Aset Kripto pasar konsep dan perkembangan Enkripsi Homomorphic teknologi
Hingga 13 Oktober, sebuah platform data melaporkan statistik tentang aset kripto utama:
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 tahun lalu.
Diskusi tentang Ethereum minggu lalu mencapai 3,63K kali, naik 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar AS, turun 4% dibandingkan tahun lalu.
Diskusi tentang TON pekan lalu mencapai 782 kali, turun 12,63% dibandingkan pekan sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, turun tipis 0,25% year-on-year.
Enkripsi Homomorphic ( FHE ) adalah teknologi yang cukup menjanjikan di bidang kriptografi. Ini memungkinkan operasi langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsinya, memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pengolahan data. FHE dapat diterapkan secara luas di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan blockchain. Meskipun prospek aplikasi sangat luas, jalan komersialisasi FHE masih menghadapi banyak tantangan.
Potensi dan Skenario Aplikasi FHE
Keuntungan terbesar dari Enkripsi Homomorphic adalah perlindungan privasi. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin pihak tersebut mengakses konten spesifik, FHE dapat berfungsi. Pemilik data dapat mengirimkan data yang telah dienkripsi kepada pihak yang melakukan perhitungan 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 menyelesaikan tugas komputasi yang diperlukan.
Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting bagi industri yang sensitif terhadap data seperti keuangan dan kesehatan. Seiring dengan berkembangnya komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dapat menyediakan perlindungan komputasi multi pihak dalam skenario ini, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengekspos informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pengolahan data melalui perlindungan privasi di blockchain dan pemeriksaan transaksi privat.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Di bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan (ZK), komputasi multi pihak (MPC) dan lingkungan eksekusi terpercaya (TEE) adalah metode utama perlindungan privasi. Berbeda dengan ZK, FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan para pihak melakukan perhitungan dalam keadaan data dienkripsi tanpa perlu berbagi informasi pribadi. 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 yang kompleks, FHE menunjukkan kinerja yang sangat baik. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas 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 mengalami tantangan praktis:
Biaya Komputasi Skala Besar: 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, membuatnya sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Mengurangi biaya memerlukan bergantung pada akselerasi perangkat keras khusus, tetapi ini juga menambah kompleksitas penerapan.
Kemampuan operasi yang terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data yang dienkripsi, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks masih terbatas, yang merupakan kendala bagi aplikasi kecerdasan buatan seperti jaringan saraf dalam. Saat ini, skema FHE masih terutama cocok untuk perhitungan linear dan polinomial sederhana, aplikasi model non-linear sangat terbatas.
Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat secara tajam ketika melibatkan kumpulan data multi-pengguna. Meskipun kerangka FHE multi-kunci memungkinkan pengoperasian kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era yang didorong oleh data saat ini, kecerdasan buatan digunakan secara luas di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran tentang privasi data sering membuat pengguna enggan untuk berbagi informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam konteks komputasi awan, data biasanya dienkripsi selama proses transmisi dan penyimpanan, tetapi sering kali dalam keadaan teks jelas selama pemrosesan. Dengan FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi data.
Keunggulan ini sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi tersebut 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 dan Proyek FHE Saat Ini di Blockchain
Aplikasi FHE di blockchain terutama berfokus pada perlindungan privasi data, termasuk privasi di rantai, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara di rantai, dan tinjauan transaksi privasi di rantai. Saat ini, beberapa proyek memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong implementasi perlindungan privasi.
Solusi FHE yang dibangun oleh suatu perusahaan telah diterapkan secara luas dalam berbagai proyek perlindungan privasi. Perusahaan tersebut berfokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat panjang rendah berdasarkan teknologi TFHE, serta membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.
Proyek lainnya termasuk:
Mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka HyperghraphFHE, yang cocok untuk proyek jaringan blockchain
Menerapkan Enkripsi Homomorphic untuk melindungi privasi dalam proyek jaringan komputasi AI
Menggabungkan FHE dengan kecerdasan buatan, menawarkan proyek lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
Sebagai solusi Layer 2 Ethereum, mendukung FHE Rollups dan FHE Coprocessors, kompatibel dengan EVM dan mendukung pembuatan kontrak pintar dengan Solidity.
Kesimpulan
FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data terenkripsi, memiliki keunggulan yang signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun aplikasi komersial FHE saat ini masih menghadapi tantangan terkait biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan komputasi aman. Di masa depan, FHE berpotensi menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner baru bagi keamanan data.
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.
