Enkripsi Homomorphic Penuh FHE: Alat Perlindungan Privasi di Era AI
Meskipun pasar enkripsi baru-baru ini relatif lesu, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap menuju kematangan. Salah satunya, Enkripsi Homomorphic sepenuhnya (Fully Homomorphic Encryption, disingkat FHE) adalah teknologi mutakhir yang patut diperhatikan.
Untuk memahami konsep kompleks FHE ini, kita perlu terlebih dahulu memahami arti dari "enkripsi" dan "homomorfik", serta mengapa kita perlu mewujudkan "fully" homomorphic encryption.
Enkripsi Dasar
Metode enkripsi yang paling sederhana sangat dikenal oleh semua orang. Misalnya, Alice ingin mengirimkan informasi seperti "1314 520" kepada Bob, tetapi tidak ingin pihak ketiga mengetahui isi pesan tersebut. Dia bisa menggunakan cara mengalikan setiap angka dengan 2 untuk melakukan enkripsi, menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerimanya, dia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mendekripsi informasi asli. Ini adalah salah satu metode enkripsi simetris dasar.
Enkripsi Homomorphic yang Lanjutan
Enkripsi Homomorphic lebih lanjut. Misalkan Alice hanya dapat melakukan operasi sederhana yaitu mengalikan 2 dan membagi 2, tetapi dia perlu menghitung perkalian yang kompleks, seperti 400 dikalikan dengan 12. Untuk melindungi privasi, dia dapat mengalikan 400 dan 12 masing-masing dengan 2 untuk mendapatkan 800 dan 24, kemudian membiarkan pihak ketiga yang terpercaya menghitung 800 dikalikan 24. Setelah mendapatkan hasil 19200, Alice kemudian membaginya dengan 4, sehingga dia mendapatkan jawaban yang benar yaitu 4800. Dalam proses ini, pihak ketiga tidak mengetahui data asli, tetapi membantu menyelesaikan perhitungan, inilah prinsip dasar dari Enkripsi Homomorphic.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, enkripsi homomorphic yang sederhana memiliki risiko untuk dibobol. Misalnya, orang yang berniat jahat dapat menebak data asli melalui metode brute force. Enkripsi homomorphic sepenuhnya dengan memperkenalkan operasi matematika yang lebih kompleks dan noise, sehingga tingkat kesulitan dalam membobol meningkat secara signifikan. Ini memungkinkan operasi penjumlahan dan perkalian pada data yang dienkripsi dilakukan berulang kali, tidak terbatas pada operasi tertentu, itulah yang dimaksud dengan "sepenuhnya".
Pada tahun 2009, para akademisi seperti Gentry mengusulkan pemikiran baru yang membuka jalan bagi perkembangan teknologi enkripsi homomorphic penuh. Teknologi ini dianggap sebagai terobosan penting dalam bidang kriptografi.
Prospek Aplikasi FHE di Bidang AI
Teknologi FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang AI. Saat ini, perkembangan AI menghadapi tantangan privasi dan keamanan data. FHE dapat melindungi privasi pengguna sambil memungkinkan model AI memproses dan belajar dari data yang dienkripsi.
Secara spesifik, pengguna dapat mengenkripsi data sensitif menggunakan enkripsi homomorphic (FHE), dan kemudian memberikannya kepada AI untuk dilakukan perhitungan. Model AI akan mengeluarkan sekumpulan hasil terenkripsi, yang hanya dapat didekripsi oleh pemilik data. Dengan cara ini, privasi data asli terlindungi, dan kekuatan komputasi AI yang kuat dapat dimanfaatkan untuk analisis dan prediksi.
Aplikasi Praktis Teknologi FHE
Teknologi FHE dapat diterapkan di berbagai bidang, seperti pengenalan wajah. Teknologi ini dapat menentukan apakah seseorang adalah manusia nyata tanpa mengungkapkan ciri-ciri wajah pengguna. Kebutuhan "baik perlindungan privasi maupun pelaksanaan fungsi" inilah yang menjadi keunggulan teknologi FHE.
Namun, perhitungan FHE memerlukan dukungan daya komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang membangun jaringan daya komputasi khusus dan fasilitas pendukung.
Arti Teknologi FHE
Di era AI, masalah privasi data menjadi semakin penting. Dari keamanan nasional hingga privasi pribadi, teknologi FHE mungkin menjadi garis pertahanan terakhir dalam melindungi data. Jika teknologi FHE dapat benar-benar matang dan diterapkan secara luas, ini akan membersihkan banyak hambatan regulasi untuk perkembangan AI, sekaligus memberikan lingkungan penggunaan data yang lebih aman bagi pengguna.
Seiring dengan kemajuan teknologi, kita mungkin dapat melihat penerapan luas FHE di berbagai bidang dalam waktu dekat, membawa kemungkinan baru untuk keamanan data dan perlindungan privasi.
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.
10 Suka
Hadiah
10
8
Bagikan
Komentar
0/400
OnchainDetective
· 07-31 08:37
Ada sedikit makna, layak untuk diteliti lebih dalam.
Lihat AsliBalas0
AlwaysMissingTops
· 07-30 22:08
Menanti penerapan skenario
Lihat AsliBalas0
OnchainHolmes
· 07-30 15:46
Akhirnya ada yang berbicara dengan bahasa manusia.
