Enkripsi homomorfik penuh ( FHE ) adalah teknologi enkripsi canggih yang memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi, sehingga memproses data sambil melindungi privasi. FHE memiliki aplikasi potensial di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, dan pembelajaran mesin, tetapi saat ini komersialisasi masih memerlukan waktu, terutama terbatas pada beban komputasi dan memori yang besar.
Prinsip Dasar FHE
Inti dari FHE adalah menyembunyikan informasi asli melalui polinomial. Sistem FHE yang disederhanakan mungkin mencakup:
Pilih polinomial kunci
Menghasilkan polinomial acak
Menghasilkan polinomial "kesalahan" kecil
Menggunakan polinomial di atas untuk mengenkripsi plaintext
Untuk menangani masalah akumulasi kebisingan, FHE menggunakan beberapa teknologi kunci:
Bootstrap: Mengatur ulang kebisingan ke tingkat awal
Saat ini sudah ada berbagai implementasi spesifik dari skema FHE yang semuanya menggunakan teknologi Bootstrap.
Tantangan yang Dihadapi FHE
Biaya FHE computation dibandingkan dengan komputasi biasa sangat besar, bisa lebih lambat hingga jutaan kali. DARPA AS secara khusus meluncurkan program Dprive, yang bertujuan untuk meningkatkan kecepatan FHE computation menjadi 1/10 dari komputasi biasa. Program ini terutama berfokus pada aspek-aspek berikut:
Memperbesar panjang kata prosesor
Membangun prosesor ASIC khusus
Membangun arsitektur paralel MIMD
Meskipun kemajuannya lambat, FHE tetap memiliki makna unik dalam melindungi data sensitif, terutama di era pasca-kuantum.
Aplikasi FHE dalam Blockchain
FHE di blockchain terutama digunakan untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara on-chain, dll. Ini juga dianggap sebagai salah satu solusi MEV yang potensial. Namun, transaksi yang sepenuhnya terenkripsi juga akan membawa beberapa masalah, seperti menghilangkan efek positif dari bot MEV, meningkatkan persyaratan operasi node secara signifikan, dll.
Ikhtisar Proyek Utama
Saat ini sebagian besar proyek FHE didasarkan pada teknologi yang disediakan oleh Zama. Proyek utama termasuk:
Zama: menyediakan alat pengembangan berbasis TFHE dan fhEVM
Octra: menggunakan teknologi hypergraphs untuk mengimplementasikan FHE, membangun bahasa kontrak pintar yang baru
Fhenix: Membangun Optimism Layer 2 yang Mengutamakan Privasi
Privasea: Fokus pada perhitungan data LLM
Inco Network: Membangun Layer 1
Jaringan Pikiran: menggabungkan jalur Restaking
Prospek Masa Depan
Teknologi FHE masih berada di tahap awal, menghadapi berbagai tantangan. Namun, dengan lebih banyak dana dan perhatian yang mengalir, serta potensi terobosan chip FHE, teknologi ini diharapkan dapat membawa perubahan mendalam di bidang pertahanan, keuangan, dan kesehatan. FHE sebagai teknologi yang sangat menjanjikan, masa depannya sangat diharapkan.
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.
fully homomorphic encryption FHE: teknologi generasi berikutnya untuk melindungi privasi data
FHE: Cahaya Masa Depan Perhitungan Privasi
Enkripsi homomorfik penuh ( FHE ) adalah teknologi enkripsi canggih yang memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi, sehingga memproses data sambil melindungi privasi. FHE memiliki aplikasi potensial di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, dan pembelajaran mesin, tetapi saat ini komersialisasi masih memerlukan waktu, terutama terbatas pada beban komputasi dan memori yang besar.
Prinsip Dasar FHE
Inti dari FHE adalah menyembunyikan informasi asli melalui polinomial. Sistem FHE yang disederhanakan mungkin mencakup:
Untuk menangani masalah akumulasi kebisingan, FHE menggunakan beberapa teknologi kunci:
Saat ini sudah ada berbagai implementasi spesifik dari skema FHE yang semuanya menggunakan teknologi Bootstrap.
Tantangan yang Dihadapi FHE
Biaya FHE computation dibandingkan dengan komputasi biasa sangat besar, bisa lebih lambat hingga jutaan kali. DARPA AS secara khusus meluncurkan program Dprive, yang bertujuan untuk meningkatkan kecepatan FHE computation menjadi 1/10 dari komputasi biasa. Program ini terutama berfokus pada aspek-aspek berikut:
Meskipun kemajuannya lambat, FHE tetap memiliki makna unik dalam melindungi data sensitif, terutama di era pasca-kuantum.
Aplikasi FHE dalam Blockchain
FHE di blockchain terutama digunakan untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara on-chain, dll. Ini juga dianggap sebagai salah satu solusi MEV yang potensial. Namun, transaksi yang sepenuhnya terenkripsi juga akan membawa beberapa masalah, seperti menghilangkan efek positif dari bot MEV, meningkatkan persyaratan operasi node secara signifikan, dll.
Ikhtisar Proyek Utama
Saat ini sebagian besar proyek FHE didasarkan pada teknologi yang disediakan oleh Zama. Proyek utama termasuk:
Prospek Masa Depan
Teknologi FHE masih berada di tahap awal, menghadapi berbagai tantangan. Namun, dengan lebih banyak dana dan perhatian yang mengalir, serta potensi terobosan chip FHE, teknologi ini diharapkan dapat membawa perubahan mendalam di bidang pertahanan, keuangan, dan kesehatan. FHE sebagai teknologi yang sangat menjanjikan, masa depannya sangat diharapkan.