Menjelajahi Enkripsi Homomorphic: Alat Perlindungan Privasi di Era AI
Belakangan ini, meskipun pasar enkripsi tidak seheboh tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang secara perlahan menuju kematangan. Salah satunya, fully homomorphic encryption (Enkripsi Homomorphic Penuh, disingkat FHE) adalah teknologi yang patut diperhatikan.
Untuk memahami konsep FHE yang tampaknya rumit ini, kita perlu terlebih dahulu memahami arti dari "enkripsi" dan "homomorfik", serta mengapa kita perlu "sepenuhnya".
Konsep Dasar enkripsi
enkripsi adalah metode umum untuk melindungi keamanan informasi. Misalnya, jika Alice ingin mengirimkan informasi rahasia "1314 520" kepada Bob melalui pihak ketiga, dia bisa menggunakan metode enkripsi sederhana dengan mengalikan angka dengan 2, mengubah informasi menjadi "2628 1040". Setelah Bob menerima, dia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mendekripsi dan mendapatkan informasi asli. Metode enkripsi simetris ini memungkinkan pengiriman informasi secara aman tanpa mempercayai pihak ketiga.
Ciri-ciri Enkripsi Homomorphic
Enkripsi Homomorphic lebih lanjut, yang memungkinkan perhitungan dilakukan pada data yang terenkripsi tanpa perlu mendekripsinya terlebih dahulu. Bayangkan sebuah skenario: Alice yang berusia 7 tahun perlu menghitung biaya listrik selama 12 bulan, masing-masing 400 yuan, tetapi dia tidak bisa melakukan perhitungan yang rumit dan juga tidak ingin mengungkapkan jumlah spesifik. Dia dapat mengenkripsi angka tersebut (misalnya dengan mengalikan semuanya dengan 2), kemudian meminta seseorang untuk menghitung hasil dari 800×24. Setelah mendapatkan 19200, Alice hanya perlu membaginya dengan 4 untuk mengetahui bahwa biaya listrik yang sebenarnya adalah 4800 yuan. Ini adalah contoh sederhana dari enkripsi homomorphic perkalian.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, enkripsi homomorphic yang sederhana dapat diretas. Enkripsi homomorphic sepenuhnya membuat peretasan menjadi hampir tidak mungkin dengan memperkenalkan noise yang lebih kompleks dan memungkinkan penjumlahan dan perkalian secara arbitrer. Ini dapat menangani operasi polinomial yang lebih kompleks, hampir dapat mengekspresikan sebagian besar masalah matematika di dunia, dan tidak terbatas pada perhitungan sederhana.
Fully homomorphic encryption baru mencapai kemajuan yang signifikan pada tahun 2009, menjadi salah satu pencapaian penting di bidang kriptografi.
Aplikasi FHE di bidang AI
Teknologi FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang AI. Saat ini, pelatihan model AI memerlukan data dalam jumlah besar, tetapi banyak data tersebut memiliki tingkat sensitivitas yang tinggi. FHE dapat menyelesaikan kontradiksi ini:
Enkripsi data sensitif dengan FHE
Menggunakan enkripsi data untuk melatih AI
AI menghasilkan hasil enkripsi
Pengguna melakukan dekripsi hasil secara aman di lokal
Cara ini melindungi privasi data sekaligus tidak mempengaruhi kemampuan komputasi AI, mencapai tujuan "baik ini maupun itu".
Kasus Aplikasi Praktis FHE
Dalam aplikasi nyata, FHE dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah sensitif seperti pengenalan wajah. Ini memungkinkan mesin untuk menentukan apakah itu adalah manusia nyata, sambil tidak menyentuh informasi sensitif wajah apa pun.
Namun, perhitungan FHE memerlukan kekuatan komputasi yang besar. Untuk itu, beberapa proyek sedang membangun jaringan kekuatan komputasi dan fasilitas pendukung yang khusus. Misalnya, sebuah proyek telah mengusulkan arsitektur jaringan yang menggabungkan karakteristik PoW dan PoS, serta meluncurkan perangkat keras khusus dan aset NFT yang mirip dengan "sertifikat kerja".
Makna FHE untuk Perkembangan AI
Jika teknologi FHE dapat diterapkan secara luas di bidang AI, itu akan membawa kabar baik yang besar bagi AI. Saat ini, banyak negara fokus pada regulasi AI yang berfokus pada keamanan data dan perlindungan privasi. Penerapan FHE dapat secara fundamental menyelesaikan masalah ini, memungkinkan AI untuk memanfaatkan kemampuannya yang kuat sambil melindungi privasi.
Dari keamanan negara hingga privasi pribadi, pentingnya teknologi FHE tidak perlu diragukan lagi. Di era AI yang akan datang, FHE kemungkinan besar akan menjadi garis pertahanan terakhir manusia dalam melindungi privasi data. Seiring dengan perkembangan teknologi yang terus berlanjut, kami berharap dapat melihat FHE memainkan peran uniknya di lebih banyak bidang, memberikan kontribusi untuk keamanan dan perlindungan privasi dunia digital.
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.
9 Suka
Hadiah
9
6
Bagikan
Komentar
0/400
NeverVoteOnDAO
· 20jam yang lalu
Privasi? Memiliki uang adalah privasi!
Lihat AsliBalas0
ColdWalletGuardian
· 20jam yang lalu
Akhirnya aku menunggumu ya FHE
Lihat AsliBalas0
DefiPlaybook
· 20jam yang lalu
enkripsi begitu? Hasil kali ini bisa mengalahkan APY!