Lihat AsliBalas0
ser_we_are_ngmi
· 07-30 15:45
Bahan asli, pasti laris
Lihat AsliBalas0
MysteryBoxOpener
· 07-30 15:44
Privasi harus dilindungi dengan baik
Lihat AsliBalas0
CryptoFortuneTeller
· 07-30 15:44
Perlindungan privasi sangat penting
Lihat AsliBalas0
HalfPositionRunner
· 07-30 15:39
Privasi yang kuat menghasilkan keyakinan yang kuat
Teknologi FHE: Senjata baru untuk perlindungan privasi data di era AI
Enkripsi Homomorphic Penuh FHE: Alat Perlindungan Privasi di Era AI
Meskipun pasar enkripsi baru-baru ini relatif lesu, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap menuju kematangan. Salah satunya, Enkripsi Homomorphic sepenuhnya (Fully Homomorphic Encryption, disingkat FHE) adalah teknologi mutakhir yang patut diperhatikan.
Untuk memahami konsep kompleks FHE ini, kita perlu terlebih dahulu memahami arti dari "enkripsi" dan "homomorfik", serta mengapa kita perlu mewujudkan "fully" homomorphic encryption.
Enkripsi Dasar
Metode enkripsi yang paling sederhana sangat dikenal oleh semua orang. Misalnya, Alice ingin mengirimkan informasi seperti "1314 520" kepada Bob, tetapi tidak ingin pihak ketiga mengetahui isi pesan tersebut. Dia bisa menggunakan cara mengalikan setiap angka dengan 2 untuk melakukan enkripsi, menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerimanya, dia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mendekripsi informasi asli. Ini adalah salah satu metode enkripsi simetris dasar.
Enkripsi Homomorphic yang Lanjutan
Enkripsi Homomorphic lebih lanjut. Misalkan Alice hanya dapat melakukan operasi sederhana yaitu mengalikan 2 dan membagi 2, tetapi dia perlu menghitung perkalian yang kompleks, seperti 400 dikalikan dengan 12. Untuk melindungi privasi, dia dapat mengalikan 400 dan 12 masing-masing dengan 2 untuk mendapatkan 800 dan 24, kemudian membiarkan pihak ketiga yang terpercaya menghitung 800 dikalikan 24. Setelah mendapatkan hasil 19200, Alice kemudian membaginya dengan 4, sehingga dia mendapatkan jawaban yang benar yaitu 4800. Dalam proses ini, pihak ketiga tidak mengetahui data asli, tetapi membantu menyelesaikan perhitungan, inilah prinsip dasar dari Enkripsi Homomorphic.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, enkripsi homomorphic yang sederhana memiliki risiko untuk dibobol. Misalnya, orang yang berniat jahat dapat menebak data asli melalui metode brute force. Enkripsi homomorphic sepenuhnya dengan memperkenalkan operasi matematika yang lebih kompleks dan noise, sehingga tingkat kesulitan dalam membobol meningkat secara signifikan. Ini memungkinkan operasi penjumlahan dan perkalian pada data yang dienkripsi dilakukan berulang kali, tidak terbatas pada operasi tertentu, itulah yang dimaksud dengan "sepenuhnya".
Pada tahun 2009, para akademisi seperti Gentry mengusulkan pemikiran baru yang membuka jalan bagi perkembangan teknologi enkripsi homomorphic penuh. Teknologi ini dianggap sebagai terobosan penting dalam bidang kriptografi.
Prospek Aplikasi FHE di Bidang AI
Teknologi FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang AI. Saat ini, perkembangan AI menghadapi tantangan privasi dan keamanan data. FHE dapat melindungi privasi pengguna sambil memungkinkan model AI memproses dan belajar dari data yang dienkripsi.
Secara spesifik, pengguna dapat mengenkripsi data sensitif menggunakan enkripsi homomorphic (FHE), dan kemudian memberikannya kepada AI untuk dilakukan perhitungan. Model AI akan mengeluarkan sekumpulan hasil terenkripsi, yang hanya dapat didekripsi oleh pemilik data. Dengan cara ini, privasi data asli terlindungi, dan kekuatan komputasi AI yang kuat dapat dimanfaatkan untuk analisis dan prediksi.
Aplikasi Praktis Teknologi FHE
Teknologi FHE dapat diterapkan di berbagai bidang, seperti pengenalan wajah. Teknologi ini dapat menentukan apakah seseorang adalah manusia nyata tanpa mengungkapkan ciri-ciri wajah pengguna. Kebutuhan "baik perlindungan privasi maupun pelaksanaan fungsi" inilah yang menjadi keunggulan teknologi FHE.
Namun, perhitungan FHE memerlukan dukungan daya komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang membangun jaringan daya komputasi khusus dan fasilitas pendukung.
Arti Teknologi FHE
Di era AI, masalah privasi data menjadi semakin penting. Dari keamanan nasional hingga privasi pribadi, teknologi FHE mungkin menjadi garis pertahanan terakhir dalam melindungi data. Jika teknologi FHE dapat benar-benar matang dan diterapkan secara luas, ini akan membersihkan banyak hambatan regulasi untuk perkembangan AI, sekaligus memberikan lingkungan penggunaan data yang lebih aman bagi pengguna.
Seiring dengan kemajuan teknologi, kita mungkin dapat melihat penerapan luas FHE di berbagai bidang dalam waktu dekat, membawa kemungkinan baru untuk keamanan data dan perlindungan privasi.