Dinamika Pasar Aset Enkripsi dan Potensi Teknologi Enkripsi Homomorphic
Hingga 13 Oktober, tingkat pembicaraan dan kinerja harga aset kripto utama adalah sebagai berikut:
Sebuah platform data mencatat bahwa volume diskusi Bitcoin minggu lalu adalah 12,52K kali, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan minggu sebelumnya.
Diskusi Ethereum minggu lalu mencapai 3.63K, meningkat 3.45% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan minggu sebelumnya.
Diskusi TON minggu lalu berjumlah 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, turun sedikit 0,25% dibandingkan minggu sebelumnya.
Enkripsi Homomorphic ( FHE ) sebagai teknologi terdepan di bidang kriptografi, memiliki prospek aplikasi yang luas. Keunggulan intinya terletak pada kemampuannya untuk melakukan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi, memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pemrosesan data. FHE dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan perlindungan privasi blockchain. Meskipun demikian, jalan komersialisasi FHE masih menghadapi beberapa tantangan.
Potensi dan Skenario Aplikasi FHE
Keunggulan terbesar FHE adalah melindungi privasi data. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan daya komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin isi data diketahui oleh pihak tersebut, FHE dapat berfungsi. Pemilik data dapat mengirimkan data yang telah dienkripsi kepada pihak yang melakukan perhitungan untuk diproses, hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi, dan pemilik data dapat mendekripsi untuk mendapatkan hasil analisis. Mekanisme ini tidak hanya melindungi privasi data, tetapi juga tidak mempengaruhi pekerjaan komputasi yang diperlukan.
Untuk industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan, fungsi perlindungan privasi FHE sangat penting. Seiring dengan perkembangan komputasi awan dan AI, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dapat memberikan perlindungan privasi dalam komputasi multi-pihak, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi sensitif. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui fungsi perlindungan privasi di blockchain dan pemeriksaan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Teknologi Enkripsi Lain
Dalam bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan ( ZK ), komputasi aman multi pihak ( MPC ), dan lingkungan eksekusi tepercaya ( TEE ) adalah metode utama perlindungan privasi. Berbeda dengan ZK, FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsinya terlebih dahulu. MPC memungkinkan banyak pihak untuk melakukan perhitungan sambil menjaga data tetap terenkripsi, tanpa perlu berbagi informasi pribadi. TEE menyediakan lingkungan perhitungan yang aman, tetapi relatif terbatas dalam hal fleksibilitas pemrosesan data.
Teknologi ini masing-masing memiliki keunggulan, 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 proses komersialisasi menghadapi beberapa tantangan praktis:
Biaya komputasi besar: FHE membutuhkan sumber daya komputasi yang besar, dan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi, biayanya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial berorde tinggi, waktu pemrosesan meningkat secara polinomial, membuatnya sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Meskipun dapat mengurangi biaya melalui percepatan perangkat keras khusus, ini juga menambah kompleksitas dalam penerapan.
Kemampuan operasi yang terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data terenkripsi, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas, hal ini menjadi kendala untuk aplikasi AI yang melibatkan jaringan saraf dalam, dan sebagainya. Saat ini, skema FHE terutama cocok untuk perhitungan linear dan polinomial sederhana, aplikasi model non-linear sangat terbatas.
Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat secara drastis ketika melibatkan dataset multi-pengguna. Meskipun ada penelitian yang mengusulkan kerangka FHE multi-kunci, yang memungkinkan operasi pada dataset terenkripsi dengan kunci yang berbeda, namun manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan AI
Di era yang didorong oleh data saat ini, AI digunakan secara luas di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran tentang privasi data sering membuat pengguna enggan membagikan informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam konteks komputasi awan, FHE memungkinkan data pengguna untuk diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi data.
Keunggulan ini sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi ini mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara pemrosesan data, dan memastikan data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi end-to-end FHE memberikan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi FHE dalam Blockchain
FHE digunakan dalam blockchain terutama untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara on-chain, dan pengawasan transaksi privasi on-chain. Saat ini, beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong penerapan perlindungan privasi:
Solusi FHE yang dibangun oleh suatu perusahaan telah diterapkan secara luas dalam berbagai proyek perlindungan privasi. Perusahaan tersebut fokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat berukuran kecil berdasarkan teknologi TFHE, serta membangun tumpukan pengembangan FHE yang ditujukan untuk aplikasi blockchain dan AI.
Perusahaan lain telah mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka FHE, yang cocok untuk jaringan blockchain.
Ada proyek yang menggunakan Enkripsi Homomorphic untuk melindungi privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.
Sebuah jaringan menggabungkan FHE dan AI, 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 dalam hal beban komputasi yang besar dan skalabilitas yang buruk, namun melalui percepatan perangkat keras dan optimisasi algoritma, masalah-masalah ini diharapkan dapat diselesaikan secara bertahap. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan aman. Di masa depan, FHE diharapkan menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner 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.
13 Suka
Hadiah
13
6
Bagikan
Komentar
0/400
SchroedingerGas
· 08-01 07:42
Ada koin tidak jebakan seperti orang gila
Lihat AsliBalas0
FlatTax
· 08-01 07:41
btc naik bikin yang lain cukup parah
Lihat AsliBalas0
NFTDreamer
· 08-01 07:41
btc benar-benar bull semakin pelan semakin naik
Lihat AsliBalas0
not_your_keys
· 08-01 07:38
Para suckers jangan panik, ada kenaikan di tengah stabil.
