Fully homomorphic encryption FHE: Teknologi revolusioner di dunia enkripsi
Pasar baru-baru ini sedang lesu, memberikan kita lebih banyak waktu untuk memperhatikan perkembangan beberapa teknologi baru. Meskipun pasar enkripsi tahun 2024 tidak seheboh tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap matang, salah satunya adalah tema yang akan kita bahas hari ini: fully homomorphic encryption (Enkripsi Homomorphic, disingkat FHE).
Untuk memahami konsep kompleks FHE ini, kita perlu terlebih dahulu memahami arti dari "enkripsi" dan "homomorfik", serta mengapa kita harus menekankan kata "fully".
enkripsi dasar
Enkripsi adalah konsep yang dikenal luas. Misalnya, jika Alice ingin mengirimkan informasi rahasia "1314 520" kepada Bob melalui pihak ketiga C, dan tidak ingin C mengetahui isinya, dia dapat menggunakan cara enkripsi sederhana: mengalikan setiap angka dengan 2. Dengan demikian, informasi yang dikirimkan menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerima informasi tersebut, dia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mendekripsi konten aslinya. Metode enkripsi simetris ini memungkinkan kedua orang untuk bertukar informasi tanpa mempercayai pengirim.
Enkripsi Homomorphic yang Lanjut
Sekarang, mari kita membuat situasinya sedikit lebih rumit. Misalkan Alice baru berusia 7 tahun dan hanya bisa melakukan operasi dasar kali 2 dan bagi 2. Dia perlu menghitung biaya listrik selama 12 bulan, masing-masing 400 yuan, tetapi itu melebihi kemampuan perhitungannya. Selain itu, dia tidak ingin orang lain mengetahui informasi biaya listrik yang spesifik.
Dalam kasus ini, Alice dapat menggunakan enkripsi homomorphic yang sederhana. Dia mengalikan 400 dan 12 dengan 2, menghasilkan 800 dan 24, lalu meminta C untuk menghitung 800×24. Setelah C menghitung hasil 19200, Alice membaginya dengan 2 dua kali, sehingga mendapatkan total biaya listrik yang benar sebesar 4800 yuan.
Proses ini menunjukkan inti dari Enkripsi Homomorphic: melakukan operasi pada data yang terenkripsi, hasil yang diperoleh setelah didekripsi setara dengan hasil operasi langsung pada data asli.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, metode enkripsi homomorphic sederhana di atas memiliki risiko untuk diretas. Misalnya, C mungkin dapat menyimpulkan data asli melalui metode brute force. Ini memerlukan penerapan metode enkripsi yang lebih kompleks, yaitu enkripsi homomorphic sepenuhnya.
Enkripsi homomorphic penuh memungkinkan operasi penjumlahan dan perkalian dilakukan pada data yang terenkripsi sebanyak mungkin, bukan hanya terbatas pada beberapa operasi tertentu. Ini secara signifikan meningkatkan kesulitan untuk membongkar, sehingga bahkan operasi polinomial yang kompleks dapat dilakukan sambil melindungi privasi data.
Hingga tahun 2009, pendekatan baru yang diajukan oleh Gentry dan para akademisi lainnya benar-benar membuka kemungkinan untuk enkripsi homomorphic secara penuh.
Prospek Aplikasi FHE
Teknologi FHE memiliki nilai aplikasi potensial di berbagai bidang, terutama dalam kecerdasan buatan (AI).
Perkembangan AI memerlukan banyak data, tetapi banyak data memiliki tingkat sensitivitas yang tinggi. FHE dapat memungkinkan AI untuk memproses data terenkripsi tanpa mengungkapkan data asli. Dengan cara ini, pengguna dapat memanfaatkan kemampuan komputasi AI yang kuat sambil melindungi privasi.
Misalnya, dalam teknologi pengenalan wajah, FHE dapat memungkinkan mesin untuk menentukan apakah itu adalah manusia nyata, sambil tidak menyentuh informasi wajah sensitif apa pun. Ini menyelesaikan masalah "harus memanfaatkan data, tetapi juga melindungi privasi."
Tantangan dan Perkembangan FHE
Meskipun prospek FHE sangat luas, aplikasi praktisnya masih menghadapi tantangan besar, terutama karena memerlukan sumber daya komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang mengembangkan perangkat keras dan arsitektur jaringan khusus untuk mendukung perhitungan FHE.
Dengan berkembangnya teknologi AI, masalah privasi dan keamanan data menjadi semakin penting. Dari penguncian wajah pada perangkat pribadi hingga keamanan informasi tingkat negara, teknologi FHE dapat memainkan peran penting. Jika teknologi FHE dapat benar-benar matang, ia akan menjadi garis pertahanan terakhir untuk melindungi privasi manusia di era AI.
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.
