Membahas Makna dan Prospek Aplikasi Enkripsi Homomorphic Penuh

Belakangan ini, pasar sedang lesu, memberi kita lebih banyak waktu untuk memperhatikan perkembangan beberapa teknologi baru. Meskipun pasar enkripsi di tahun 2024 tidak seheboh tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap menuju kedewasaan. Hari ini, kita akan fokus pada satu teknologi yang menarik: Enkripsi Homomorphic (Fully Homomorphic Encryption, disingkat FHE).

Untuk memahami konsep kompleks FHE ini, kita perlu terlebih dahulu memahami makna dari "enkripsi" dan "homomorfik", serta mengapa kita harus menekankan kata "fully".

Konsep Dasar Enkripsi

Enkripsi adalah salah satu cara umum untuk melindungi keamanan informasi. Sebagai contoh sederhana, jika Alice ingin mengirimkan sebuah angka rahasia kepada Bob melalui pihak ketiga C, misalnya "1314 520", dia dapat menggunakan metode enkripsi yang sederhana: mengalikan setiap angka dengan 2. Dengan demikian, informasi yang dikirimkan berubah menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerima deretan angka ini, dia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mengembalikan informasi asli. Metode ini memungkinkan pengiriman informasi melalui pihak ketiga tanpa mengungkapkan konten yang sebenarnya.

Enkripsi Homomorphic

Enkripsi Homomorphic lebih lanjut, memungkinkan operasi perhitungan tertentu dilakukan pada data yang terenskripsi tanpa harus mendekripsi terlebih dahulu. Misalkan Alice baru berusia 7 tahun dan hanya bisa melakukan operasi dasar kali 2 dan bagi 2. Sekarang dia perlu menghitung total biaya listrik selama 12 bulan, dengan biaya listrik setiap bulan adalah 400 yuan. Karena 400 kali 12 melebihi kemampuan menghitungnya, dia memutuskan untuk meminta bantuan orang lain, tetapi tidak ingin mengungkapkan jumlah yang spesifik.

Jadi, Alice mengadopsi pemikiran enkripsi homomorphic. Dia mengalikan 400 dan 12 masing-masing dengan 2, mendapatkan 800 dan 24, kemudian meminta C untuk membantu menghitung 800 kali 24. C menghitung hasilnya 19200 dan memberitahu Alice, lalu Alice membagi hasil ini dengan 4 (sama dengan membagi dengan 2 dua kali), sehingga dia mendapatkan total yang benar 4800 yuan. Dalam proses ini, C tidak mengetahui apa yang sebenarnya dihitung, tetapi Alice mendapatkan hasil yang benar melalui dekripsi yang sederhana.

Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh

Namun, metode enkripsi homomorphic sederhana yang disebutkan di atas memiliki risiko untuk diretas. Jika C cukup pintar, dia mungkin dapat menebak data asli melalui metode pencarian brute force. Ini memerlukan metode enkripsi yang lebih kompleks, yaitu enkripsi homomorphic sepenuhnya.

Enkripsi homomorphic penuh memungkinkan untuk melakukan operasi penjumlahan dan perkalian berulang kali pada data terenkripsi, bukan hanya terbatas pada beberapa operasi tertentu. Ini secara signifikan meningkatkan kesulitan dalam pembobolan, sehingga bahkan masalah matematika yang kompleks dapat dihitung dengan menjaga privasi.

Perlu dicatat bahwa enkripsi homomorphic sepenuhnya baru mencapai kemajuan signifikan pada tahun 2009. Sebelum itu, hanya enkripsi homomorphic sebagian yang dapat dicapai.

Aplikasi Enkripsi Homomorphic

Aplikasi teknologi enkripsi homomorphic sepenuhnya memiliki prospek yang sangat luas, terutama di bidang kecerdasan buatan. Seperti yang kita ketahui, sistem AI yang kuat memerlukan pelatihan data dalam jumlah besar, tetapi banyak data yang terkait dengan masalah privasi. Enkripsi homomorphic sepenuhnya memberikan kemungkinan untuk menyelesaikan konflik ini:

1. Melakukan enkripsi FHE pada data sensitif
2. Menggunakan data yang dienkripsi untuk melatih model AI
3. AI mengeluarkan hasil yang telah dienkripsi
4. Pemilik data melakukan dekripsi hasil secara aman di lokasi.

Cara ini tidak hanya menjamin privasi data, tetapi juga memanfaatkan kekuatan komputasi AI secara maksimal, mencapai "ikan dan kaki beruang sekaligus".

Selain di bidang AI, FHE juga memiliki aplikasi penting dalam skenario seperti pengenalan wajah. Misalnya, ia dapat menentukan apakah itu adalah orang asli tanpa mengakses data wajah asli.

Tantangan dan Solusi Enkripsi Homomorphic Penuh

Meskipun prospek FHE sangat luas, namun dalam aplikasi nyata masih menghadapi tantangan besar, terutama karena beban komputasi yang sangat besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek telah mengusulkan solusi inovatif, seperti membangun jaringan kekuatan komputasi khusus dan fasilitas pendukung.

Misalnya, beberapa proyek merancang arsitektur jaringan yang mirip dengan PoW (bukti kerja) dan PoS (bukti kepemilikan) yang dicampur, dan meluncurkan perangkat keras khusus serta produk pendukung seperti NFT (token tidak fungible) untuk mendukung komputasi FHE skala besar.

Kesimpulan

Seiring dengan penyebaran teknologi AI, masalah privasi data semakin menonjol. Dari keamanan nasional hingga perlindungan privasi pribadi, teknologi FHE mungkin menjadi garis pertahanan teknis yang penting. Meskipun saat ini FHE masih dalam tahap pengembangan, potensinya tidak dapat diabaikan. Di masa depan, jika teknologi FHE dapat benar-benar matang, itu akan memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi di era AI, menjadi alat penting bagi umat manusia dalam menghadapi tantangan digital.