Aset Kripto pasar mingguan dan analisis teknologi Enkripsi Homomorphic
Hingga 13 Oktober, platform data telah melakukan statistik terhadap tingkat diskusi dan perubahan harga dari aset kripto utama.
Diskusi tentang Bitcoin minggu lalu berjumlah 12,52K, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan minggu sebelumnya.
Diskusi tentang Ethereum minggu lalu mencapai 3,63K kali, meningkat 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Namun, harga pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan minggu sebelumnya.
Jumlah diskusi TON minggu lalu adalah 782 kali, turun 12,63% secara bulanan. Harga pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, turun sedikit 0,25% dibandingkan minggu sebelumnya.
Enkripsi Homomorphic ( FHE ) adalah teknologi yang menjanjikan di bidang kriptografi, yang memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi. Fitur ini memberikan dukungan kuat untuk perlindungan privasi dan pemrosesan data, dan dapat diterapkan secara luas dalam berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan perlindungan privasi blockchain. Meskipun prospek aplikasi FHE sangat luas, namun masih menghadapi banyak tantangan di jalan komersialisasi.
Potensi dan Skenario Aplikasi FHE
Keunggulan terbesar FHE terletak pada perlindungan privasi. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin pihak tersebut mengakses isi konkret, FHE dapat berfungsi. Pemilik data dapat mengirimkan data yang telah dienkripsi kepada pihak pengolah untuk diproses, hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenskripsi, dan pemilik data dapat mendekripsi untuk mendapatkan hasil analisis. Mekanisme ini secara efektif melindungi privasi data, sekaligus memungkinkan pihak pengolah menyelesaikan pekerjaan yang dibutuhkan.
Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting bagi industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan. Dengan perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dapat menyediakan perlindungan komputasi multipihak dalam skenario ini, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui fungsi perlindungan privasi di atas rantai dan pemeriksaan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Dalam bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan (ZK), komputasi multi pihak (MPC) dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) adalah metode utama perlindungan privasi. Berbeda dengan ZK, FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan berbagai pihak untuk melakukan perhitungan dalam keadaan data terenkripsi tanpa perlu berbagi informasi pribadi satu sama lain. TEE menyediakan perhitungan dalam lingkungan yang aman, tetapi fleksibilitas dalam pengolahan data relatif terbatas.
Teknologi enkripsi ini masing-masing memiliki keunggulan, tetapi dalam mendukung tugas perhitungan kompleks, FHE tampil sangat baik. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk dalam aplikasi praktis, yang membuatnya sering kali tidak mampu memenuhi kebutuhan aplikasi waktu nyata.
Keterbatasan dan Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE kuat, namun dalam aplikasi komersial menghadapi tantangan praktis:
Biaya komputasi skala besar: FHE membutuhkan sumber daya komputasi yang besar, dan biayanya meningkat secara signifikan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi. Untuk operasi polinomial tingkat tinggi, waktu pemrosesan meningkat secara polinomial, sehingga sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Mengurangi biaya perlu bergantung pada akselerasi perangkat keras khusus, tetapi ini juga meningkatkan kompleksitas penyebaran.
Kemampuan operasi terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian pada data terenkripsi, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas, yang menjadi kendala untuk aplikasi kecerdasan buatan seperti jaringan saraf dalam. Saat ini, skema FHE terutama cocok untuk perhitungan linier dan polinomial sederhana, aplikasi model non-linear sangat terbatas.
Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat tajam saat melibatkan kumpulan data multi-pengguna. Meskipun ada penelitian yang mengusulkan kerangka FHE multi-kunci, yang memungkinkan operasi pada kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era data-driven saat ini, kecerdasan buatan (AI) banyak digunakan di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran tentang privasi data membuat pengguna sering enggan untuk membagikan informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, data biasanya dienkripsi selama proses transmisi dan penyimpanan, tetapi sering kali dalam keadaan teks biasa selama pemrosesan. Dengan FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi.
Keunggulan ini menjadi sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi ini mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara data mereka diproses dan memastikan data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi Homomorphic (FHE) memberikan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi dan Proyek FHE Saat Ini di Blockchain
Aplikasi FHE di blockchain terutama berfokus pada perlindungan privasi data, termasuk privasi di dalam rantai, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara di dalam rantai, dan pemeriksaan transaksi privasi di dalam rantai. Saat ini, beberapa proyek memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong pencapaian perlindungan privasi.
Beberapa proyek yang berbasis teknologi FHE meliputi:
Fokus pada solusi operasi Boolean dan operasi bilangan bulat panjang rendah, membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.
Mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka HyperghraphFHE, yang cocok untuk jaringan blockchain.
Memanfaatkan Enkripsi Homomorphic (FHE) untuk melindungi privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.
Menggabungkan FHE dengan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
Sebagai solusi Layer 2 untuk Ethereum, mendukung FHE Rollups dan FHE Coprocessors, kompatibel dengan EVM dan mendukung kontrak pintar yang ditulis dalam Solidity.
Kesimpulan
FHE sebagai salah satu teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data terenkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun saat ini aplikasi komersial FHE masih menghadapi tantangan terkait biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Selain itu, seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan yang aman. Di masa depan, FHE berpotensi menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner baru untuk keamanan data.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
12 Suka
Hadiah
12
6
Bagikan
Komentar
0/400
OldLeekConfession
· 9jam yang lalu
eth masih berpura-pura menderita
Lihat AsliBalas0
DeFi_Dad_Jokes
· 10jam yang lalu
Apakah masih bercerita untuk memperdaya para suckers?
