Enkripsi Homomorfik Penuh FHE: Pelindung Privasi di Era AI

Belakangan ini, kondisi pasar sedang lesu, memberi kita lebih banyak waktu untuk memperhatikan perkembangan beberapa teknologi baru. Meskipun pasar enkripsi tahun 2024 tidak seheboh tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap menuju kedewasaan. Hari ini, kita akan fokus pada teknologi yang menarik: Enkripsi Homomorphic (Fully Homomorphic Encryption, disingkat FHE).

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

Enkripsi Dasar

Enkripsi adalah metode umum untuk melindungi keamanan informasi. Misalkan Alice ingin mengirimkan pesan rahasia kepada Bob "1314 520", tetapi harus melalui pihak ketiga C. Untuk memastikan keamanan informasi, Alice dapat menggunakan metode enkripsi sederhana, seperti mengalikan setiap angka dengan 2, menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerima pesan tersebut, ia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mendapatkan informasi asli. Metode ini memungkinkan kedua belah pihak untuk melakukan komunikasi yang rahasia tanpa mempercayai pengirim.

Enkripsi Homomorphic yang Tingkat Lanjut

Enkripsi Homomorphic lebih jauh lagi. Bayangkan Alice baru berusia 7 tahun, hanya bisa melakukan operasi dasar kali 2 dan bagi 2. Dia perlu menghitung total tagihan listrik di rumah selama 12 bulan, masing-masing 400 yuan, tetapi tidak ingin orang lain mengetahui jumlah pasti. Jadi, dia mengalikan 400 dan 12 masing-masing dengan 2, dan memberitahu C untuk menghitung hasil dari 800 kali 24. C menghitung 19200, lalu Alice membagi hasil tersebut dengan 4, mendapatkan jawaban yang benar 4800 yuan. Dalam proses ini, C membantu menyelesaikan perhitungan yang kompleks, tetapi tidak tahu data sebenarnya, mencerminkan karakteristik enkripsi homomorphic.

Kebutuhan Enkripsi Homomorfik Penuh

Namun, enkripsi homomorphic yang sederhana masih memiliki keterbatasan. Jika C cukup pintar, ia mungkin dapat membongkar data asli melalui metode brute force. Enkripsi homomorphic sepenuhnya dengan memperkenalkan kebisingan dan operasi yang lebih kompleks membuat pembongkaran menjadi hampir mustahil. Ini memungkinkan operasi penjumlahan dan perkalian yang tidak terbatas pada data terenkripsi, dan setelah dekripsi, hasilnya tetap benar. Teknologi ini baru mencapai kemajuan yang signifikan pada tahun 2009.

Aplikasi FHE di Bidang AI

Teknologi FHE memiliki potensi besar di bidang AI. Tantangan utama yang dihadapi perkembangan AI saat ini adalah bagaimana mendapatkan cukup data pelatihan sambil melindungi privasi data. FHE menawarkan solusi yang mungkin:

1. Pengguna dapat mengenkripsi data sensitif dengan cara FHE.
2. Menyediakan data terenkripsi kepada AI untuk perhitungan.
3. AI menghasilkan hasil enkripsi.
4. Pengguna mendekripsi hasil di lingkungan keamanan lokal.

Cara ini memungkinkan AI untuk menyelesaikan tugas perhitungan tanpa mengakses data sensitif asli, yang secara signifikan meningkatkan keamanan penggunaan data.

Aplikasi Praktis FHE

Teknologi FHE dapat diterapkan di berbagai bidang, seperti pengenalan wajah. Ini dapat memungkinkan mesin untuk menentukan apakah itu adalah manusia sambil melindungi privasi pengguna. Namun, perhitungan FHE memerlukan dukungan daya komputasi yang besar, yang mendorong beberapa proyek untuk mulai membangun jaringan daya komputasi khusus dan fasilitas pendukung.

Jika teknologi FHE dapat diterapkan secara besar-besaran di bidang AI, itu akan sangat mengurangi masalah privasi dan keamanan data yang dihadapi dalam perkembangan AI saat ini. Dari intelijen militer dalam konflik internasional hingga membuka kunci ponsel dalam kehidupan sehari-hari, FHE dapat menjadi teknologi kunci untuk melindungi privasi.

Di era perkembangan pesat AI ini, kematangan teknologi FHE tanpa diragukan lagi akan menjadi penghalang penting bagi manusia dalam melindungi privasi pribadi. Ini memberikan kita kemungkinan untuk menikmati kenyamanan yang dibawa oleh AI sambil tetap menjaga keamanan data.