lain. TEE menyediakan perhitungan dalam lingkungan yang aman, tetapi fleksibilitas dalam pemrosesan data relatif terbatas.
Teknologi enkripsi ini memiliki keunggulan masing-masing, tetapi dalam mendukung tugas komputasi yang kompleks, FHE menunjukkan kinerja yang sangat baik. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk dalam aplikasi praktis, yang membatasi kinerjanya dalam aplikasi waktu nyata.
Keterbatasan dan Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE sangat kuat, namun dalam aplikasi komersial menghadapi tantangan praktis:
Biaya komputasi skala besar: FHE memerlukan banyak sumber daya komputasi, dan dibandingkan dengan komputasi yang tidak dienkripsi, biayanya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial tingkat tinggi, waktu pemrosesan meningkat secara polinomial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Mengurangi biaya harus bergantung pada akselerasi perangkat keras khusus, tetapi ini juga meningkatkan kompleksitas penyebaran.
Kemampuan operasi yang terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data enkripsi, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas, yang menjadi hambatan bagi aplikasi kecerdasan buatan yang melibatkan jaringan saraf dalam. Saat ini, skema FHE terutama cocok untuk perhitungan linier dan polinomial sederhana, sementara aplikasi model non-linear mengalami batasan yang signifikan.
Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat secara dramatis ketika melibatkan kumpulan data multi-pengguna. Meskipun ada kerangka FHE multi-kunci yang memungkinkan pengolahan kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, kompleksitas manajemen kunci dan arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era data yang didorong saat ini, Kecerdasan Buatan (AI) banyak diterapkan di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran privasi data sering membuat pengguna enggan untuk berbagi informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, pengiriman dan penyimpanan data biasanya terenkripsi, tetapi proses pemrosesan sering kali dalam keadaan teks biasa. Melalui FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi.
Keunggulan ini sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, yang mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara pengolahan data dan memastikan bahwa data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi end-to-end FHE menyediakan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi dan Proyek FHE Saat Ini dalam Blockchain
FHE terutama digunakan dalam blockchain untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara on-chain dan pemeriksaan transaksi privasi on-chain. Saat ini, beberapa proyek memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong realisasi perlindungan privasi:
Solusi FHE yang dibangun oleh suatu perusahaan telah banyak digunakan dalam berbagai proyek perlindungan privasi.
Sebuah perusahaan yang berbasis pada teknologi TFHE, fokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat dengan panjang rendah, serta membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.
Perusahaan lain telah mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka HyperghraphFHE, yang cocok untuk jaringan blockchain.
Ada perusahaan yang menggunakan FHE untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.
Sebuah proyek menggabungkan FHE dan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
Ada juga proyek sebagai solusi Layer 2 untuk Ethereum, 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 aplikasi komersial FHE saat ini masih menghadapi tantangan besar dalam hal beban komputasi dan skalabilitas yang buruk, melalui akselerasi perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Seiring perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan komputasi aman. Di masa depan, FHE berpotensi menjadi teknologi inti yang mendukung komputasi perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner baru untuk keamanan data.