Lihat AsliBalas0
TokenAlchemist
· 20jam yang lalu
meh, dia hanya pertunjukan keamanan lainnya. alpha sejati ada dalam ekstraksi MEV jujur saja
Lihat AsliBalas0
DaisyUnicorn
· 20jam yang lalu
Perlindungan privasi data dari kelopak bunga kecil yang menari~ lebih layak ditunggu daripada unicorn yang bersinar.
Enkripsi Homomorphic: Teknologi revolusioner untuk melindungi privasi data di era AI
Menjelajahi Enkripsi Homomorphic: Alat Perlindungan Privasi di Era AI
Belakangan ini, meskipun pasar enkripsi tidak seheboh tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang secara perlahan menuju kematangan. Salah satunya, fully homomorphic encryption (Enkripsi Homomorphic Penuh, disingkat FHE) adalah teknologi yang patut diperhatikan.
Untuk memahami konsep FHE yang tampaknya rumit ini, kita perlu terlebih dahulu memahami arti dari "enkripsi" dan "homomorfik", serta mengapa kita perlu "sepenuhnya".
Konsep Dasar enkripsi
enkripsi adalah metode umum untuk melindungi keamanan informasi. Misalnya, jika Alice ingin mengirimkan informasi rahasia "1314 520" kepada Bob melalui pihak ketiga, dia bisa menggunakan metode enkripsi sederhana dengan mengalikan angka dengan 2, mengubah informasi menjadi "2628 1040". Setelah Bob menerima, dia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mendekripsi dan mendapatkan informasi asli. Metode enkripsi simetris ini memungkinkan pengiriman informasi secara aman tanpa mempercayai pihak ketiga.
Ciri-ciri Enkripsi Homomorphic
Enkripsi Homomorphic lebih lanjut, yang memungkinkan perhitungan dilakukan pada data yang terenkripsi tanpa perlu mendekripsinya terlebih dahulu. Bayangkan sebuah skenario: Alice yang berusia 7 tahun perlu menghitung biaya listrik selama 12 bulan, masing-masing 400 yuan, tetapi dia tidak bisa melakukan perhitungan yang rumit dan juga tidak ingin mengungkapkan jumlah spesifik. Dia dapat mengenkripsi angka tersebut (misalnya dengan mengalikan semuanya dengan 2), kemudian meminta seseorang untuk menghitung hasil dari 800×24. Setelah mendapatkan 19200, Alice hanya perlu membaginya dengan 4 untuk mengetahui bahwa biaya listrik yang sebenarnya adalah 4800 yuan. Ini adalah contoh sederhana dari enkripsi homomorphic perkalian.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, enkripsi homomorphic yang sederhana dapat diretas. Enkripsi homomorphic sepenuhnya membuat peretasan menjadi hampir tidak mungkin dengan memperkenalkan noise yang lebih kompleks dan memungkinkan penjumlahan dan perkalian secara arbitrer. Ini dapat menangani operasi polinomial yang lebih kompleks, hampir dapat mengekspresikan sebagian besar masalah matematika di dunia, dan tidak terbatas pada perhitungan sederhana.
Fully homomorphic encryption baru mencapai kemajuan yang signifikan pada tahun 2009, menjadi salah satu pencapaian penting di bidang kriptografi.
Aplikasi FHE di bidang AI
Teknologi FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang AI. Saat ini, pelatihan model AI memerlukan data dalam jumlah besar, tetapi banyak data tersebut memiliki tingkat sensitivitas yang tinggi. FHE dapat menyelesaikan kontradiksi ini:
Cara ini melindungi privasi data sekaligus tidak mempengaruhi kemampuan komputasi AI, mencapai tujuan "baik ini maupun itu".
Kasus Aplikasi Praktis FHE
Dalam aplikasi nyata, FHE dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah sensitif seperti pengenalan wajah. Ini memungkinkan mesin untuk menentukan apakah itu adalah manusia nyata, sambil tidak menyentuh informasi sensitif wajah apa pun.
Namun, perhitungan FHE memerlukan kekuatan komputasi yang besar. Untuk itu, beberapa proyek sedang membangun jaringan kekuatan komputasi dan fasilitas pendukung yang khusus. Misalnya, sebuah proyek telah mengusulkan arsitektur jaringan yang menggabungkan karakteristik PoW dan PoS, serta meluncurkan perangkat keras khusus dan aset NFT yang mirip dengan "sertifikat kerja".
Makna FHE untuk Perkembangan AI
Jika teknologi FHE dapat diterapkan secara luas di bidang AI, itu akan membawa kabar baik yang besar bagi AI. Saat ini, banyak negara fokus pada regulasi AI yang berfokus pada keamanan data dan perlindungan privasi. Penerapan FHE dapat secara fundamental menyelesaikan masalah ini, memungkinkan AI untuk memanfaatkan kemampuannya yang kuat sambil melindungi privasi.
Dari keamanan negara hingga privasi pribadi, pentingnya teknologi FHE tidak perlu diragukan lagi. Di era AI yang akan datang, FHE kemungkinan besar akan menjadi garis pertahanan terakhir manusia dalam melindungi privasi data. Seiring dengan perkembangan teknologi yang terus berlanjut, kami berharap dapat melihat FHE memainkan peran uniknya di lebih banyak bidang, memberikan kontribusi untuk keamanan dan perlindungan privasi dunia digital.