Dinamika Pasar Aset Kripto dan Analisis Teknologi Enkripsi Homomorphic
Hingga 13 Oktober, tingkat diskusi dan performa harga beberapa Aset Kripto utama adalah sebagai berikut:
Diskusi tentang Bitcoin minggu lalu mencapai 12,52K, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Pada hari Minggu lalu, harganya mencapai 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan minggu sebelumnya.
Diskusi tentang Ethereum minggu lalu mencapai 3,63K, meningkat 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Pada hari Minggu lalu, harganya adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan minggu sebelumnya.
Pembahasan tentang TON minggu lalu sebanyak 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 5,26 dolar, sedikit turun 0,25% dibandingkan minggu sebelumnya.
Enkripsi Homomorphic(FHE) sebagai teknologi baru di bidang kriptografi, sedang mendapatkan perhatian luas. Keunggulan utamanya terletak pada kemampuannya untuk melakukan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi, tanpa perlu mendekripsi, sehingga memberikan dukungan yang kuat dalam pengolahan data dan perlindungan privasi. Teknologi FHE dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan perlindungan privasi blockchain. Meskipun prospeknya luas, jalan komersialisasi FHE masih menghadapi banyak tantangan.
Potensi dan Skenario 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 konten data tersebut bocor, FHE dapat memainkan peran penting. Pemilik data dapat mengirimkan data terenkripsi kepada pihak yang melakukan komputasi untuk diproses, hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi, dan pemilik data dapat mendekripsi untuk mendapatkan hasil analisis. Mekanisme ini secara efektif melindungi privasi data, sekaligus memungkinkan pihak yang melakukan komputasi untuk menyelesaikan pekerjaan yang diperlukan.
Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting untuk industri yang sensitif terhadap data seperti keuangan dan kesehatan. Dengan perkembangan 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 mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui fungsi perlindungan privasi on-chain dan pemeriksaan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Dalam bidang Web3, FHE, pembuktian 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 terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan berbagai pihak untuk melakukan perhitungan dalam keadaan data terenkripsi 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 menunjukkan kinerja yang luar biasa. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk dalam penerapan praktis, yang membatasi kinerjanya dalam aplikasi waktu nyata.
Keterbatasan dan Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE kuat, namun dalam aplikasi komersial, terdapat tantangan praktis yang dihadapi:
Biaya komputasi berskala besar: FHE membutuhkan sumber daya komputasi yang besar, dan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi, biaya komputasinya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial tingkat tinggi, waktu pemrosesan tumbuh secara polinomial, sehingga sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Mengurangi biaya harus bergantung pada percepatan perangkat keras khusus, tetapi ini juga meningkatkan kompleksitas penerapan.
Kemampuan operasi terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian pada data terenkripsi, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas, yang menjadi hambatan bagi aplikasi kecerdasan buatan yang melibatkan jaringan saraf dalam. Saat ini, skema FHE masih terutama cocok untuk perhitungan linier dan polinomial sederhana, dan penerapan model non-linear mengalami batasan yang signifikan.
Kompleksitas dukungan multi-user: FHE berfungsi dengan baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat tajam ketika melibatkan kumpulan data multi-user. Kerangka multi-kunci FHE yang diperkenalkan pada tahun 2013 memungkinkan pengoperasian kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, tetapi kompleksitas manajemen kunci dan arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Dalam era yang didorong oleh data saat ini, kecerdasan buatan (AI) sedang diterapkan secara luas di berbagai bidang, tetapi karena kekhawatiran privasi data, pengguna sering kali enggan untuk membagikan data sensitif. Enkripsi Homomorphic (FHE) menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, data biasanya dienkripsi selama proses transmisi dan penyimpanan, tetapi sering kali dalam keadaan teks biasa selama proses pengolahan. Melalui FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi data.
Keunggulan ini menjadi sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, yang mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara data mereka diproses dan memastikan bahwa data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi end-to-end FHE menyediakan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi dan Proyek FHE Saat Ini dalam 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 pengawasan transaksi privasi di dalam rantai. Saat ini, beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong realisasi perlindungan privasi.
Beberapa proyek terkenal termasuk:
Tumpukan pengembangan FHE yang fokus pada operasi Boolean dan operasi integer dengan panjang kata rendah berdasarkan teknologi TFHE.
Mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan proyek pustaka HyperghraphFHE yang cocok untuk jaringan blockchain.
Memanfaatkan FHE untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung solusi untuk berbagai model AI.
Menggabungkan FHE dengan kecerdasan buatan, menyediakan jaringan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
Sebagai solusi Layer 2 untuk Ethereum, mendukung FHE Rollups dan FHE Coprocessors, kompatibel dengan EVM dan mendukung penulisan kontrak pintar menggunakan Solidity.
Kesimpulan
FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data yang dienkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun aplikasi komersial FHE saat ini masih menghadapi tantangan besar dalam hal biaya komputasi dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimisasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diselesaikan secara bertahap. Selain itu, seiring 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 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.
