Fully homomorphic encryption: Alat perlindungan privasi dan prospek perkembangan di era AI

robot
Pembuatan abstrak sedang berlangsung

Teknologi Enkripsi Homomorfik Penuh: Alat Perlindungan Privasi di Era AI

Pasar cryptocurrency baru-baru ini cenderung tenang, memberi kita lebih banyak waktu untuk membahas beberapa teknologi baru yang muncul. Meskipun pasar crypto 2024 tidak semeriah tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang sedang menuju kematangan, dan tema yang akan kita diskusikan hari ini adalah salah satunya: Enkripsi Homomorphic (Fully Homomorphic Encryption, disingkat FHE).

Untuk memahami konsep kompleks FHE ini, kita perlu terlebih dahulu memahami apa itu "enkripsi", apa itu "homomorfik", dan mengapa harus "sepenuhnya".

Bahasa Sederhana Menjelaskan Makna dan Skenario Aplikasi Fully Homomorphic Encryption FHE

Enkripsi Dasar Konsep

Cara enkripsi yang paling sederhana sudah sangat familiar bagi kita. Misalnya, Alice ingin mengirimkan pesan rahasia kepada Bob "1314 520", tetapi perlu melalui pihak ketiga C untuk mengirimkannya. Untuk menjaga kerahasiaan, Alice dapat mengalikan setiap angka dengan 2, menjadi "2628 1040". Setelah menerima, Bob membagi setiap angka dengan 2, sehingga dapat mendekripsi informasi asli. Ini adalah salah satu metode enkripsi simetris yang sederhana.

Enkripsi Homomorphic yang Lanjutan

Sekarang anggaplah Alice hanya berusia 7 tahun dan hanya bisa melakukan operasi dasar kali 2 dan bagi 2. Dia perlu menghitung biaya listrik di rumah selama 12 bulan, yaitu 400 yuan per bulan, tetapi ini melebihi kemampuan hitungnya. Dia tidak ingin orang lain mengetahui informasi biaya listrik yang spesifik, jadi dia mengenkripsi data tersebut dengan cara mengalikan 2, sehingga C dapat menghitung 800 kali 24. Setelah C menghitung 19200, Alice membagi dengan 4 untuk mendapatkan utang sebenarnya sebesar 4800 yuan.

Ini adalah contoh sederhana dari enkripsi homomorphic perkalian. 800 kali 24 sebenarnya adalah pemetaan dari 400 kali 12, bentuk sebelum dan sesudah enkripsi tetap sama, sehingga disebut "homomorfik". Cara ini memungkinkan delegasi kepada pihak ketiga yang tidak tepercaya untuk melakukan perhitungan, sambil melindungi data sensitif dari kebocoran.

Penjelasan Sederhana tentang Konsep dan Aplikasi Enkripsi Homomorphic Penuh FHE

Mengapa perlu "fully" homomorphic encryption

Namun, masalah di dunia nyata seringkali lebih kompleks. Jika C dapat memecahkan data asli Alice melalui metode brute force, maka diperlukan cara enkripsi yang lebih canggih.

Tujuan dari enkripsi homomorphic sepenuhnya adalah untuk memungkinkan operasi penjumlahan dan perkalian yang tidak terbatas pada data terenkripsi, bukan hanya terbatas pada operasi sederhana tertentu. Dengan demikian, masalah matematis yang lebih kompleks dapat ditangani, sementara melalui enkripsi ganda hampir sepenuhnya menghilangkan kemungkinan pihak ketiga melihat data asli.

Hingga tahun 2009, teknologi Enkripsi Homomorphic baru berhasil mengatasi batasan yang hanya mendukung "enkripsi homomorphic parsial". Pemikiran baru yang diajukan oleh Gentry dan para akademisi lainnya membuka jalan bagi Enkripsi Homomorphic Sepenuhnya.

Aplikasi FHE

Salah satu skenario aplikasi penting dari teknologi FHE adalah di bidang kecerdasan buatan. AI memerlukan banyak data untuk pelatihan, tetapi banyak data tersebut memiliki sensitivitas yang tinggi. FHE dapat melindungi privasi data sambil memungkinkan AI untuk memproses data terenkripsi.

Secara spesifik, pengguna dapat:

  1. Mengenkripsi data sensitif menggunakan FHE
  2. Menyediakan data enkripsi kepada AI untuk perhitungan
  3. AI mengembalikan hasil enkripsi

Pengguna kemudian dapat dengan aman mendekripsi hasil secara lokal, memungkinkan penggunaan kekuatan komputasi AI tanpa mengungkapkan data asli.

Metode ini sangat cocok untuk sistem AI yang tidak diawasi, karena pada dasarnya mereka menangani data vektor dan tidak perlu memahami makna spesifik dari input.

Bahasa sederhana menjelaskan makna dan aplikasi dari fully homomorphic encryption FHE

Pentingnya FHE di Era AI

Seiring dengan meningkatnya penyebaran teknologi AI, masalah privasi dan keamanan data menjadi semakin penting. Dari pembukaan kunci wajah pada ponsel pribadi hingga perlindungan intelijen tingkat negara, teknologi FHE dapat menjadi alat perlindungan privasi yang sangat penting.

Namun, penerapan FHE dalam praktik masih menghadapi tantangan, terutama karena memerlukan sumber daya komputasi yang besar. Beberapa proyek sedang mencoba mengatasi masalah ini dengan membangun jaringan komputasi khusus.

Jika teknologi FHE dapat diterapkan secara besar-besaran di bidang AI, itu akan sangat mendorong perkembangan AI, sekaligus mengurangi kekhawatiran orang tentang privasi data. Di era informasi ini, FHE mungkin menjadi garis pertahanan terakhir untuk melindungi privasi data individu dan organisasi.

Bahasa sederhana menjelaskan makna dan skenario aplikasi enkripsi homomorphic penuh FHE

Lihat Asli
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.
  • Hadiah
  • 4
  • Bagikan
Komentar
0/400
DegenWhisperervip
· 14jam yang lalu
Ini inti teknologinya! Ini masalah privasi yang besar!
Lihat AsliBalas0
AirdropBlackHolevip
· 14jam yang lalu
Wah, luar biasa! Privasi juga bisa dilindungi.
Lihat AsliBalas0
GasWastervip
· 14jam yang lalu
Matematika terlalu sulit untuk dipahami
Lihat AsliBalas0
DefiVeteranvip
· 14jam yang lalu
Rasanya seperti ada gelembung teknologi tinggi yang lain~
Lihat AsliBalas0
Perdagangkan Kripto Di Mana Saja Kapan Saja
qrCode
Pindai untuk mengunduh aplikasi Gate
Komunitas
Bahasa Indonesia
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)