FHE: Teknologi Kunci untuk Komputasi Privasi di Masa Depan
FHE (Fully Homomorphic Encryption) adalah teknologi enkripsi canggih yang memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi, sehingga dapat memproses data sambil melindungi privasi. FHE memiliki berbagai potensi aplikasi, terutama dalam bidang pemrosesan dan analisis data yang memerlukan perlindungan privasi, seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, perlindungan privasi blockchain, dan sebagainya. Namun, komersialisasinya masih memerlukan waktu, tantangan utama terletak pada besar penghitungan dan penggunaan memori yang dihasilkan oleh algoritma, serta skalabilitas yang kurang baik.
Prinsip Dasar FHE
Inti dari FHE adalah menggunakan polinomial untuk menyembunyikan informasi asli. Proses enkripsi FHE yang disederhanakan adalah sebagai berikut:
Pilih polinomial kunci s(x)
Menghasilkan polinomial acak a(x)
Menghasilkan polinomial "kesalahan" kecil e(x)
Teks terenkripsi m: c(x) = m + a(x)*s(x) + e(x)
Saat mendekripsi, cukup mengetahui s(x), maka m dapat dipulihkan dari c(x). Memperkenalkan kebetulan dan kesalahan dapat meningkatkan keamanan.
Untuk mendukung komputasi pada data terenkripsi, FHE mengubah operasi menjadi "sirkuit". Namun, setiap operasi akan menambah kebisingan, dan ketika kebisingan terlalu besar, dekripsi tidak dapat dilakukan dengan benar. Untuk mengatasi masalah ini, FHE menggunakan teknologi kunci berikut:
Pergantian kunci: Mengompresi ukuran ciphertext
Modulus switching: mengontrol pertumbuhan noise
Bootstrap: Mengatur ulang kebisingan ke tingkat awal
Saat ini, sebagian besar solusi FHE yang mainstream menggunakan teknologi Bootstrap, tetapi biaya komputasinya masih sangat besar.
Tantangan yang Dihadapi FHE
Tantangan utama FHE terletak pada biaya komputasi yang sangat besar. Dibandingkan dengan komputasi biasa, kecepatan komputasi FHE sekitar 1 juta kali lebih lambat. Untuk meningkatkan kinerja FHE, Badan Proyek Penelitian Pertahanan Lanjutan AS (DARPA) meluncurkan program Dprive pada tahun 2021, dengan tujuan untuk meningkatkan kecepatan komputasi FHE menjadi 1/10 dari komputasi biasa. Program ini terutama berfokus pada aspek-aspek berikut:
Memperbesar panjang kata prosesor
Mengembangkan prosesor ASIC khusus
Membangun arsitektur paralel MIMD
Meskipun kemajuan lambat, namun dalam jangka panjang, teknologi FHE tetap memiliki arti penting untuk melindungi data sensitif, terutama di bidang militer, medis, dan keuangan.
Aplikasi FHE dalam Blockchain
Dalam bidang blockchain, FHE terutama digunakan untuk melindungi privasi data, dengan arah aplikasi sebagai berikut:
Privasi di atas rantai
Privasi data pelatihan AI
Privasi voting di blockchain
Pemeriksaan transaksi privasi di blockchain
Solusi Potensial untuk Masalah MEV
Namun, FHE juga menghadapi tantangan seperti peningkatan persyaratan operasional node yang signifikan dan penurunan throughput jaringan.
Proyek FHE Utama
Proyek FHE utama saat ini meliputi:
Zama: menyediakan tumpukan pengembangan berbasis TFHE
Fhenix: Membangun Layer 2 yang mengutamakan privasi
Privasea: untuk operasi data LLM
Inco Network: Membangun FHE Layer 1
Arcium: Penggabungan berbagai teknologi kriptografi
Jaringan Pikiran: Jalur Restaking
Di antara mereka, Zama adalah penyedia teknologi FHE yang digunakan oleh sebagian besar proyek.
Masa Depan
Teknologi FHE masih berada di tahap awal, berkembang lebih lambat dibandingkan teknologi ZK. Namun, dengan meningkatnya perhatian modal dan pengembangan chip khusus FHE, FHE diharapkan dapat membawa perubahan mendalam di bidang pertahanan, keuangan, dan kesehatan. Peluncuran chip FHE akan menjadi prasyarat penting untuk komersialisasinya.
Meskipun menghadapi berbagai tantangan teknis, sebagai teknologi terdepan dengan permintaan yang jelas, FHE masih memiliki potensi besar di masa depan. Ini diharapkan dapat melepaskan potensi besar dari kombinasi data privasi dengan algoritma kuantum dan teknologi baru lainnya, serta mencapai perkembangan yang eksplosif.
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.