10 Suka
Hadiah
10
4
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
0xOverleveraged
· 7jam yang lalu
btc adalah raja koin di alam semesta
Lihat AsliBalas0
DegenRecoveryGroup
· 7jam yang lalu
Koin digital akhirnya bergerak! Ayo!
Lihat AsliBalas0
FlatlineTrader
· 7jam yang lalu
dunia kripto lagi naik lagi turun siapa yang bisa tahan
Fluktuasi pasar kripto dan prospek serta tantangan teknologi Enkripsi Homomorphic
Dinamika Pasar Aset Kripto dan Analisis Teknologi Enkripsi Homomorphic
Hingga 13 Oktober, tingkat diskusi dan performa harga beberapa Aset Kripto utama adalah sebagai berikut:
Diskusi tentang Bitcoin minggu lalu mencapai 12,52K, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Pada hari Minggu lalu, harganya mencapai 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan minggu sebelumnya.
Diskusi tentang Ethereum minggu lalu mencapai 3,63K, meningkat 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Pada hari Minggu lalu, harganya adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan minggu sebelumnya.
Pembahasan tentang TON minggu lalu sebanyak 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 5,26 dolar, sedikit turun 0,25% dibandingkan minggu sebelumnya.
Enkripsi Homomorphic(FHE) sebagai teknologi baru di bidang kriptografi, sedang mendapatkan perhatian luas. Keunggulan utamanya terletak pada kemampuannya untuk melakukan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi, tanpa perlu mendekripsi, sehingga memberikan dukungan yang kuat dalam pengolahan data dan perlindungan privasi. Teknologi FHE dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan perlindungan privasi blockchain. Meskipun prospeknya luas, jalan komersialisasi FHE masih menghadapi banyak tantangan.
Potensi dan Skenario 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 konten data tersebut bocor, FHE dapat memainkan peran penting. Pemilik data dapat mengirimkan data terenkripsi kepada pihak yang melakukan komputasi untuk diproses, hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi, dan pemilik data dapat mendekripsi untuk mendapatkan hasil analisis. Mekanisme ini secara efektif melindungi privasi data, sekaligus memungkinkan pihak yang melakukan komputasi untuk menyelesaikan pekerjaan yang diperlukan.
Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting untuk industri yang sensitif terhadap data seperti keuangan dan kesehatan. Dengan perkembangan 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 mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui fungsi perlindungan privasi on-chain dan pemeriksaan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Dalam bidang Web3, FHE, pembuktian 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 terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan berbagai pihak untuk melakukan perhitungan dalam keadaan data terenkripsi 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 menunjukkan kinerja yang luar biasa. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk dalam penerapan praktis, yang membatasi kinerjanya dalam aplikasi waktu nyata.
Keterbatasan dan Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE kuat, namun dalam aplikasi komersial, terdapat tantangan praktis yang dihadapi:
Biaya komputasi berskala besar: FHE membutuhkan sumber daya komputasi yang besar, dan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi, biaya komputasinya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial tingkat tinggi, waktu pemrosesan tumbuh secara polinomial, sehingga sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Mengurangi biaya harus bergantung pada percepatan perangkat keras khusus, tetapi ini juga meningkatkan kompleksitas penerapan.
Kemampuan operasi terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian pada data terenkripsi, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas, yang menjadi hambatan bagi aplikasi kecerdasan buatan yang melibatkan jaringan saraf dalam. Saat ini, skema FHE masih terutama cocok untuk perhitungan linier dan polinomial sederhana, dan penerapan model non-linear mengalami batasan yang signifikan.
Kompleksitas dukungan multi-user: FHE berfungsi dengan baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat tajam ketika melibatkan kumpulan data multi-user. Kerangka multi-kunci FHE yang diperkenalkan pada tahun 2013 memungkinkan pengoperasian kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, tetapi kompleksitas manajemen kunci dan arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Dalam era yang didorong oleh data saat ini, kecerdasan buatan (AI) sedang diterapkan secara luas di berbagai bidang, tetapi karena kekhawatiran privasi data, pengguna sering kali enggan untuk membagikan data sensitif. Enkripsi Homomorphic (FHE) menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, data biasanya dienkripsi selama proses transmisi dan penyimpanan, tetapi sering kali dalam keadaan teks biasa selama proses pengolahan. Melalui FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi data.
Keunggulan ini menjadi sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, yang mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara data mereka diproses dan memastikan bahwa data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi end-to-end FHE menyediakan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi dan Proyek FHE Saat Ini dalam 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 pengawasan transaksi privasi di dalam rantai. Saat ini, beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong realisasi perlindungan privasi.
Beberapa proyek terkenal termasuk:
Kesimpulan
FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data yang dienkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun aplikasi komersial FHE saat ini masih menghadapi tantangan besar dalam hal biaya komputasi dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimisasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diselesaikan secara bertahap. Selain itu, seiring 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 komputasi perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner baru untuk keamanan data.