Menurut statistik data terbaru, hingga tanggal 13 bulan ini, tingkat pembicaraan dan perubahan harga untuk Aset Kripto utama adalah sebagai berikut:
Diskusi tentang Bitcoin minggu lalu mencapai 12,52K, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan minggu sebelumnya.
Diskusi tentang Ethereum minggu lalu berjumlah 3,63K, naik 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan minggu sebelumnya.
Diskusi tentang TON minggu lalu berjumlah 782 kali, turun 12,63% dibanding minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, turun sedikit 0,25% dibanding minggu sebelumnya.
Potensi dan Tantangan Teknologi Enkripsi Homomorfik
Enkripsi Homomorfik ( FHE ) adalah teknologi maju dalam bidang kriptografi, yang memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi. Fitur ini memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pemrosesan data. FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan perlindungan privasi blockchain. Namun, meskipun potensi FHE sangat besar, jalur komersialisasinya masih menghadapi banyak tantangan.
Keuntungan dan Aplikasi FHE
Keuntungan terbesar FHE terletak pada 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 komputasi untuk diproses, dan hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi. Pemilik data dapat mendekripsi untuk memperoleh hasil analisis, sehingga melindungi privasi data dan menyelesaikan tugas komputasi yang diperlukan.
Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting untuk industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan. Seiring dengan perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dalam skenario-skenario ini dapat menyediakan perlindungan komputasi multi pihak, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui perlindungan privasi di rantai dan pemeriksaan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Di bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan (ZK), perhitungan 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 pihak-pihak untuk melakukan perhitungan dalam situasi data yang dienkripsi, tanpa perlu berbagi informasi pribadi satu sama lain. 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 tampil sangat menonjol. 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 kuat, ada beberapa tantangan praktis yang dihadapi dalam aplikasi komersial:
Biaya komputasi besar: FHE memerlukan banyak sumber daya komputasi, dan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi, biayanya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial tingkat tinggi, waktu pemrosesan tumbuh secara polinomial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Mengurangi biaya perlu bergantung pada akselerasi perangkat keras khusus, tetapi ini juga meningkatkan kompleksitas penyebaran.
Kemampuan operasi yang terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data yang dienkripsi, dukungan untuk operasi nonlinier yang kompleks terbatas. Ini menjadi hambatan bagi aplikasi kecerdasan buatan yang melibatkan jaringan saraf dalam. Saat ini, skema FHE terutama cocok untuk perhitungan linier dan polinomial sederhana, sementara aplikasi model nonlinier sangat terbatas.
Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat tajam ketika melibatkan kumpulan data multi-pengguna. Meskipun ada penelitian yang mengusulkan kerangka FHE multi-kunci, yang memungkinkan operasi pada kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, namun manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era saat ini yang didorong oleh data, Kecerdasan Buatan (AI) diterapkan secara luas di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran privasi data sering kali membuat pengguna enggan membagikan informasi sensitif. FHE memberikan solusi perlindungan privasi di bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, data biasanya dienkripsi selama proses transmisi dan penyimpanan, tetapi sering kali dalam keadaan teks terbaca selama proses pengolahan. Melalui FHE, data pengguna dapat diproses sambil tetap dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi.
Keunggulan ini menjadi sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi ini mewajibkan pengguna untuk memiliki hak atas pemrosesan data dan memastikan bahwa data dilindungi selama proses pengiriman. Enkripsi akhir-ke-akhir FHE menyediakan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi dan Proyek FHE Saat Ini di Blockchain
Aplikasi FHE dalam blockchain terutama berfokus pada perlindungan privasi data, termasuk privasi di dalam rantai, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara di dalam rantai, dan pemeriksaan transaksi privasi di dalam rantai. Saat ini, beberapa proyek memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong realisasi perlindungan privasi.
Beberapa proyek yang membangun solusi FHE digunakan secara luas dalam berbagai proyek perlindungan privasi blockchain. Proyek-proyek ini termasuk:
Berdasarkan teknologi TFHE, fokus pada operasi boolean dan operasi bilangan bulat panjang rendah, serta membangun proyek tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.
Mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka HyperghraphFHE, cocok untuk proyek jaringan blockchain.
Menggunakan FHE untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.
Menggabungkan FHE dan kecerdasan buatan, menyediakan proyek lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
Sebagai solusi Layer 2 Ethereum, mendukung FHE Rollups dan FHE Coprocessors, kompatibel dengan EVM dan mendukung penulisan kontrak pintar dengan Solidity.
Kesimpulan
FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data terenkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun aplikasi komersial FHE saat ini masih menghadapi tantangan biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, masalah ini diharapkan dapat secara bertahap teratasi melalui akselerasi perangkat keras dan optimisasi algoritma. Selain itu, seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan aman. Di masa depan, FHE berpotensi menjadi teknologi inti yang mendukung komputasi perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner baru untuk 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.
