Enkripsi Homomorphic Penuh FHE: Alat Perlindungan Privasi di Era AI
Pasar enkripsi baru-baru ini meskipun tidak banyak berfluktuasi, tetapi masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap menjadi matang. Di antaranya, Enkripsi Homomorphic sepenuhnya (Fully Homomorphic Encryption, disingkat FHE) adalah teknologi yang patut diperhatikan. Pada bulan Mei tahun ini, pendiri Ethereum Vitalik Buterin juga secara khusus menulis tentang konten terkait FHE.
Untuk memahami konsep kompleks FHE ini, kita perlu terlebih dahulu memahami arti dari "enkripsi" dan "homomorfik", serta mengapa kita memerlukan "fully" homomorphic encryption.
enkripsi dasar
enkripsi adalah metode umum untuk melindungi keamanan informasi. Misalkan Alice ingin mengirim pesan rahasia "1314 520" kepada Bob melalui pihak ketiga C, dia dapat menggunakan metode enkripsi simetris sederhana, dengan mengalikan setiap angka dengan 2, menjadi "2628 1040". Setelah Bob menerima, dia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mendekripsi dan mendapatkan informasi asli. Dengan cara ini, meskipun C terlibat dalam proses pengiriman informasi, dia tidak dapat mengetahui isi yang sebenarnya.
Enkripsi Homomorphic yang Lanjutan
Enkripsi Homomorphic melangkah lebih jauh, memungkinkan perhitungan langsung pada data yang telah dienkripsi tanpa perlu mendekripsinya terlebih dahulu. Misalnya, anggaplah Alice yang berusia 7 tahun hanya bisa melakukan operasi sederhana seperti mengalikan 2 dan membagi 2, dia perlu menghitung biaya listrik di rumahnya selama 12 bulan (400 yuan per bulan), tetapi dia tidak ingin orang lain mengetahui jumlah pastinya.
Alice dapat mengalikan 400 dan 12 masing-masing dengan 2 enkripsi, menjadi 800 dan 24, kemudian meminta C untuk membantu menghitung 800×24. Setelah C menghitung hasilnya 19200, dia memberitahu Alice, kemudian Alice membagi hasil tersebut dengan 4, sehingga dia mendapatkan total tagihan listrik yang benar sebesar 4800 yuan. Dalam proses ini, C tidak mengetahui apa yang sebenarnya dihitung, yang mencerminkan sifat enkripsi homomorphic.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, enkripsi homomorphic sederhana masih memiliki keterbatasan. Misalnya, jika C cukup cerdas, ia mungkin dapat memecahkan data asli dengan metode brute force. Selain itu, enkripsi homomorphic sederhana hanya dapat mendukung sejumlah operasi tertentu yang terbatas.
Enkripsi Homomorphic sepenuhnya (FHE) telah melampaui batasan-batasan ini. Ini memungkinkan untuk melakukan operasi penjumlahan dan perkalian berulang kali pada data yang terenkripsi, hampir dapat mengekspresikan sebagian besar masalah matematika di dunia. FHE dengan memperkenalkan kebisingan yang lebih kompleks, membuat pihak ketiga hampir tidak mungkin untuk memecahkan data asli, benar-benar mewujudkan keuntungan ganda penggunaan data dan perlindungan privasi.
Prospek Aplikasi FHE
Teknologi FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang AI. Saat ini, pelatihan AI membutuhkan banyak data, tetapi banyak data tersebut sangat sensitif. FHE dapat melindungi privasi data sambil memungkinkan AI untuk melakukan perhitungan dan pembelajaran pada data yang terenkripsi.
Secara spesifik, pengguna dapat memberikan data sensitif kepada sistem AI setelah mengenkripsinya dengan FHE. Sistem AI memproses data terenkripsi tersebut dan mengeluarkan hasil yang juga terenkripsi. Pengguna kemudian dapat mendekripsi hasil tersebut di lingkungan aman lokal. Cara ini memastikan bahwa AI mendapatkan cukup data pelatihan, sekaligus memastikan bahwa privasi pengguna tidak terungkap.
Tantangan dan Perkembangan Teknologi FHE
Meskipun prospek FHE sangat luas, aplikasi praktis masih menghadapi tantangan. Masalah utama adalah bahwa perhitungan FHE memerlukan dukungan daya komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang menjelajahi pembentukan jaringan daya komputasi khusus dan fasilitas pendukung.
Seiring dengan kemajuan teknologi yang terus menerus, FHE diharapkan menjadi teknologi kunci untuk melindungi privasi data di era AI. Dari perlindungan privasi individu hingga keamanan nasional, FHE dapat memainkan peran penting. Di dunia yang didorong oleh AI di masa depan, teknologi FHE mungkin akan menjadi garis pertahanan terakhir dalam menjaga keamanan data pribadi dan organisasi.
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
4
Bagikan
Komentar
0/400
WalletWhisperer
· 12jam yang lalu
Bicara banyak seperti ini, tetap saja hanya omong kosong.
Lihat AsliBalas0
0xOverleveraged
· 12jam yang lalu
Wah, dunia teknologi lagi bikin hal baru lagi.
