Teknologi Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): Jembatan antara Perlindungan Privasi dan Perkembangan AI

Dalam beberapa waktu terakhir, fluktuasi pasar relatif kecil, memberikan kita lebih banyak waktu untuk memperhatikan beberapa teknologi baru yang sedang muncul. Meskipun pasar enkripsi 2024 tidak seaktif tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang sedang menuju kematangan, seperti "全同态加密" (Fully Homomorphic Encryption, disingkat FHE) yang akan kita bahas hari ini.

Untuk memahami konsep kompleks FHE ini, kita perlu terlebih dahulu memahami arti dari "enkripsi", "homomorfik", dan "sepenuhnya".

Konsep Dasar Enkripsi

enkripsi adalah metode untuk melindungi keamanan informasi. Misalkan Alice ingin mengirimkan sebuah nomor rahasia "1314 520" kepada Bob, tetapi harus melalui pihak ketiga C. Untuk menjaga kerahasiaan, Alice dapat mengalikan setiap angka dengan 2, menjadi "2628 1040". Setelah Bob menerima, ia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mengembalikan informasi asli. Ini adalah salah satu cara enkripsi simetris yang sederhana.

Prinsip Enkripsi Homomorphic

Enkripsi Homomorphic lebih lanjut lagi, memungkinkan perhitungan pada data yang dienkripsi tanpa perlu didekripsi. Misalnya, Alice perlu menghitung biaya listrik selama 12 bulan, masing-masing 400 yuan, tetapi dia tidak ingin orang lain mengetahui jumlah yang tepat. Dia dapat mengenkripsi 400 dan 12 dengan mengalikan masing-masing dengan 2, sehingga C dapat menghitung 800×24. Setelah C mendapatkan hasil 19200, Alice kemudian membaginya dengan 4, sehingga dia mendapatkan jawaban yang benar yaitu 4800 yuan. Dalam proses ini, C tidak tahu apa yang sebenarnya sedang dihitung.

Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh

Namun, enkripsi homomorphic sederhana mungkin dapat dipecahkan. Enkripsi homomorphic sepenuhnya dengan memperkenalkan operasi matematis yang lebih kompleks, membuat data terenkripsi hampir tidak mungkin untuk dipecahkan, sambil memungkinkan penjumlahan dan perkalian dilakukan dalam keadaan terenkripsi sebanyak yang diinginkan. Ini menjadikan enkripsi homomorphic sepenuhnya sebagai terobosan penting dalam kriptografi.

Aplikasi FHE di bidang AI

Teknologi FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang AI. AI membutuhkan banyak data untuk pelatihan, tetapi data ini seringkali melibatkan privasi. FHE memungkinkan perhitungan dan pembelajaran AI pada data yang dienkripsi sambil melindungi privasi data. Contohnya:

1. Pengguna dapat mengenkripsi data sensitif dan memberikannya kepada AI.
2. AI melakukan perhitungan dan pembelajaran pada data terenkripsi.
3. AI mengeluarkan hasil enkripsi.
4. Pengguna mendekripsi hasil secara lokal, memperoleh informasi yang diperlukan.

Metode ini melindungi privasi pengguna sekaligus tidak mempengaruhi kinerja AI.

Aplikasi Praktis FHE

Teknologi FHE dapat diterapkan di berbagai bidang, seperti pengenalan wajah. Ini dapat menentukan apakah itu adalah manusia nyata tanpa mengakses data wajah asli. Ini menyelesaikan kontradiksi antara perlindungan privasi dan implementasi fungsi.

Namun, perhitungan FHE membutuhkan daya komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang membangun jaringan daya komputasi khusus dan infrastruktur pendukung. Misalnya, suatu proyek meluncurkan perangkat keras mirip perangkat penambangan dan sebuah NFT khusus, yang digunakan untuk mendukung operasi jaringan FHE-nya.

Arti FHE untuk Pengembangan AI

Jika teknologi FHE dapat diterapkan secara luas di bidang AI, itu akan sangat mendorong perkembangan AI. Saat ini, banyak negara fokus pada regulasi AI yang terutama berfokus pada keamanan data dan perlindungan privasi. Kematangan teknologi FHE mungkin menjadi kunci untuk menyelesaikan masalah ini.

Dari keamanan nasional hingga perlindungan privasi pribadi, teknologi FHE memiliki ruang aplikasi yang potensial. Di era perkembangan AI yang pesat, FHE mungkin menjadi garis pertahanan terakhir untuk melindungi privasi manusia.