Enkripsi Homomorphic Penuh: Kombinasi Sempurna antara Privasi Data dan Perhitungan AI

Belakangan ini, kondisi pasar cukup tenang, memberi kita kesempatan untuk mendalami beberapa teknologi baru. Meskipun pasar enkripsi 2024 tidak seheboh tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang perlahan-lahan menuju kematangan. Hari ini, tema yang akan kita fokuskan adalah "FHE / fully homomorphic encryption".

Untuk memahami konsep kompleks enkripsi homomorphic, kita perlu terlebih dahulu memahami arti dari "enkripsi" dan "homomorfik", serta mengapa kita perlu "sepenuhnya".

Enkripsi Dasar Konsep

enkripsi adalah dasar keamanan informasi. Sebagai contoh sederhana, jika Alice ingin mengirimkan informasi rahasia seperti "1314 520" kepada Bob melalui pihak ketiga, dia dapat menggunakan metode enkripsi sederhana: mengalikan setiap angka dengan 2. Dengan cara ini, informasi yang dikirim menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerima, dia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mengembalikan informasi asli. Metode ini memungkinkan mereka untuk melakukan komunikasi rahasia tanpa sepenuhnya mempercayai pengirim.

Enkripsi Homomorphic yang Lanjutan

Enkripsi Homomorphic lebih lanjut, memungkinkan perhitungan pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsinya terlebih dahulu. Misalnya, anggaplah Alice hanya bisa melakukan operasi sederhana kali 2 dan bagi 2, tetapi dia perlu menghitung biaya listrik 400 yuan dikalikan dengan 12 bulan. Dia bisa mengenkripsi 400 dan 12 dengan mengalikan masing-masing dengan 2, dan membiarkan seorang penghitungan yang dapat dipercaya C menghitung hasil dari 800x24. Setelah C mendapatkan 19200, Alice hanya perlu membagi hasil tersebut dengan 4 untuk mendapatkan jawaban yang benar 4800, sementara C tidak mengetahui jumlah sebenarnya dari biaya listrik dan jumlah bulan.

Kebutuhan Enkripsi Homomorphic Penuh

Namun, enkripsi homomorphic yang sederhana mungkin dapat diretas. Enkripsi homomorphic secara penuh membuat peretasan menjadi hampir tidak mungkin dengan memperkenalkan operasi matematika yang lebih kompleks dan enkripsi ganda. Ini memungkinkan untuk melakukan operasi penjumlahan dan perkalian sebanyak mungkin pada data terenkripsi, yang berarti hampir dapat menangani masalah matematika yang kompleks sambil menjaga kerahasiaan data secara mutlak.

Aplikasi FHE di bidang AI

Enkripsi homomorphic penuh memiliki potensi aplikasi yang besar di bidang AI. Ini dapat menyelesaikan masalah privasi data selama proses pelatihan dan penggunaan AI:

1. Pengguna dapat melakukan enkripsi FHE pada data sensitif.
2. Sistem AI menggunakan enkripsi data untuk perhitungan dan pelatihan.
3. Sistem mengeluarkan hasil enkripsi.
4. Pengguna mendekripsi hasil dengan aman di lokal.

Cara ini tidak hanya menjamin bahwa AI mendapatkan data pelatihan yang cukup, tetapi juga melindungi privasi pengguna, mencapai tujuan "kedua-duanya".

Kasus Aplikasi Praktis FHE

Dalam aplikasi nyata, FHE dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah sensitif seperti pengenalan wajah. Hal ini memungkinkan mesin untuk menentukan apakah itu adalah manusia nyata, tanpa mengakses informasi sensitif wajah. Namun, perhitungan FHE memerlukan daya komputasi yang besar, yang mendorong beberapa proyek untuk mengembangkan perangkat keras dan arsitektur jaringan khusus untuk mendukung perhitungan FHE.

Makna FHE bagi AI dan Privasi

Jika AI dapat menerapkan teknologi FHE secara besar-besaran, itu akan sangat mengurangi masalah keamanan data dan privasi yang dihadapi saat ini. Dari keamanan nasional hingga perlindungan privasi pribadi, teknologi FHE memiliki potensi untuk menjadi garis pertahanan yang penting. Di era AI yang akan datang, kematangan teknologi FHE mungkin menjadi benteng terakhir dalam melindungi privasi manusia.

Seiring dengan perkembangan teknologi, kami berharap dapat melihat lebih banyak aplikasi inovatif dari FHE di berbagai bidang, yang membawa kemungkinan baru untuk keamanan data dan perlindungan privasi.