Lihat AsliBalas0
DeepRabbitHole
· 08-01 07:18
Ketika popularitas menurun, bull akan datang.
Lihat AsliBalas0
GasFeeVictim
· 08-01 07:15
on-chain bertengkar semua sudah kabur, membosankan
Diskusi BTC menurun, harga naik. Teknologi FHE mungkin menjadi inti dari komputasi privasi.
Dinamika Pasar Aset Enkripsi dan Potensi Teknologi Enkripsi Homomorphic
Hingga 13 Oktober, tingkat pembicaraan dan kinerja harga aset kripto utama adalah sebagai berikut:
Sebuah platform data mencatat bahwa volume diskusi Bitcoin minggu lalu adalah 12,52K kali, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan minggu sebelumnya.
Diskusi Ethereum minggu lalu mencapai 3.63K, meningkat 3.45% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan minggu sebelumnya.
Diskusi TON minggu lalu berjumlah 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, turun sedikit 0,25% dibandingkan minggu sebelumnya.
Enkripsi Homomorphic ( FHE ) sebagai teknologi terdepan di bidang kriptografi, memiliki prospek aplikasi yang luas. Keunggulan intinya terletak pada kemampuannya untuk melakukan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi, memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pemrosesan data. FHE dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan perlindungan privasi blockchain. Meskipun demikian, jalan komersialisasi FHE masih menghadapi beberapa tantangan.
Potensi dan Skenario Aplikasi FHE
Keunggulan terbesar FHE adalah melindungi privasi data. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan daya komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin isi data diketahui oleh pihak tersebut, FHE dapat berfungsi. Pemilik data dapat mengirimkan data yang telah dienkripsi kepada pihak yang melakukan perhitungan untuk diproses, hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi, dan pemilik data dapat mendekripsi untuk mendapatkan hasil analisis. Mekanisme ini tidak hanya melindungi privasi data, tetapi juga tidak mempengaruhi pekerjaan komputasi yang diperlukan.
Untuk industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan, fungsi perlindungan privasi FHE sangat penting. Seiring dengan perkembangan komputasi awan dan AI, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dapat memberikan perlindungan privasi dalam komputasi multi-pihak, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi sensitif. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui fungsi perlindungan privasi di blockchain dan pemeriksaan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Teknologi Enkripsi Lain
Dalam bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan ( ZK ), komputasi aman multi pihak ( MPC ), dan lingkungan eksekusi tepercaya ( TEE ) adalah metode utama perlindungan privasi. Berbeda dengan ZK, FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsinya terlebih dahulu. MPC memungkinkan banyak pihak untuk melakukan perhitungan sambil menjaga data tetap terenkripsi, tanpa perlu berbagi informasi pribadi. TEE menyediakan lingkungan perhitungan yang aman, tetapi relatif terbatas dalam hal fleksibilitas pemrosesan data.
Teknologi ini masing-masing memiliki keunggulan, 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 proses komersialisasi menghadapi beberapa tantangan praktis:
Biaya komputasi besar: FHE membutuhkan sumber daya komputasi yang besar, dan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi, biayanya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial berorde tinggi, waktu pemrosesan meningkat secara polinomial, membuatnya sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Meskipun dapat mengurangi biaya melalui percepatan perangkat keras khusus, ini juga menambah kompleksitas dalam penerapan.
Kemampuan operasi yang terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data terenkripsi, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas, hal ini menjadi kendala untuk aplikasi AI yang melibatkan jaringan saraf dalam, dan sebagainya. Saat ini, skema FHE terutama cocok untuk perhitungan linear dan polinomial sederhana, aplikasi model non-linear sangat terbatas.
Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat secara drastis ketika melibatkan dataset multi-pengguna. Meskipun ada penelitian yang mengusulkan kerangka FHE multi-kunci, yang memungkinkan operasi pada dataset terenkripsi dengan kunci yang berbeda, namun manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan AI
Di era yang didorong oleh data saat ini, AI digunakan secara luas di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran tentang privasi data sering membuat pengguna enggan membagikan informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam konteks komputasi awan, FHE memungkinkan data pengguna untuk diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi data.
Keunggulan ini sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi ini mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara pemrosesan data, dan memastikan data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi end-to-end FHE memberikan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi FHE dalam Blockchain
FHE digunakan dalam blockchain terutama untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara on-chain, dan pengawasan transaksi privasi on-chain. Saat ini, beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong penerapan perlindungan privasi:
Solusi FHE yang dibangun oleh suatu perusahaan telah diterapkan secara luas dalam berbagai proyek perlindungan privasi. Perusahaan tersebut fokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat berukuran kecil berdasarkan teknologi TFHE, serta membangun tumpukan pengembangan FHE yang ditujukan untuk aplikasi blockchain dan AI.
Perusahaan lain telah mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka FHE, yang cocok untuk jaringan blockchain.
Ada proyek yang menggunakan Enkripsi Homomorphic untuk melindungi privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.
Sebuah jaringan menggabungkan FHE dan AI, 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 dalam hal beban komputasi yang besar dan skalabilitas yang buruk, namun melalui percepatan perangkat keras dan optimisasi algoritma, masalah-masalah ini diharapkan dapat diselesaikan secara bertahap. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan aman. Di masa depan, FHE diharapkan menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner untuk keamanan data.