19 Suka
Hadiah
19
5
Bagikan
Komentar
0/400
AirdropATM
· 23jam yang lalu
Data Fluktuasi big pump big dump
Lihat AsliBalas0
LiquidationAlert
· 07-30 05:49
koin harga Reverse play people for suckers lihat
Lihat AsliBalas0
HodlKumamon
· 07-30 05:37
Melihat tren pasar positif tetapi tidak membeli
Lihat AsliBalas0
UnluckyLemur
· 07-30 05:29
bull run sedang berlangsung pada saat yang tepat
Lihat AsliBalas0
DegenWhisperer
· 07-30 05:27
Pasar yang baik masih perlu dilihat dari kinerjanya
Tantangan dan aplikasi teknologi Enkripsi Homomorphic di bidang Blockchain
Aset Kripto diskusi dan harga mingguan
Menurut statistik data terbaru, hingga tanggal 13 bulan ini, tingkat pembicaraan dan perubahan harga untuk Aset Kripto utama adalah sebagai berikut:
Diskusi tentang Bitcoin minggu lalu mencapai 12,52K, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan minggu sebelumnya.
Diskusi tentang Ethereum minggu lalu berjumlah 3,63K, naik 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan minggu sebelumnya.
Diskusi tentang TON minggu lalu berjumlah 782 kali, turun 12,63% dibanding minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, turun sedikit 0,25% dibanding minggu sebelumnya.
Potensi dan Tantangan Teknologi Enkripsi Homomorfik
Enkripsi Homomorfik ( FHE ) adalah teknologi maju dalam bidang kriptografi, yang memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi. Fitur ini memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pemrosesan data. FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan perlindungan privasi blockchain. Namun, meskipun potensi FHE sangat besar, jalur komersialisasinya masih menghadapi banyak tantangan.
Keuntungan dan Aplikasi FHE
Keuntungan terbesar FHE terletak pada 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 komputasi untuk diproses, dan hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi. Pemilik data dapat mendekripsi untuk memperoleh hasil analisis, sehingga melindungi privasi data dan menyelesaikan tugas komputasi yang diperlukan.
Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting untuk industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan. Seiring dengan perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dalam skenario-skenario ini dapat menyediakan perlindungan komputasi multi pihak, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui perlindungan privasi di rantai dan pemeriksaan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Di bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan (ZK), perhitungan 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 pihak-pihak untuk melakukan perhitungan dalam situasi data yang dienkripsi, tanpa perlu berbagi informasi pribadi satu sama lain. 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 tampil sangat menonjol. 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 kuat, ada beberapa tantangan praktis yang dihadapi dalam aplikasi komersial:
Biaya komputasi besar: FHE memerlukan banyak sumber daya komputasi, dan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi, biayanya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial tingkat tinggi, waktu pemrosesan tumbuh secara polinomial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Mengurangi biaya perlu bergantung pada akselerasi perangkat keras khusus, tetapi ini juga meningkatkan kompleksitas penyebaran.
Kemampuan operasi yang terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data yang dienkripsi, dukungan untuk operasi nonlinier yang kompleks terbatas. Ini menjadi hambatan bagi aplikasi kecerdasan buatan yang melibatkan jaringan saraf dalam. Saat ini, skema FHE terutama cocok untuk perhitungan linier dan polinomial sederhana, sementara aplikasi model nonlinier sangat terbatas.
Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat tajam ketika melibatkan kumpulan data multi-pengguna. Meskipun ada penelitian yang mengusulkan kerangka FHE multi-kunci, yang memungkinkan operasi pada kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, namun manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era saat ini yang didorong oleh data, Kecerdasan Buatan (AI) diterapkan secara luas di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran privasi data sering kali membuat pengguna enggan membagikan informasi sensitif. FHE memberikan solusi perlindungan privasi di bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, data biasanya dienkripsi selama proses transmisi dan penyimpanan, tetapi sering kali dalam keadaan teks terbaca selama proses pengolahan. Melalui FHE, data pengguna dapat diproses sambil tetap dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi.
Keunggulan ini menjadi sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi ini mewajibkan pengguna untuk memiliki hak atas pemrosesan data dan memastikan bahwa data dilindungi selama proses pengiriman. Enkripsi akhir-ke-akhir FHE menyediakan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi dan Proyek FHE Saat Ini di Blockchain
Aplikasi FHE dalam blockchain terutama berfokus pada perlindungan privasi data, termasuk privasi di dalam rantai, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara di dalam rantai, dan pemeriksaan transaksi privasi di dalam rantai. Saat ini, beberapa proyek memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong realisasi perlindungan privasi.
Beberapa proyek yang membangun solusi FHE digunakan secara luas dalam berbagai proyek perlindungan privasi blockchain. Proyek-proyek ini termasuk:
Berdasarkan teknologi TFHE, fokus pada operasi boolean dan operasi bilangan bulat panjang rendah, serta membangun proyek tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.
Mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka HyperghraphFHE, cocok untuk proyek jaringan blockchain.
Menggunakan FHE untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.
Menggabungkan FHE dan kecerdasan buatan, menyediakan proyek lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
Sebagai solusi Layer 2 Ethereum, mendukung FHE Rollups dan FHE Coprocessors, kompatibel dengan EVM dan mendukung penulisan kontrak pintar dengan Solidity.
Kesimpulan
FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data terenkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun aplikasi komersial FHE saat ini masih menghadapi tantangan biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, masalah ini diharapkan dapat secara bertahap teratasi melalui akselerasi perangkat keras dan optimisasi algoritma. Selain itu, seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan aman. Di masa depan, FHE berpotensi menjadi teknologi inti yang mendukung komputasi perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner baru untuk keamanan data.