Lihat AsliBalas0
DecentralizedElder
· 12jam yang lalu
Sekali lagi V神 membuat masalah
Lihat AsliBalas0
LiquidityOracle
· 12jam yang lalu
Vitalik Buterin sudah keluar untuk memberikan pandangannya. bull beer
FHE fully homomorphic encryption: Alat perlindungan privasi baru di era AI
Enkripsi Homomorphic Penuh FHE: Alat Perlindungan Privasi di Era AI
Pasar enkripsi baru-baru ini meskipun tidak banyak berfluktuasi, tetapi masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap menjadi matang. Di antaranya, Enkripsi Homomorphic sepenuhnya (Fully Homomorphic Encryption, disingkat FHE) adalah teknologi yang patut diperhatikan. Pada bulan Mei tahun ini, pendiri Ethereum Vitalik Buterin juga secara khusus menulis tentang konten terkait FHE.
Untuk memahami konsep kompleks FHE ini, kita perlu terlebih dahulu memahami arti dari "enkripsi" dan "homomorfik", serta mengapa kita memerlukan "fully" homomorphic encryption.
enkripsi dasar
enkripsi adalah metode umum untuk melindungi keamanan informasi. Misalkan Alice ingin mengirim pesan rahasia "1314 520" kepada Bob melalui pihak ketiga C, dia dapat menggunakan metode enkripsi simetris sederhana, dengan mengalikan setiap angka dengan 2, menjadi "2628 1040". Setelah Bob menerima, dia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mendekripsi dan mendapatkan informasi asli. Dengan cara ini, meskipun C terlibat dalam proses pengiriman informasi, dia tidak dapat mengetahui isi yang sebenarnya.
Enkripsi Homomorphic yang Lanjutan
Enkripsi Homomorphic melangkah lebih jauh, memungkinkan perhitungan langsung pada data yang telah dienkripsi tanpa perlu mendekripsinya terlebih dahulu. Misalnya, anggaplah Alice yang berusia 7 tahun hanya bisa melakukan operasi sederhana seperti mengalikan 2 dan membagi 2, dia perlu menghitung biaya listrik di rumahnya selama 12 bulan (400 yuan per bulan), tetapi dia tidak ingin orang lain mengetahui jumlah pastinya.
Alice dapat mengalikan 400 dan 12 masing-masing dengan 2 enkripsi, menjadi 800 dan 24, kemudian meminta C untuk membantu menghitung 800×24. Setelah C menghitung hasilnya 19200, dia memberitahu Alice, kemudian Alice membagi hasil tersebut dengan 4, sehingga dia mendapatkan total tagihan listrik yang benar sebesar 4800 yuan. Dalam proses ini, C tidak mengetahui apa yang sebenarnya dihitung, yang mencerminkan sifat enkripsi homomorphic.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, enkripsi homomorphic sederhana masih memiliki keterbatasan. Misalnya, jika C cukup cerdas, ia mungkin dapat memecahkan data asli dengan metode brute force. Selain itu, enkripsi homomorphic sederhana hanya dapat mendukung sejumlah operasi tertentu yang terbatas.
Enkripsi Homomorphic sepenuhnya (FHE) telah melampaui batasan-batasan ini. Ini memungkinkan untuk melakukan operasi penjumlahan dan perkalian berulang kali pada data yang terenkripsi, hampir dapat mengekspresikan sebagian besar masalah matematika di dunia. FHE dengan memperkenalkan kebisingan yang lebih kompleks, membuat pihak ketiga hampir tidak mungkin untuk memecahkan data asli, benar-benar mewujudkan keuntungan ganda penggunaan data dan perlindungan privasi.
Prospek Aplikasi FHE
Teknologi FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang AI. Saat ini, pelatihan AI membutuhkan banyak data, tetapi banyak data tersebut sangat sensitif. FHE dapat melindungi privasi data sambil memungkinkan AI untuk melakukan perhitungan dan pembelajaran pada data yang terenkripsi.
Secara spesifik, pengguna dapat memberikan data sensitif kepada sistem AI setelah mengenkripsinya dengan FHE. Sistem AI memproses data terenkripsi tersebut dan mengeluarkan hasil yang juga terenkripsi. Pengguna kemudian dapat mendekripsi hasil tersebut di lingkungan aman lokal. Cara ini memastikan bahwa AI mendapatkan cukup data pelatihan, sekaligus memastikan bahwa privasi pengguna tidak terungkap.
Tantangan dan Perkembangan Teknologi FHE
Meskipun prospek FHE sangat luas, aplikasi praktis masih menghadapi tantangan. Masalah utama adalah bahwa perhitungan FHE memerlukan dukungan daya komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang menjelajahi pembentukan jaringan daya komputasi khusus dan fasilitas pendukung.
Seiring dengan kemajuan teknologi yang terus menerus, FHE diharapkan menjadi teknologi kunci untuk melindungi privasi data di era AI. Dari perlindungan privasi individu hingga keamanan nasional, FHE dapat memainkan peran penting. Di dunia yang didorong oleh AI di masa depan, teknologi FHE mungkin akan menjadi garis pertahanan terakhir dalam menjaga keamanan data pribadi dan organisasi.