Dinamika Pasar Aset Kripto dan Analisis Teknik Enkripsi Homomorphic

Hingga 13 Oktober, beberapa aset kripto utama menunjukkan tingkat diskusi dan pergerakan harga yang berbeda. Diskusi tentang Bitcoin minggu lalu mencapai 12,52K, sedikit menurun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya, tetapi harga pada hari Minggu mencapai 63916 dolar, meningkat 1,62% dibandingkan minggu lalu. Tingkat diskusi Ethereum meningkat, tumbuh 3,45% menjadi 3,63K kali, tetapi harganya mengalami penurunan 4%, turun menjadi 2530 dolar. Tingkat perhatian pada koin TON menurun cukup signifikan, dengan jumlah diskusi berkurang 12,63% menjadi 782 kali, dan harga juga sedikit turun 0,25% menjadi 5,26 dolar.

Enkripsi Homomorphic (FHE) sebagai teknologi terdepan di bidang kriptografi, secara bertahap menarik perhatian yang luas. Keunggulan utamanya terletak pada kemampuannya untuk melakukan perhitungan langsung pada data yang terenkripsi, tanpa memerlukan proses dekripsi, memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pengolahan data. Teknologi ini memiliki nilai aplikasi potensial di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, dan pembelajaran mesin, terutama dalam skenario yang memerlukan kerahasiaan data yang tinggi.

Penggunaan FHE sangat luas. Misalnya, dalam kolaborasi data antar perusahaan, sebuah perusahaan dapat memanfaatkan sumber daya komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, sambil memastikan kerahasiaan konten data. Di industri yang sangat sensitif terhadap data seperti keuangan dan kesehatan, mekanisme perlindungan privasi FHE sangat penting. Dengan perkembangan pesat komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi masalah utama, dan FHE dapat mewujudkan komputasi aman multi-pihak di bidang ini, memungkinkan semua pihak berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi.

Dalam ekosistem Web3, FHE bersama dengan bukti nol pengetahuan, komputasi multipihak, dan lingkungan eksekusi tepercaya membentuk solusi utama untuk perlindungan privasi. Dibandingkan dengan metode lain, FHE menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam mendukung tugas komputasi yang kompleks, mampu melakukan berbagai operasi pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi. Namun, FHE juga menghadapi tantangan seperti biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, yang membatasi kinerjanya dalam aplikasi waktu nyata.

Hambatan utama yang dihadapi FHE dalam aplikasi praktis meliputi: konsumsi sumber daya yang sangat besar yang diperlukan untuk perhitungan skala besar, dengan pengeluaran yang meningkat secara signifikan dibandingkan dengan perhitungan tidak terenkripsi; dukungan yang terbatas untuk operasi nonlinier kompleks, yang menjadi kendala dalam aplikasi AI seperti jaringan saraf dalam; dalam skenario multi-pengguna, kompleksitas sistem meningkat tajam, yang menambah kesulitan dalam manajemen kunci dan desain arsitektur.

Meskipun demikian, kombinasi FHE dengan kecerdasan buatan tetap menunjukkan potensi besar. Di era yang didorong oleh data saat ini, teknologi AI diterapkan secara luas di berbagai bidang, tetapi masalah privasi data selalu menjadi fokus perhatian pengguna. FHE memberikan solusi perlindungan privasi untuk AI, sehingga data sensitif tetap dalam keadaan enkripsi saat diproses di cloud, yang sangat penting bagi perusahaan yang mematuhi regulasi perlindungan data seperti GDPR.

Di bidang blockchain, FHE terutama diterapkan untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara on-chain, dan pemeriksaan transaksi privasi. Saat ini, beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong implementasi perlindungan privasi. Misalnya, ada perusahaan yang mengembangkan solusi berbasis teknologi TFHE yang berfokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat dengan panjang rendah, serta membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI. Ada juga proyek yang mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka FHE untuk memenuhi kebutuhan jaringan blockchain.

Beberapa proyek berkomitmen untuk menerapkan Enkripsi Homomorphic (FHE) dalam jaringan komputasi AI untuk perlindungan privasi, mendukung berbagai model AI. Ada proyek yang lebih lanjut, menggabungkan FHE dengan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi. Dalam ekosistem Ethereum, juga muncul solusi Layer 2 yang mendukung FHE Rollups dan FHE Coprocessors, kompatibel dengan EVM dan mendukung kontrak pintar yang ditulis dengan Solidity.

Secara keseluruhan, FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data terenkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun saat ini masih menghadapi masalah seperti biaya komputasi yang besar dan skalabilitas yang buruk dalam aplikasi komersial, dengan percepatan perangkat keras dan optimisasi algoritma, hambatan-hambatan ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain yang terus berlanjut, pentingnya FHE dalam perlindungan privasi dan komputasi aman akan semakin meningkat, dan diharapkan menjadi teknologi inti yang mendukung komputasi perlindungan privasi di masa depan, membawa terobosan revolusioner bagi keamanan data.