Analisis Dinamika Harga dan Tingkat Diskusi Aset Kripto

Hingga baru-baru ini, statistik data tiga jenis utama Aset Kripto menunjukkan:

Diskusi tentang Bitcoin minggu lalu mencapai 12,52K kali, 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. Harga penutupan hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan minggu sebelumnya.

Diskusi tentang TON minggu lalu mencapai 782 kali, turun 12,63% dibanding minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, turun sedikit 0,25% dibanding minggu sebelumnya.

Potensi dan Tantangan Teknologi Enkripsi Homomorfik

Enkripsi Homomorfik ( FHE ) sebagai teknologi terdepan di bidang kriptografi, keunggulan inti terletak pada kemampuannya untuk melakukan perhitungan langsung pada data yang telah dienkripsi tanpa perlu proses dekripsi. Karakteristik ini memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pengolahan data. Aplikasi FHE sangat luas, mencakup berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan perlindungan privasi blockchain. Meskipun demikian, FHE masih menghadapi banyak tantangan dalam jalur komersialisasinya.

Aplikasi dan Keunggulan FHE

Keunggulan utama FHE terletak pada perlindungan privasi. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin pihak kedua mengakses konten spesifik, FHE dapat berperan penting. Pemilik data dapat mengirimkan data yang telah dienkripsi kepada pihak pengolah untuk diproses, hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi, dan pemilik data dapat mendekripsi untuk mendapatkan hasil analisis. Mekanisme ini tidak hanya melindungi privasi data, tetapi juga memenuhi tugas komputasi yang diperlukan.

Untuk industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan, mekanisme perlindungan privasi FHE sangat penting. Seiring dengan perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dapat memberikan perlindungan komputasi multi pihak di bidang-bidang 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 blockchain dan pemeriksaan transaksi privasi.

Perbandingan FHE dengan Teknologi Enkripsi Lain

Di bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan (ZK), komputasi multi pihak (MPC), dan lingkungan eksekusi yang 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 pihak-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 memiliki keunggulan masing-masing, tetapi dalam mendukung tugas komputasi kompleks, FHE sangat menonjol. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skala yang buruk dalam aplikasi praktis, yang membatasi kinerjanya dalam aplikasi waktu nyata.

Keterbatasan dan Tantangan FHE

Meskipun dasar teori FHE sangat kuat, namun dalam aplikasi komersial menghadapi tantangan praktis:

1. Biaya komputasi besar-besaran: FHE memerlukan sumber daya komputasi yang besar, dan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi, biayanya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial tingkat tinggi, waktu pemrosesan meningkat secara polinomial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Mengurangi biaya harus bergantung pada akselerasi perangkat keras khusus, tetapi ini juga meningkatkan kompleksitas penyebaran.

2. Kemampuan operasi yang terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data enkripsi, dukungannya untuk operasi non-linier yang kompleks terbatas, yang menjadi kendala bagi aplikasi AI seperti jaringan saraf dalam. Saat ini, skema FHE terutama cocok untuk perhitungan linier dan polinomial sederhana, aplikasi model non-linier sangat terbatas.

3. Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat tajam ketika melibatkan kumpulan data multi-pengguna. Meskipun beberapa penelitian telah mengusulkan kerangka FHE multi-kunci yang memungkinkan operasi pada kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, namun manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.

Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan

Di era yang didorong oleh data, AI banyak diterapkan di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran tentang privasi data sering membuat pengguna enggan membagikan informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam konteks komputasi awan, FHE memungkinkan data pengguna 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 diproses, dan memastikan data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi end-to-end FHE memberikan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.

Aplikasi FHE dalam Blockchain

Aplikasi FHE dalam 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 sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong realisasi perlindungan privasi:

• Solusi FHE yang dibangun oleh suatu proyek telah diterapkan secara luas dalam berbagai proyek perlindungan privasi. Proyek ini didasarkan pada teknologi TFHE, fokus pada operasi boolean dan operasi bilangan bulat berdimensi rendah, serta membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.

• Proyek lain mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka HyperghraphFHE, yang cocok untuk jaringan blockchain.

• Ada proyek yang memanfaatkan FHE untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.

• Sebuah proyek menggabungkan FHE dan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.

• Ada juga proyek 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 teknologi canggih yang mampu melakukan perhitungan pada data enkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun saat ini aplikasi komersial FHE masih menghadapi tantangan biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang rendah, melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah-masalah ini diharapkan dapat diselesaikan secara bertahap. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan komputasi aman. Di masa depan, FHE diharapkan menjadi teknologi inti yang mendukung komputasi perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner bagi keamanan data.