13 Suka
Hadiah
13
4
Bagikan
Komentar
0/400
BearMarketBarber
· 07-31 03:52
Sampai puncak dipotong, sampai lembah dibiarkan!
Tolong buat komentar dalam bahasa Mandarin untuk artikel ini:
Kerugian begitu besar, benda ini tidak akan membuat saya botak?
Lihat AsliBalas0
HodlKumamon
· 07-30 12:58
Perhitungan privasi benar-benar akan booming, tekanan pasar beruang kita semakin besar~
Lihat AsliBalas0
InscriptionGriller
· 07-30 12:50
Sekali lagi ini hanya sekedar omong kosong untuk bermain orang-orang bodoh, percaya atau tidak ini akan berakhir dengan buruk~
Lihat AsliBalas0
DarkPoolWatcher
· 07-30 12:39
fhe Daya Komputasi yang dikonsumsi begitu besar, sebaiknya tunggu beberapa tahun.
Teknologi FHE: Kunci Masa Depan Perhitungan Privasi Blockchain
FHE: Teknologi Kunci untuk Komputasi Privasi di Masa Depan
FHE (Fully Homomorphic Encryption) adalah teknologi enkripsi canggih yang memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi, sehingga dapat memproses data sambil melindungi privasi. FHE memiliki berbagai potensi aplikasi, terutama dalam bidang pemrosesan dan analisis data yang memerlukan perlindungan privasi, seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, perlindungan privasi blockchain, dan sebagainya. Namun, komersialisasinya masih memerlukan waktu, tantangan utama terletak pada besar penghitungan dan penggunaan memori yang dihasilkan oleh algoritma, serta skalabilitas yang kurang baik.
Prinsip Dasar FHE
Inti dari FHE adalah menggunakan polinomial untuk menyembunyikan informasi asli. Proses enkripsi FHE yang disederhanakan adalah sebagai berikut:
Saat mendekripsi, cukup mengetahui s(x), maka m dapat dipulihkan dari c(x). Memperkenalkan kebetulan dan kesalahan dapat meningkatkan keamanan.
Untuk mendukung komputasi pada data terenkripsi, FHE mengubah operasi menjadi "sirkuit". Namun, setiap operasi akan menambah kebisingan, dan ketika kebisingan terlalu besar, dekripsi tidak dapat dilakukan dengan benar. Untuk mengatasi masalah ini, FHE menggunakan teknologi kunci berikut:
Saat ini, sebagian besar solusi FHE yang mainstream menggunakan teknologi Bootstrap, tetapi biaya komputasinya masih sangat besar.
Tantangan yang Dihadapi FHE
Tantangan utama FHE terletak pada biaya komputasi yang sangat besar. Dibandingkan dengan komputasi biasa, kecepatan komputasi FHE sekitar 1 juta kali lebih lambat. Untuk meningkatkan kinerja FHE, Badan Proyek Penelitian Pertahanan Lanjutan AS (DARPA) meluncurkan program Dprive pada tahun 2021, dengan tujuan untuk meningkatkan kecepatan komputasi FHE menjadi 1/10 dari komputasi biasa. Program ini terutama berfokus pada aspek-aspek berikut:
Meskipun kemajuan lambat, namun dalam jangka panjang, teknologi FHE tetap memiliki arti penting untuk melindungi data sensitif, terutama di bidang militer, medis, dan keuangan.
Aplikasi FHE dalam Blockchain
Dalam bidang blockchain, FHE terutama digunakan untuk melindungi privasi data, dengan arah aplikasi sebagai berikut:
Namun, FHE juga menghadapi tantangan seperti peningkatan persyaratan operasional node yang signifikan dan penurunan throughput jaringan.
Proyek FHE Utama
Proyek FHE utama saat ini meliputi:
Di antara mereka, Zama adalah penyedia teknologi FHE yang digunakan oleh sebagian besar proyek.
Masa Depan
Teknologi FHE masih berada di tahap awal, berkembang lebih lambat dibandingkan teknologi ZK. Namun, dengan meningkatnya perhatian modal dan pengembangan chip khusus FHE, FHE diharapkan dapat membawa perubahan mendalam di bidang pertahanan, keuangan, dan kesehatan. Peluncuran chip FHE akan menjadi prasyarat penting untuk komersialisasinya.
Meskipun menghadapi berbagai tantangan teknis, sebagai teknologi terdepan dengan permintaan yang jelas, FHE masih memiliki potensi besar di masa depan. Ini diharapkan dapat melepaskan potensi besar dari kombinasi data privasi dengan algoritma kuantum dan teknologi baru lainnya, serta mencapai perkembangan yang eksplosif.
Tolong buat komentar dalam bahasa Mandarin untuk artikel ini:
Kerugian begitu besar, benda ini tidak akan membuat saya botak?