17 Suka
Hadiah
17
5
Bagikan
Komentar
0/400
OfflineValidator
· 1jam yang lalu
BTC bull tidak bull lihat harga koin ini saja sudah tahu
Lihat AsliBalas0
HorizonHunter
· 11jam yang lalu
eth turun sampai di bawah ya
Lihat AsliBalas0
NullWhisperer
· 11jam yang lalu
secara teknis... FHE membutuhkan lebih banyak audit sebelum penerapan nyata
Lihat AsliBalas0
TokenEconomist
· 11jam yang lalu
sebenarnya, potensi ROI FHE > keuntungan jangka pendek btc
Lihat AsliBalas0
AirdropChaser
· 11jam yang lalu
Pola sudah kecil, punya uang tapi tidak datang untuk mengambil airdrop?
BTC微涨 ETH turun Enkripsi Homomorphic FHE menunjukkan potensi dalam perlindungan privasi
Aset Kripto pasar konsep dan perkembangan Enkripsi Homomorphic teknologi
Hingga 13 Oktober, sebuah platform data melaporkan statistik tentang aset kripto utama:
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 tahun lalu.
Diskusi tentang Ethereum minggu lalu mencapai 3,63K kali, naik 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar AS, turun 4% dibandingkan tahun lalu.
Diskusi tentang TON pekan lalu mencapai 782 kali, turun 12,63% dibandingkan pekan sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, turun tipis 0,25% year-on-year.
Enkripsi Homomorphic ( FHE ) adalah teknologi yang cukup menjanjikan di bidang kriptografi. Ini memungkinkan operasi langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsinya, memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pengolahan data. FHE dapat diterapkan secara luas di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan blockchain. Meskipun prospek aplikasi sangat luas, jalan komersialisasi FHE masih menghadapi banyak tantangan.
Potensi dan Skenario Aplikasi FHE
Keuntungan terbesar dari Enkripsi Homomorphic adalah perlindungan privasi. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin pihak tersebut mengakses konten spesifik, FHE dapat berfungsi. Pemilik data dapat mengirimkan data yang telah dienkripsi kepada pihak yang melakukan perhitungan 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 menyelesaikan tugas komputasi yang diperlukan.
Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting bagi industri yang sensitif terhadap data seperti keuangan dan kesehatan. Seiring dengan berkembangnya komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dapat menyediakan perlindungan komputasi multi pihak dalam skenario ini, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengekspos informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pengolahan data melalui perlindungan privasi di blockchain dan pemeriksaan transaksi privat.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Di bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan (ZK), komputasi multi pihak (MPC) dan lingkungan eksekusi terpercaya (TEE) adalah metode utama perlindungan privasi. Berbeda dengan ZK, FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan para pihak melakukan perhitungan dalam keadaan data dienkripsi tanpa perlu berbagi informasi pribadi. 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 yang kompleks, FHE menunjukkan kinerja yang sangat baik. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas 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 mengalami tantangan praktis:
Biaya Komputasi Skala Besar: 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, membuatnya sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Mengurangi biaya memerlukan bergantung pada akselerasi perangkat keras khusus, tetapi ini juga menambah kompleksitas penerapan.
Kemampuan operasi yang terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data yang dienkripsi, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks masih terbatas, yang merupakan kendala bagi aplikasi kecerdasan buatan seperti jaringan saraf dalam. Saat ini, skema FHE masih terutama cocok untuk perhitungan linear dan polinomial sederhana, aplikasi model non-linear sangat terbatas.
Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat secara tajam ketika melibatkan kumpulan data multi-pengguna. Meskipun kerangka FHE multi-kunci memungkinkan pengoperasian kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era yang didorong oleh data saat ini, kecerdasan buatan digunakan secara luas di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran tentang privasi data sering membuat pengguna enggan untuk berbagi informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam konteks komputasi awan, data biasanya dienkripsi selama proses transmisi dan penyimpanan, tetapi sering kali dalam keadaan teks jelas selama pemrosesan. Dengan FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi data.
Keunggulan ini sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi tersebut 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 dan Proyek FHE Saat Ini di Blockchain
Aplikasi FHE di blockchain terutama berfokus pada perlindungan privasi data, termasuk privasi di rantai, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara di rantai, dan tinjauan transaksi privasi di rantai. Saat ini, beberapa proyek memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong implementasi perlindungan privasi.
Solusi FHE yang dibangun oleh suatu perusahaan telah diterapkan secara luas dalam berbagai proyek perlindungan privasi. Perusahaan tersebut berfokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat panjang rendah berdasarkan teknologi TFHE, serta membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.
Proyek lainnya termasuk:
Kesimpulan
FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data terenkripsi, memiliki keunggulan yang signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun aplikasi komersial FHE saat ini masih menghadapi tantangan terkait biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan komputasi aman. Di masa depan, FHE berpotensi menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner baru bagi keamanan data.