FHE, ZK, dan MPC: Perbandingan Tiga Teknologi Enkripsi Canggih

Di era digital saat ini, keamanan data dan perlindungan privasi menjadi semakin penting. Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE), Bukti Tanpa Pengetahuan (ZK), dan Perhitungan Aman Multi-Pihak (MPC) sebagai tiga teknologi enkripsi canggih, masing-masing memainkan peran penting dalam berbagai skenario. Mari kita mendalami karakteristik dan aplikasi ketiga teknologi ini.

Bukti Nol Pengetahuan (ZK): membuktikan tanpa mengungkapkan

Teknologi bukti nol pengetahuan bertujuan untuk menyelesaikan masalah penting: bagaimana memverifikasi keaslian suatu pernyataan tanpa mengungkapkan informasi spesifik. Teknologi ini dibangun di atas dasar kriptografi, yang memungkinkan satu pihak (pembuktian) untuk membuktikan kepada pihak lain (verifikator) bahwa mereka tahu suatu rahasia, tanpa mengungkapkan informasi substansial apa pun tentang rahasia tersebut.

Bayangkan sebuah skenario: Alice perlu membuktikan kepada karyawan perusahaan penyewaan mobil, Bob, bahwa dia memiliki kondisi kredit yang baik, tetapi dia tidak ingin memberikan laporan bank yang rinci. Dalam hal ini, sesuatu yang mirip dengan "skor kredit" yang diberikan oleh bank atau aplikasi pembayaran dapat berfungsi sebagai bentuk bukti nol-pengetahuan. Alice dapat membuktikan bahwa skornya memenuhi syarat tanpa mengungkapkan informasi keuangan spesifik.

Dalam bidang blockchain, mata uang kripto anonim Zcash menggunakan teknologi bukti nol pengetahuan. Ketika pengguna melakukan transfer, mereka perlu menjaga anonimitas sekaligus membuktikan bahwa mereka berhak untuk mentransfer koin tersebut (untuk mencegah masalah pengeluaran ganda). Dengan menghasilkan bukti ZK, penambang dapat memverifikasi keabsahan transaksi tanpa mengetahui identitas pengirim transaksi dan mengemasnya ke dalam rantai.

Perhitungan Aman Multi-Pihak (MPC): Perhitungan Kolaboratif Tanpa Kebocoran

Teknologi komputasi aman multi-pihak terutama digunakan untuk menyelesaikan masalah ini: bagaimana cara menyelesaikan suatu tugas komputasi secara bersama-sama tanpa mengungkapkan informasi sensitif masing-masing peserta.

Sebagai contoh, jika Alice, Bob, dan Carol ingin menghitung rata-rata gaji mereka bertiga, tetapi tidak ingin mengungkapkan data gaji spesifik masing-masing. Teknologi MPC dapat diimplementasikan dengan cara berikut:

1. Setiap orang membagi gaji mereka menjadi tiga bagian.
2. Serahkan dua bagian tersebut kepada dua orang lainnya.
3. Setiap orang menjumlahkan angka yang diterima dan membagikan hasilnya.
4. Terakhir, ketiga orang tersebut menjumlahkan kembali ketiga hasil penjumlahan ini untuk mendapatkan total gaji, dan kemudian menghitung nilai rata-rata.

Dengan cara ini, mereka dapat mengetahui rata-rata gaji, tetapi tidak dapat menentukan gaji spesifik orang lain.

Dalam bidang enkripsi mata uang digital, teknologi MPC digunakan untuk membangun sistem dompet yang lebih aman. Misalnya, dompet MPC yang diluncurkan oleh beberapa platform perdagangan, membagi kunci privat menjadi beberapa bagian, yang disimpan secara terpisah di ponsel pengguna, awan, dan bursa. Dengan cara ini, meskipun pengguna secara tidak sengaja kehilangan ponselnya, mereka masih dapat memulihkan akses melalui cara lain.

Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): Penghitungan Data Terenkripsi yang Dikelola

Teknologi enkripsi homomorfik penuh menyelesaikan masalah kunci: bagaimana mengenkripsi data sensitif sehingga data yang dienkripsi dapat diserahkan kepada pihak ketiga yang tidak tepercaya untuk diproses, sementara hasil perhitungan masih dapat didekripsi dengan benar oleh pemilik data asli.

Bayangkan sebuah skenario: Alice perlu memproses beberapa data kompleks, tetapi dia sendiri kekurangan kemampuan komputasi yang diperlukan. Dia dapat menggunakan teknologi FHE untuk mengenkripsi data asli (memperkenalkan kebisingan), dan kemudian menyerahkan data yang telah dienkripsi kepada Bob untuk diproses. Meskipun Bob memiliki kemampuan komputasi yang kuat, dia tidak dapat mengetahui isi sebenarnya dari data tersebut. Akhirnya, Alice dapat mendekripsi hasil yang diproses Bob dan mendapatkan output komputasi yang nyata.

Dalam lingkungan komputasi awan, ketika menangani informasi sensitif (seperti catatan medis atau data keuangan pribadi), teknologi FHE sangat penting. Ini memastikan bahwa data tetap dalam keadaan enkripsi selama seluruh proses pemrosesan, melindungi keamanan data dan mematuhi persyaratan peraturan privasi.

Dalam bidang blockchain, teknologi FHE dapat diterapkan untuk meningkatkan mekanisme konsensus PoS (bukti kepemilikan) dan sistem voting. Misalnya, beberapa proyek memanfaatkan teknologi FHE untuk mencegah salinan hasil verifikasi antara node PoS, atau untuk menghindari fenomena voting mengikuti arus selama proses voting, sehingga meningkatkan tingkat desentralisasi dan keaslian sistem.

Perbandingan Teknologi

Meskipun ketiga teknologi ini bertujuan untuk melindungi privasi dan keamanan data, ada beberapa perbedaan dalam skenario aplikasi dan kompleksitas teknisnya:

1. Skenario aplikasi:

   • ZK berfokus pada "bagaimana membuktikan", cocok untuk skenario yang memerlukan verifikasi izin atau identitas.
   • MPC berfokus pada "bagaimana cara menghitung", cocok untuk skenario di mana beberapa pihak perlu melakukan perhitungan bersama tetapi harus melindungi privasi data mereka masing-masing.
   • FHE lebih fokus pada "bagaimana enkripsi", cocok untuk situasi yang memerlukan perhitungan kompleks sambil menjaga status data terenkripsi.

2. Kompleksitas Teknologi:

   • ZK menghadapi tantangan dalam merancang protokol yang efektif dan mudah diimplementasikan, memerlukan keterampilan matematika dan pemrograman yang mendalam.
   • MPC perlu menyelesaikan masalah sinkronisasi dan efisiensi komunikasi selama proses implementasi, terutama dalam kasus partisipasi banyak pihak.
   • FHE menghadapi tantangan besar dalam efisiensi komputasi, meskipun secara teoritis sangat menarik, namun dalam aplikasi praktis masih terdapat masalah kompleksitas komputasi yang tinggi dan biaya waktu.

Ketiga teknologi enkripsi ini memiliki karakteristik masing-masing, memainkan peran penting dalam berbagai skenario aplikasi. Seiring dengan perkembangan dan penyempurnaan teknologi yang terus menerus, mereka akan memberikan jaminan yang lebih kuat untuk keamanan data dan perlindungan privasi kita.