FHE, ZK, dan MPC: Perbandingan Tiga Teknologi Enkripsi

Dalam bidang kriptografi, enkripsi homomorfik penuh (FHE), bukti nol pengetahuan (ZK), dan komputasi keamanan multipihak (MPC) adalah tiga teknologi yang sangat diperhatikan. Meskipun semuanya bertujuan untuk melindungi privasi dan keamanan data, masing-masing memiliki ciri khas dan skenario penerapan. Artikel ini akan membandingkan ketiga teknologi ini secara rinci, membahas cara kerjanya dan penerapannya di bidang seperti blockchain.

Bukti Nol Pengetahuan(ZK): membuktikan tanpa mengungkapkan

Teknologi bukti nol-pengetahuan bertujuan untuk menyelesaikan masalah bagaimana memverifikasi kebenaran informasi tanpa mengungkapkan konten spesifik. Ini dibangun di atas dasar kriptografi, memungkinkan satu pihak ( pembuktian ) kepada pihak lain ( verifikator ) untuk membuktikan bahwa mereka tahu suatu rahasia, tanpa mengungkapkan informasi apa pun tentang rahasia tersebut.

Sebagai contoh, jika Alice ingin membuktikan kepada karyawan penyewaan mobil Bob bahwa dia memiliki status kredit yang baik, tetapi tidak ingin memberikan rincian transaksi bank. Dalam hal ini, "skor kredit" yang disediakan oleh bank atau perangkat lunak pembayaran dapat berfungsi sebagai bukti tanpa pengetahuan. Alice dapat membuktikan bahwa skor kreditnya memenuhi syarat, sementara Bob tidak perlu mengetahui informasi akun spesifik Alice.

Di bidang blockchain, aplikasi khas dari teknologi ZK adalah koin anonim. Mengambil Zcash sebagai contoh, ketika pengguna melakukan transaksi, mereka perlu menghasilkan bukti ZK. Bukti ini dapat membuktikan kepada penambang tentang keabsahan transaksi, sekaligus melindungi anonimitas identitas pengguna. Penambang dapat memverifikasi transaksi dan menambahkannya ke dalam blockchain tanpa mengetahui identitas pengirim secara spesifik.

Perhitungan Aman Multi-Pihak(MPC): Perhitungan Bersama Tanpa Kebocoran

Teknologi komputasi aman multi pihak (MPC) terutama digunakan untuk menyelesaikan bagaimana beberapa pihak dapat melakukan komputasi bersama secara aman tanpa mengungkapkan informasi sensitif. MPC memungkinkan beberapa peserta untuk menyelesaikan tugas komputasi tanpa harus mengungkapkan data input mereka.

Misalnya, jika Alice, Bob, dan Carol ingin menghitung rata-rata gaji mereka bertiga, tetapi tidak ingin saling mengungkapkan jumlah gaji masing-masing. Dengan menggunakan teknologi MPC, mereka dapat membagi gaji masing-masing menjadi tiga bagian, dan menukar dua bagian di antara dua orang lainnya. Setiap orang menjumlahkan angka yang diterima, kemudian berbagi hasil penjumlahan tersebut. Akhirnya, ketiga orang tersebut menjumlahkan tiga hasil penjumlahan tersebut untuk mendapatkan rata-rata, tetapi tidak dapat menentukan gaji pasti orang lain.

Dalam industri cryptocurrency, teknologi MPC digunakan untuk mengembangkan solusi dompet yang lebih aman. Beberapa platform perdagangan yang meluncurkan dompet MPC membagi kunci privat menjadi beberapa pecahan, yang disimpan di berbagai lokasi seperti ponsel pengguna, cloud, dan bursa. Cara ini tidak hanya meningkatkan keamanan, tetapi juga memberikan mekanisme pemulihan yang lebih nyaman bagi pengguna.

Enkripsi Homomorfik Penuh ( FHE ): Perhitungan Aman dengan Enkripsi Outsourcing

Teknologi enkripsi homomorfik menyelesaikan bagaimana cara mengenkripsi data sensitif, sehingga data yang telah dienkripsi dapat diserahkan kepada pihak ketiga yang tidak dipercaya untuk melakukan perhitungan tambahan, sementara hasil perhitungan tersebut masih dapat didekripsi dengan benar oleh pemilik data asli.

Dalam sistem FHE, Alice dapat menambahkan noise ke data aslinya untuk enkripsi, lalu menyerahkan data yang telah dienkripsi kepada Bob untuk diproses. Bob memanfaatkan kekuatan komputasinya yang kuat untuk melakukan operasi pada data terenkripsi ini, tetapi tidak dapat mengetahui isi sebenarnya dari data. Akhirnya, Alice menggunakan kunci miliknya untuk mendekripsi hasil perhitungan, mendapatkan hasil perhitungan yang sebenarnya.

Teknologi FHE sangat penting saat menangani data sensitif dalam lingkungan komputasi awan. Ini memungkinkan data tetap dalam keadaan terenkripsi sepanjang proses pemrosesan, melindungi keamanan data sekaligus memenuhi persyaratan regulasi privasi.

Dalam bidang blockchain, teknologi FHE dapat digunakan untuk meningkatkan mekanisme konsensus PoS dan sistem pemungutan suara. Misalnya, melalui teknologi FHE, dapat mencegah node di jaringan PoS kecil untuk hanya mengikuti hasil verifikasi node besar, sehingga menghindari sentralisasi yang berlebihan. Demikian pula, dalam pemungutan suara tata kelola terdesentralisasi, FHE dapat membantu mencegah fenomena "mengikuti suara", sehingga hasil pemungutan suara lebih mencerminkan opini publik yang sebenarnya.

Ringkasan

Meskipun ZK, MPC, dan FHE bertujuan untuk melindungi privasi dan keamanan data, mereka memiliki perbedaan dalam skenario aplikasi dan kompleksitas teknis:

• ZK terutama digunakan untuk membuktikan, cocok untuk skenario yang memerlukan verifikasi izin atau identitas.
• MPC fokus pada komputasi bersama beberapa pihak, cocok untuk situasi yang memerlukan kerjasama data tetapi juga harus melindungi privasi masing-masing pihak.
• FHE lebih fokus pada perhitungan data enkripsi yang diserahkan, sangat cocok untuk bidang seperti layanan cloud computing dan AI.

Ketiga teknologi ini memiliki karakteristik masing-masing, dan menghadapi tantangan yang berbeda dalam implementasi dan aplikasinya. Seiring dengan meningkatnya kebutuhan akan keamanan data dan perlindungan privasi pribadi, teknologi enkripsi ini akan memainkan peran yang semakin penting di masa depan.