Teknologi FHE: Alat Perlindungan Privasi Data di Era AI
Fully homomorphic encryption FHE: Teknologi revolusioner di dunia enkripsi
Pasar baru-baru ini sedang lesu, memberikan kita lebih banyak waktu untuk memperhatikan perkembangan beberapa teknologi baru. Meskipun pasar enkripsi tahun 2024 tidak seheboh tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap matang, salah satunya adalah tema yang akan kita bahas hari ini: fully homomorphic encryption (Enkripsi Homomorphic, disingkat FHE).
Untuk memahami konsep kompleks FHE ini, kita perlu terlebih dahulu memahami arti dari "enkripsi" dan "homomorfik", serta mengapa kita harus menekankan kata "fully".
enkripsi dasar
Enkripsi adalah konsep yang dikenal luas. Misalnya, jika Alice ingin mengirimkan informasi rahasia "1314 520" kepada Bob melalui pihak ketiga C, dan tidak ingin C mengetahui isinya, dia dapat menggunakan cara enkripsi sederhana: mengalikan setiap angka dengan 2. Dengan demikian, informasi yang dikirimkan menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerima informasi tersebut, dia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mendekripsi konten aslinya. Metode enkripsi simetris ini memungkinkan kedua orang untuk bertukar informasi tanpa mempercayai pengirim.
Enkripsi Homomorphic yang Lanjut
Sekarang, mari kita membuat situasinya sedikit lebih rumit. Misalkan Alice baru berusia 7 tahun dan hanya bisa melakukan operasi dasar kali 2 dan bagi 2. Dia perlu menghitung biaya listrik selama 12 bulan, masing-masing 400 yuan, tetapi itu melebihi kemampuan perhitungannya. Selain itu, dia tidak ingin orang lain mengetahui informasi biaya listrik yang spesifik.
Dalam kasus ini, Alice dapat menggunakan enkripsi homomorphic yang sederhana. Dia mengalikan 400 dan 12 dengan 2, menghasilkan 800 dan 24, lalu meminta C untuk menghitung 800×24. Setelah C menghitung hasil 19200, Alice membaginya dengan 2 dua kali, sehingga mendapatkan total biaya listrik yang benar sebesar 4800 yuan.
Proses ini menunjukkan inti dari Enkripsi Homomorphic: melakukan operasi pada data yang terenkripsi, hasil yang diperoleh setelah didekripsi setara dengan hasil operasi langsung pada data asli.
Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh
Namun, metode enkripsi homomorphic sederhana di atas memiliki risiko untuk diretas. Misalnya, C mungkin dapat menyimpulkan data asli melalui metode brute force. Ini memerlukan penerapan metode enkripsi yang lebih kompleks, yaitu enkripsi homomorphic sepenuhnya.
Enkripsi homomorphic penuh memungkinkan operasi penjumlahan dan perkalian dilakukan pada data yang terenkripsi sebanyak mungkin, bukan hanya terbatas pada beberapa operasi tertentu. Ini secara signifikan meningkatkan kesulitan untuk membongkar, sehingga bahkan operasi polinomial yang kompleks dapat dilakukan sambil melindungi privasi data.
Hingga tahun 2009, pendekatan baru yang diajukan oleh Gentry dan para akademisi lainnya benar-benar membuka kemungkinan untuk enkripsi homomorphic secara penuh.
Prospek Aplikasi FHE
Teknologi FHE memiliki nilai aplikasi potensial di berbagai bidang, terutama dalam kecerdasan buatan (AI).
Perkembangan AI memerlukan banyak data, tetapi banyak data memiliki tingkat sensitivitas yang tinggi. FHE dapat memungkinkan AI untuk memproses data terenkripsi tanpa mengungkapkan data asli. Dengan cara ini, pengguna dapat memanfaatkan kemampuan komputasi AI yang kuat sambil melindungi privasi.
Misalnya, dalam teknologi pengenalan wajah, FHE dapat memungkinkan mesin untuk menentukan apakah itu adalah manusia nyata, sambil tidak menyentuh informasi wajah sensitif apa pun. Ini menyelesaikan masalah "harus memanfaatkan data, tetapi juga melindungi privasi."
Tantangan dan Perkembangan FHE
Meskipun prospek FHE sangat luas, aplikasi praktisnya masih menghadapi tantangan besar, terutama karena memerlukan sumber daya komputasi yang besar. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek sedang mengembangkan perangkat keras dan arsitektur jaringan khusus untuk mendukung perhitungan FHE.
Dengan berkembangnya teknologi AI, masalah privasi dan keamanan data menjadi semakin penting. Dari penguncian wajah pada perangkat pribadi hingga keamanan informasi tingkat negara, teknologi FHE dapat memainkan peran penting. Jika teknologi FHE dapat benar-benar matang, ia akan menjadi garis pertahanan terakhir untuk melindungi privasi manusia di era AI.