Enkripsi Homomorphic Penuh: Terobosan Revolusioner dalam Perlindungan Privasi dan Perhitungan
Enkripsi Homomorphic ( FHE ) adalah teknologi enkripsi canggih yang memungkinkan perhitungan pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi terlebih dahulu. Konsep ini pertama kali diperkenalkan pada tahun 1970-an, tetapi baru bisa direalisasikan dengan karya terobosan Craig Gentry pada tahun 2009. Fitur inti dari FHE adalah homomorfisme, yaitu operasi pada ciphertext setara dengan operasi yang sesuai pada plaintext.
FHE mendukung operasi penjumlahan dan perkalian tanpa batas, yang menjadikannya alat perlindungan privasi yang kuat. Namun, FHE juga menghadapi tantangan seperti efisiensi komputasi dan manajemen kebisingan. Dibandingkan dengan beberapa enkripsi homomorphic (PHE) dan jenis enkripsi homomorphic (SHE), FHE secara fungsional lebih komprehensif, tetapi juga memiliki beban komputasi yang lebih besar.
Dalam bidang blockchain, FHE diharapkan menjadi teknologi kunci untuk memecahkan masalah skalabilitas dan perlindungan privasi. Ini dapat mengubah blockchain yang transparan menjadi bentuk terenkripsi sebagian, sambil mempertahankan kemampuan kontrol kontrak pintar. Beberapa proyek sedang mengembangkan mesin virtual FHE, yang memungkinkan programmer menggunakan Solidity untuk menulis kode yang mengoperasikan primitif FHE. Metode ini dapat mewujudkan aplikasi seperti pembayaran terenkripsi, permainan yang melindungi privasi, sambil mempertahankan grafik transaksi untuk memenuhi persyaratan regulasi.
FHE juga dapat meningkatkan kegunaan proyek privasi melalui pencarian pesan yang bersifat rahasia (OMR), mengatasi masalah waktu pengambilan informasi saldo yang lama dan keterlambatan sinkronisasi. Meskipun FHE sendiri tidak dapat secara langsung menyelesaikan masalah skalabilitas blockchain, menggabungkannya dengan bukti nol pengetahuan (ZKP) dapat membawa solusi baru bagi skalabilitas.
FHE dan ZKP adalah teknologi yang saling melengkapi, masing-masing melayani tujuan yang berbeda. ZKP menyediakan perhitungan yang dapat diverifikasi dan atribut pengetahuan nol, sedangkan FHE memungkinkan perhitungan pada data terenkripsi tanpa mengungkapkan data itu sendiri. Menggabungkan keduanya meskipun akan meningkatkan kompleksitas perhitungan, tetapi mungkin diperlukan dalam kasus penggunaan tertentu.
Saat ini, perkembangan FHE tertinggal sekitar tiga hingga empat tahun di belakang ZKP, tetapi sedang mengejar dengan cepat. Proyek FHE generasi pertama telah mulai diuji, dan diharapkan akan meluncurkan mainnet pada akhir tahun ini. Meskipun beban komputasi FHE masih lebih tinggi daripada ZKP, potensi penerapannya secara besar-besaran mulai terlihat.
Tantangan utama yang dihadapi FHE mencakup efisiensi komputasi dan manajemen kunci. Intensitas komputasi dari operasi bootstrap sedang diperbaiki melalui perbaikan algoritma dan optimasi rekayasa. Untuk kasus penggunaan tertentu seperti pembelajaran mesin, mungkin ada alternatif yang lebih efisien yang tidak menggunakan operasi bootstrap. Dalam hal manajemen kunci, beberapa proyek mengadopsi metode manajemen kunci berbasis threshold, tetapi masih perlu pengembangan lebih lanjut untuk mengatasi masalah titik kegagalan tunggal.
Pasar FHE semakin menarik perhatian banyak investor. Beberapa proyek sedang mengembangkan solusi berbasis FHE, seperti Arcium, Cysic, Zama, Sunscreen, Octra, Fhenix, Mind Network, dan Inco. Proyek-proyek ini mencakup berbagai bidang aplikasi dari akselerasi perangkat keras hingga blockchain perlindungan privasi.
Lingkungan regulasi terhadap teknologi privasi seperti FHE bervariasi di berbagai daerah. Meskipun privasi data umumnya didukung, privasi keuangan tetap merupakan area abu-abu. FHE memiliki potensi untuk meningkatkan privasi data, memungkinkan pengguna mempertahankan kepemilikan data dan mungkin mendapatkan keuntungan dari situ, sambil mempertahankan manfaat sosial seperti iklan terarah.
Melihat ke depan, teori, perangkat lunak, perangkat keras, dan algoritma FHE diperkirakan akan terus berkembang, membuatnya semakin praktis. FHE sedang bertransisi dari penelitian teori ke fase aplikasi praktis, dan diperkirakan akan mencapai kemajuan signifikan dalam tiga hingga lima tahun ke depan.
Seiring dengan kematangan teknologi dan perhatian yang terus-menerus dari modal ventura, FHE diharapkan dapat memainkan peran kunci dalam skalabilitas dan perlindungan privasi blockchain, mendorong pengembangan berbagai aplikasi inovatif dalam ekosistem enkripsi.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
20 Suka
Hadiah
20
5
Bagikan
Komentar
0/400
ProposalDetective
· 1jam yang lalu
Daya Komputasi yang begitu besar tidak cukup.
Lihat AsliBalas0
RugpullTherapist
· 07-05 07:27
Cepat maju ke kombinasi mpc+fhe untuk menghancurkan masalah privasi yang ada.
Lihat AsliBalas0
MevHunter
· 07-04 10:16
Ingin melakukan penambangan tidak peduli lagi, teknologi ini bagus.