Lihat AsliBalas0
DeadTrades_Walking
· 10jam yang lalu
BTC masih naik, koin lainnya benar-benar pump.
Lihat AsliBalas0
HypotheticalLiquidator
· 10jam yang lalu
Topeng bull run teknis, manajemen risiko adalah kuncinya
Lihat AsliBalas0
DAOdreamer
· 10jam yang lalu
turun turun tidak ada habisnya kapan ini akan berakhir
Lihat AsliBalas0
ImpermanentPhobia
· 10jam yang lalu
Penimbunan Koin untuk bull run, suckers paham sedikit.
Laporan Mingguan Pasar Aset Kripto: BTC naik 1,62% ETH turun 4% Analisis Prospek Aplikasi Teknologi FHE
Aset Kripto pasar mingguan dan analisis teknologi Enkripsi Homomorphic
Hingga 13 Oktober, platform data telah melakukan statistik terhadap tingkat diskusi dan perubahan harga dari aset kripto utama.
Diskusi tentang Bitcoin minggu lalu berjumlah 12,52K, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan minggu sebelumnya.
Diskusi tentang Ethereum minggu lalu mencapai 3,63K kali, meningkat 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Namun, harga pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan minggu sebelumnya.
Jumlah diskusi TON minggu lalu adalah 782 kali, turun 12,63% secara bulanan. Harga pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, turun sedikit 0,25% dibandingkan minggu sebelumnya.
Enkripsi Homomorphic ( FHE ) adalah teknologi yang menjanjikan di bidang kriptografi, yang memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi. Fitur ini memberikan dukungan kuat untuk perlindungan privasi dan pemrosesan data, dan dapat diterapkan secara luas dalam berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan perlindungan privasi blockchain. Meskipun prospek aplikasi FHE sangat luas, namun masih menghadapi banyak tantangan di jalan komersialisasi.
Potensi dan Skenario Aplikasi FHE
Keunggulan terbesar FHE terletak pada perlindungan privasi. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin pihak tersebut mengakses isi konkret, FHE dapat berfungsi. Pemilik data dapat mengirimkan data yang telah dienkripsi kepada pihak pengolah untuk diproses, hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenskripsi, dan pemilik data dapat mendekripsi untuk mendapatkan hasil analisis. Mekanisme ini secara efektif melindungi privasi data, sekaligus memungkinkan pihak pengolah menyelesaikan pekerjaan yang dibutuhkan.
Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting bagi industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan. Dengan perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dapat menyediakan perlindungan komputasi multipihak dalam skenario ini, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui fungsi perlindungan privasi di atas rantai dan pemeriksaan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Dalam bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan (ZK), komputasi multi pihak (MPC) dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) adalah metode utama perlindungan privasi. Berbeda dengan ZK, FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan berbagai pihak untuk melakukan perhitungan dalam keadaan data terenkripsi tanpa perlu berbagi informasi pribadi satu sama lain. TEE menyediakan perhitungan dalam lingkungan yang aman, tetapi fleksibilitas dalam pengolahan data relatif terbatas.
Teknologi enkripsi ini masing-masing memiliki keunggulan, tetapi dalam mendukung tugas perhitungan kompleks, FHE tampil sangat baik. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk dalam aplikasi praktis, yang membuatnya sering kali tidak mampu memenuhi kebutuhan aplikasi waktu nyata.
Keterbatasan dan Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE kuat, namun dalam aplikasi komersial menghadapi tantangan praktis:
Biaya komputasi skala besar: FHE membutuhkan sumber daya komputasi yang besar, dan biayanya meningkat secara signifikan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi. Untuk operasi polinomial tingkat tinggi, waktu pemrosesan meningkat secara polinomial, sehingga sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Mengurangi biaya perlu bergantung pada akselerasi perangkat keras khusus, tetapi ini juga meningkatkan kompleksitas penyebaran.
Kemampuan operasi terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian pada data terenkripsi, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas, yang menjadi kendala untuk aplikasi kecerdasan buatan seperti jaringan saraf dalam. Saat ini, skema FHE terutama cocok untuk perhitungan linier dan polinomial sederhana, aplikasi model non-linear sangat terbatas.
Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat tajam saat melibatkan kumpulan data multi-pengguna. Meskipun ada penelitian yang mengusulkan kerangka FHE multi-kunci, yang memungkinkan operasi pada kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era data-driven saat ini, kecerdasan buatan (AI) banyak digunakan di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran tentang privasi data membuat pengguna sering enggan untuk membagikan informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, data biasanya dienkripsi selama proses transmisi dan penyimpanan, tetapi sering kali dalam keadaan teks biasa selama pemrosesan. Dengan FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi.
Keunggulan ini menjadi sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi ini mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara data mereka diproses dan memastikan data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi Homomorphic (FHE) memberikan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi dan Proyek FHE Saat Ini di Blockchain
Aplikasi FHE di blockchain terutama berfokus pada perlindungan privasi data, termasuk privasi di dalam rantai, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara di dalam rantai, dan pemeriksaan transaksi privasi di dalam rantai. Saat ini, beberapa proyek memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong pencapaian perlindungan privasi.
Beberapa proyek yang berbasis teknologi FHE meliputi:
Kesimpulan
FHE sebagai salah satu teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data terenkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun saat ini aplikasi komersial FHE masih menghadapi tantangan terkait biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Selain itu, seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan yang aman. Di masa depan, FHE berpotensi menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner baru untuk keamanan data.