Enkripsi Homomorphic Penuh ( FHE ): Alat Perlindungan Privasi di Era AI

Kondisi pasar baru-baru ini tenang, memberi kita lebih banyak waktu untuk memperhatikan perkembangan beberapa teknologi baru. Meskipun pasar enkripsi 2024 mungkin tidak sehebat tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap menuju kematangan. Tema yang akan kita bahas hari ini adalah salah satunya: Enkripsi Homomorphic Penuh (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 menekankan kata "fully".

Enkripsi Dasar Konsep

Cara enkripsi yang paling sederhana sangat familiar bagi semua orang. Misalnya, Alice ingin mengirimkan pesan rahasia kepada Bob "1314 520", tetapi tidak ingin pihak ketiga C yang menyampaikan pesan tersebut mengetahui isinya. Dia dapat menggunakan metode enkripsi sederhana: mengalikan setiap angka dengan 2, menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerima pesan tersebut, dia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mendapatkan informasi asli. Ini adalah salah satu cara enkripsi simetris dasar.

Enkripsi Homomorphic

Sekarang anggaplah Alice hanya berusia 7 tahun, dan hanya bisa melakukan operasi perkalian dan pembagian dengan 2 yang paling sederhana. Dia perlu menghitung total biaya listrik di rumah selama 12 bulan, dengan biaya listrik setiap bulan adalah 400 yuan. Namun, dia tidak bisa melakukan perkalian yang rumit dan tidak ingin orang lain tahu jumlah biaya listrik yang spesifik.

Saat ini, Alice dapat menggunakan metode Enkripsi Homomorphic. Dia mengalikan 400 dengan 2 menjadi 800, mengalikan 12 dengan 2 menjadi 24, kemudian meminta C untuk menghitung hasil dari 800 dikalikan 24. Setelah C menghitung 19200, dia memberi tahu Alice, dan Alice kemudian membagi hasilnya dengan 4, sehingga dia mendapatkan total biaya listrik yang benar sebesar 4800 yuan.

Ini adalah contoh sederhana dari enkripsi homomorphic perkalian. 800 dikali 24 sebenarnya adalah pemetaan dari 400 dikali 12, dan bentuknya tetap sama sebelum dan setelah enkripsi, sehingga disebut "homomorfik". Metode ini memungkinkan untuk mendelegasikan perhitungan kepada pihak ketiga yang tidak dapat dipercaya, sambil melindungi data sensitif dari kebocoran.

Kebutuhan Enkripsi Homomorfik Penuh

Namun, masalah di dunia nyata seringkali lebih kompleks. Jika C cukup pintar, ia mungkin dapat memecahkan data asli Alice melalui metode ekshaustif. Ini memerlukan teknologi "fully homomorphic encryption" yang lebih kuat.

Enkripsi homomorphic penuh memungkinkan operasi penjumlahan dan perkalian dilakukan pada data terenkripsi sebanyak mungkin, tanpa terbatas pada jenis atau jumlah operasi tertentu. Ini secara signifikan meningkatkan kesulitan untuk membobol, hampir menghilangkan kemungkinan pihak ketiga mengintip data privasi.

Teknologi enkripsi homomorfik penuh baru mencapai kemajuan yang signifikan pada tahun 2009, dan dianggap sebagai cawan suci dalam bidang kriptografi.

Aplikasi Teknologi FHE

Teknologi FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang AI. Seperti yang diketahui, sistem AI yang kuat memerlukan pelatihan data dalam jumlah besar, tetapi banyak data memiliki nilai privasi yang tinggi. Teknologi FHE dapat dengan baik menyelesaikan kontradiksi ini.

Secara spesifik, pemilik data dapat:

1. Menggunakan metode FHE untuk enkripsi data sensitif
2. Berikan data yang telah dienkripsi kepada sistem AI untuk perhitungan.
3. Hasil enkripsi yang dikeluarkan oleh sistem AI

Karena sistem AI (terutama AI generatif) pada dasarnya memproses vektor dan bukan memahami makna, maka dapat langsung memproses data terenkripsi. Pemilik data kemudian dapat dengan aman mendekripsi hasilnya secara lokal, mewujudkan tujuan memanfaatkan kekuatan komputasi AI sambil melindungi privasi.

Metode ini dapat diterapkan di berbagai bidang, seperti pengenalan wajah dan lain-lain. Ini tidak hanya memungkinkan mesin untuk menentukan apakah itu manusia nyata, tetapi juga melindungi informasi wajah pengguna dari diambil secara langsung.

Tantangan yang Dihadapi oleh Teknologi FHE

Meskipun teknologi FHE memiliki prospek yang luas, namun dalam aplikasi nyata masih menghadapi beberapa tantangan, terutama beban komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang berusaha membangun jaringan komputasi khusus.

Misalnya, beberapa proyek mengusulkan arsitektur jaringan yang menggabungkan karakteristik PoW dan PoS, serta mengembangkan perangkat keras penambangan khusus dan sertifikat kerja NFT sebagai fasilitas pendukung, bertujuan untuk memberikan dukungan daya komputasi yang cukup untuk aplikasi FHE.

Pentingnya FHE bagi Pengembangan AI

Jika teknologi FHE dapat diterapkan secara besar-besaran di bidang AI, itu akan sangat mendorong perkembangan AI. Saat ini, banyak negara fokus pada regulasi AI terutama dalam hal keamanan data dan perlindungan privasi. Teknologi FHE diharapkan menjadi kunci untuk menyelesaikan masalah ini.

Dari keamanan negara hingga perlindungan privasi pribadi, aplikasi teknologi FHE ada di mana-mana. Di era AI yang akan datang, teknologi FHE mungkin menjadi garis pertahanan terakhir untuk melindungi privasi manusia.