Lihat AsliBalas0
FlashLoanPrince
· 07-04 10:14
Privasi? Lihat betapa misteriusnya kamu.
Lihat AsliBalas0
SadMoneyMeow
· 07-04 10:01
Sistem pembayaran Deep Support Glasses diselamatkan
fully homomorphic encryption FHE: teknologi revolusioner generasi berikutnya untuk perlindungan privasi Blockchain
Enkripsi Homomorphic Penuh: Terobosan Revolusioner dalam Perlindungan Privasi dan Perhitungan
Enkripsi Homomorphic ( FHE ) adalah teknologi enkripsi canggih yang memungkinkan perhitungan pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi terlebih dahulu. Konsep ini pertama kali diperkenalkan pada tahun 1970-an, tetapi baru bisa direalisasikan dengan karya terobosan Craig Gentry pada tahun 2009. Fitur inti dari FHE adalah homomorfisme, yaitu operasi pada ciphertext setara dengan operasi yang sesuai pada plaintext.
FHE mendukung operasi penjumlahan dan perkalian tanpa batas, yang menjadikannya alat perlindungan privasi yang kuat. Namun, FHE juga menghadapi tantangan seperti efisiensi komputasi dan manajemen kebisingan. Dibandingkan dengan beberapa enkripsi homomorphic (PHE) dan jenis enkripsi homomorphic (SHE), FHE secara fungsional lebih komprehensif, tetapi juga memiliki beban komputasi yang lebih besar.
Dalam bidang blockchain, FHE diharapkan menjadi teknologi kunci untuk memecahkan masalah skalabilitas dan perlindungan privasi. Ini dapat mengubah blockchain yang transparan menjadi bentuk terenkripsi sebagian, sambil mempertahankan kemampuan kontrol kontrak pintar. Beberapa proyek sedang mengembangkan mesin virtual FHE, yang memungkinkan programmer menggunakan Solidity untuk menulis kode yang mengoperasikan primitif FHE. Metode ini dapat mewujudkan aplikasi seperti pembayaran terenkripsi, permainan yang melindungi privasi, sambil mempertahankan grafik transaksi untuk memenuhi persyaratan regulasi.
FHE juga dapat meningkatkan kegunaan proyek privasi melalui pencarian pesan yang bersifat rahasia (OMR), mengatasi masalah waktu pengambilan informasi saldo yang lama dan keterlambatan sinkronisasi. Meskipun FHE sendiri tidak dapat secara langsung menyelesaikan masalah skalabilitas blockchain, menggabungkannya dengan bukti nol pengetahuan (ZKP) dapat membawa solusi baru bagi skalabilitas.
FHE dan ZKP adalah teknologi yang saling melengkapi, masing-masing melayani tujuan yang berbeda. ZKP menyediakan perhitungan yang dapat diverifikasi dan atribut pengetahuan nol, sedangkan FHE memungkinkan perhitungan pada data terenkripsi tanpa mengungkapkan data itu sendiri. Menggabungkan keduanya meskipun akan meningkatkan kompleksitas perhitungan, tetapi mungkin diperlukan dalam kasus penggunaan tertentu.
Saat ini, perkembangan FHE tertinggal sekitar tiga hingga empat tahun di belakang ZKP, tetapi sedang mengejar dengan cepat. Proyek FHE generasi pertama telah mulai diuji, dan diharapkan akan meluncurkan mainnet pada akhir tahun ini. Meskipun beban komputasi FHE masih lebih tinggi daripada ZKP, potensi penerapannya secara besar-besaran mulai terlihat.
Tantangan utama yang dihadapi FHE mencakup efisiensi komputasi dan manajemen kunci. Intensitas komputasi dari operasi bootstrap sedang diperbaiki melalui perbaikan algoritma dan optimasi rekayasa. Untuk kasus penggunaan tertentu seperti pembelajaran mesin, mungkin ada alternatif yang lebih efisien yang tidak menggunakan operasi bootstrap. Dalam hal manajemen kunci, beberapa proyek mengadopsi metode manajemen kunci berbasis threshold, tetapi masih perlu pengembangan lebih lanjut untuk mengatasi masalah titik kegagalan tunggal.
Pasar FHE semakin menarik perhatian banyak investor. Beberapa proyek sedang mengembangkan solusi berbasis FHE, seperti Arcium, Cysic, Zama, Sunscreen, Octra, Fhenix, Mind Network, dan Inco. Proyek-proyek ini mencakup berbagai bidang aplikasi dari akselerasi perangkat keras hingga blockchain perlindungan privasi.
Lingkungan regulasi terhadap teknologi privasi seperti FHE bervariasi di berbagai daerah. Meskipun privasi data umumnya didukung, privasi keuangan tetap merupakan area abu-abu. FHE memiliki potensi untuk meningkatkan privasi data, memungkinkan pengguna mempertahankan kepemilikan data dan mungkin mendapatkan keuntungan dari situ, sambil mempertahankan manfaat sosial seperti iklan terarah.
Melihat ke depan, teori, perangkat lunak, perangkat keras, dan algoritma FHE diperkirakan akan terus berkembang, membuatnya semakin praktis. FHE sedang bertransisi dari penelitian teori ke fase aplikasi praktis, dan diperkirakan akan mencapai kemajuan signifikan dalam tiga hingga lima tahun ke depan.
Seiring dengan kematangan teknologi dan perhatian yang terus-menerus dari modal ventura, FHE diharapkan dapat memainkan peran kunci dalam skalabilitas dan perlindungan privasi blockchain, mendorong pengembangan berbagai aplikasi inovatif dalam ekosistem enkripsi.