Data statistik menunjukkan fluktuasi kecil dalam tingkat diskusi tentang Aset Kripto utama
Data terbaru menunjukkan, hingga 13 Oktober, beberapa koin utama mengalami fluktuasi dalam tingkat diskusi dan harga.
Diskusi tentang Bitcoin minggu lalu berjumlah 12,52K, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Dari segi harga, pada hari Minggu lalu ditutup di 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan dengan minggu yang sama sebelumnya.
Diskusi Ethereum minggu lalu berjumlah 3,63K, meningkat 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Dari segi harga, pada hari Minggu minggu lalu ditutup di 2530 dolar, turun 4% dibandingkan periode yang sama minggu sebelumnya.
Diskusi tentang TON minggu lalu berjumlah 782, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Dari segi harga, pada hari Minggu lalu ditutup di 5,26 dolar, turun 0,25% dibandingkan minggu yang sama sebelumnya.
Potensi dan Tantangan Teknologi Enkripsi Homomorfik
Enkripsi homomorfik ( FHE ) adalah teknologi yang sangat menjanjikan dalam bidang kriptografi, yang memiliki keunggulan utama dalam kemampuan untuk melakukan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsinya. Karakteristik ini memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pengolahan data, membuatnya memiliki prospek aplikasi yang luas di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, dan pembelajaran mesin.
Keunggulan dan Skenario Aplikasi FHE
Keunggulan terbesar FHE terletak pada perlindungan privasi. Misalnya, sebuah perusahaan dapat menyerahkan data terenkripsi kepada perusahaan lain untuk analisis dan perhitungan, tanpa khawatir tentang kebocoran isi data. Mekanisme ini sangat penting untuk industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan.
Dalam konteks perkembangan cepat komputasi awan dan kecerdasan buatan, FHE dapat melindungi informasi privasi masing-masing pihak dalam komputasi kolaboratif. Di bidang blockchain, FHE dapat menyediakan perlindungan privasi on-chain dan pemeriksaan transaksi privasi, meningkatkan transparansi dan keamanan pengolahan data.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Dalam bidang Web3, selain FHE, ada juga metode perlindungan privasi seperti pembuktian nol pengetahuan (ZK), komputasi multipihak (MPC), dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE). Dibandingkan dengan ZK, FHE dapat melakukan lebih banyak jenis operasi pada data terenkripsi. Berbeda dengan MPC, FHE memiliki keunggulan dalam menangani tugas perhitungan yang kompleks.
Tantangan yang Dihadapi FHE
Meskipun dasar teori FHE kuat, namun dalam aplikasi praktis masih menghadapi beberapa tantangan:
Biaya komputasi tinggi: FHE membutuhkan banyak sumber daya komputasi, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata.
Kemampuan operasi terbatas: FHE terutama mendukung operasi penjumlahan dan perkalian, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas.
Dukungan banyak pengguna kompleks: Ketika melibatkan kumpulan data banyak pengguna, kompleksitas sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Melalui FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan keamanan privasi. Fitur ini sangat penting di bawah persyaratan regulasi seperti GDPR, memberikan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi FHE dalam Blockchain
Saat ini, FHE di blockchain terutama diterapkan untuk melindungi privasi data, termasuk privasi di dalam rantai, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara di dalam rantai, dan peninjauan transaksi privasi di dalam rantai. Beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong pencapaian perlindungan privasi, seperti Zama, Octra, Privasea, MindNetwork, dan Fhenix.
Kata Penutup
FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data enkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun saat ini masih menghadapi masalah biaya komputasi yang besar dan skalabilitas yang buruk, namun melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat teratasi. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, pentingnya FHE dalam perlindungan privasi dan komputasi aman akan semakin menonjol, dan diharapkan dapat menjadi teknologi inti yang mendukung komputasi perlindungan privasi.
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.
Enkripsi Homomorphic: Bintang Masa Depan Perlindungan Privasi Web3
Data statistik menunjukkan fluktuasi kecil dalam tingkat diskusi tentang Aset Kripto utama
Data terbaru menunjukkan, hingga 13 Oktober, beberapa koin utama mengalami fluktuasi dalam tingkat diskusi dan harga.
Diskusi tentang Bitcoin minggu lalu berjumlah 12,52K, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Dari segi harga, pada hari Minggu lalu ditutup di 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan dengan minggu yang sama sebelumnya.
Diskusi Ethereum minggu lalu berjumlah 3,63K, meningkat 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Dari segi harga, pada hari Minggu minggu lalu ditutup di 2530 dolar, turun 4% dibandingkan periode yang sama minggu sebelumnya.
Diskusi tentang TON minggu lalu berjumlah 782, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Dari segi harga, pada hari Minggu lalu ditutup di 5,26 dolar, turun 0,25% dibandingkan minggu yang sama sebelumnya.
Potensi dan Tantangan Teknologi Enkripsi Homomorfik
Enkripsi homomorfik ( FHE ) adalah teknologi yang sangat menjanjikan dalam bidang kriptografi, yang memiliki keunggulan utama dalam kemampuan untuk melakukan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsinya. Karakteristik ini memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pengolahan data, membuatnya memiliki prospek aplikasi yang luas di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, dan pembelajaran mesin.
Keunggulan dan Skenario Aplikasi FHE
Keunggulan terbesar FHE terletak pada perlindungan privasi. Misalnya, sebuah perusahaan dapat menyerahkan data terenkripsi kepada perusahaan lain untuk analisis dan perhitungan, tanpa khawatir tentang kebocoran isi data. Mekanisme ini sangat penting untuk industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan.
Dalam konteks perkembangan cepat komputasi awan dan kecerdasan buatan, FHE dapat melindungi informasi privasi masing-masing pihak dalam komputasi kolaboratif. Di bidang blockchain, FHE dapat menyediakan perlindungan privasi on-chain dan pemeriksaan transaksi privasi, meningkatkan transparansi dan keamanan pengolahan data.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Dalam bidang Web3, selain FHE, ada juga metode perlindungan privasi seperti pembuktian nol pengetahuan (ZK), komputasi multipihak (MPC), dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE). Dibandingkan dengan ZK, FHE dapat melakukan lebih banyak jenis operasi pada data terenkripsi. Berbeda dengan MPC, FHE memiliki keunggulan dalam menangani tugas perhitungan yang kompleks.
Tantangan yang Dihadapi FHE
Meskipun dasar teori FHE kuat, namun dalam aplikasi praktis masih menghadapi beberapa tantangan:
Biaya komputasi tinggi: FHE membutuhkan banyak sumber daya komputasi, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata.
Kemampuan operasi terbatas: FHE terutama mendukung operasi penjumlahan dan perkalian, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas.
Dukungan banyak pengguna kompleks: Ketika melibatkan kumpulan data banyak pengguna, kompleksitas sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Melalui FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan keamanan privasi. Fitur ini sangat penting di bawah persyaratan regulasi seperti GDPR, memberikan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi FHE dalam Blockchain
Saat ini, FHE di blockchain terutama diterapkan untuk melindungi privasi data, termasuk privasi di dalam rantai, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara di dalam rantai, dan peninjauan transaksi privasi di dalam rantai. Beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong pencapaian perlindungan privasi, seperti Zama, Octra, Privasea, MindNetwork, dan Fhenix.
Kata Penutup
FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data enkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun saat ini masih menghadapi masalah biaya komputasi yang besar dan skalabilitas yang buruk, namun melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat teratasi. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, pentingnya FHE dalam perlindungan privasi dan komputasi aman akan semakin menonjol, dan diharapkan dapat menjadi teknologi inti yang mendukung komputasi perlindungan privasi.