Aset Kripto pasar mingguan dan Analisis Teknis Enkripsi Homomorphic
Hingga 13 Oktober, tingkat diskusi dan kinerja harga beberapa aset kripto utama adalah sebagai berikut:
Diskusi tentang Bitcoin minggu lalu berjumlah 12,52K, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.
Diskusi Ethereum minggu lalu berjumlah 3,63K, meningkat 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.
Diskusi TON minggu lalu berjumlah 782, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 5,26 dolar, sedikit turun 0,25% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.
Enkripsi Homomorphic (FHE) adalah teknologi mutakhir di bidang kriptografi yang memungkinkan perhitungan dilakukan langsung pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi. Karakteristik ini memberikan FHE potensi besar dalam perlindungan privasi dan pengolahan data, dengan aplikasi luas di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, dan pembelajaran mesin. Namun, meskipun prospek aplikasinya luas, komersialisasi FHE masih menghadapi banyak tantangan.
Keuntungan dan Aplikasi FHE
Keuntungan terbesar FHE terletak pada perlindungan privasi. Misalnya, sebuah perusahaan dapat mengirimkan data terenkripsi kepada perusahaan lain untuk dianalisis, yang dapat menyelesaikan perhitungan tanpa mengetahui isi data asli dan mengembalikan hasil yang terenkripsi. Mekanisme ini sangat penting untuk industri yang sensitif terhadap data seperti keuangan dan kesehatan.
Dalam bidang komputasi awan dan kecerdasan buatan, FHE dapat menyediakan perlindungan komputasi multi pihak, sehingga semua pihak dapat berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui perlindungan privasi di blockchain dan pemeriksaan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Dalam bidang Web3, FHE, pembuktian tanpa pengetahuan (ZK), komputasi multipihak (MPC), dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) adalah metode utama untuk perlindungan privasi. FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu, hal ini lebih unggul dibandingkan ZK. MPC memungkinkan pihak-pihak melakukan perhitungan dalam keadaan data terenkripsi tanpa perlu berbagi informasi pribadi satu sama lain. TEE menyediakan perhitungan dalam lingkungan yang aman, tetapi fleksibilitas dalam pemrosesan data relatif terbatas.
Meskipun FHE menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam mendukung tugas komputasi yang kompleks, dalam aplikasi nyata tetap menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, yang membatasi kinerjanya dalam aplikasi waktu nyata.
Keterbatasan dan Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE sangat kuat, namun dalam aplikasi komersial mengalami tantangan praktis:
Biaya komputasi skala 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 meningkat secara polinomial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata.
Kemampuan operasi terbatas: FHE terutama mendukung penjumlahan dan perkalian data yang terenkripsi, sementara dukungan untuk operasi non-linier yang kompleks terbatas, yang menjadi kendala bagi aplikasi kecerdasan buatan yang melibatkan jaringan saraf dalam.
Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi ketika melibatkan kumpulan data multi-pengguna, kompleksitas sistem meningkat secara dramatis. Meskipun ada pengajuan kerangka kerja FHE multi-kunci, kompleksitas manajemen kunci dan arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era yang didorong oleh data saat ini, FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Melalui FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan tetap terenkripsi, memastikan privasi data. Keunggulan ini menjadi sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, yang mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara data diproses dan memastikan data dilindungi selama proses transmisi.
Aplikasi dan Proyek FHE di Blockchain
FHE terutama diterapkan dalam blockchain untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara on-chain, dan pemeriksaan transaksi privasi on-chain. Saat ini, beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong pencapaian perlindungan privasi:
Solusi FHE yang dibangun oleh suatu perusahaan telah banyak digunakan dalam berbagai proyek perlindungan privasi.
Beberapa proyek fokus pada operasi boolean dan operasi bilangan bulat panjang rendah, serta membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.
Ada proyek yang mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka FHE, yang cocok untuk jaringan blockchain.
Beberapa proyek memanfaatkan FHE untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.
Ada proyek yang menggabungkan FHE dengan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
Beberapa proyek sebagai solusi Layer 2 untuk Ethereum, mendukung FHE Rollups dan FHE Coprocessors, kompatibel dengan EVM dan mendukung kontrak pintar yang ditulis dalam Solidity.
Kesimpulan
FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data terenkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun aplikasi komersial FHE saat ini masih menghadapi tantangan besar dalam hal beban komputasi dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimisasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diselesaikan secara bertahap. 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 bagi keamanan data.
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.
12 Suka
Hadiah
12
4
Bagikan
Komentar
0/400
GamefiHarvester
· 8jam yang lalu
naik naik naik makan makan makan
Lihat AsliBalas0
MidsommarWallet
· 8jam yang lalu
Daun bawang hijau yang subur lagi-lagi sedang naik
Bitcoin naik 1,62% Enkripsi Homomorphic FHE teknologi dalam aplikasi dan tantangan di bidang Web3
Aset Kripto pasar mingguan dan Analisis Teknis Enkripsi Homomorphic
Hingga 13 Oktober, tingkat diskusi dan kinerja harga beberapa aset kripto utama adalah sebagai berikut:
Diskusi tentang Bitcoin minggu lalu berjumlah 12,52K, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.
Diskusi Ethereum minggu lalu berjumlah 3,63K, meningkat 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.
Diskusi TON minggu lalu berjumlah 782, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 5,26 dolar, sedikit turun 0,25% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.
Enkripsi Homomorphic (FHE) adalah teknologi mutakhir di bidang kriptografi yang memungkinkan perhitungan dilakukan langsung pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi. Karakteristik ini memberikan FHE potensi besar dalam perlindungan privasi dan pengolahan data, dengan aplikasi luas di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, dan pembelajaran mesin. Namun, meskipun prospek aplikasinya luas, komersialisasi FHE masih menghadapi banyak tantangan.
Keuntungan dan Aplikasi FHE
Keuntungan terbesar FHE terletak pada perlindungan privasi. Misalnya, sebuah perusahaan dapat mengirimkan data terenkripsi kepada perusahaan lain untuk dianalisis, yang dapat menyelesaikan perhitungan tanpa mengetahui isi data asli dan mengembalikan hasil yang terenkripsi. Mekanisme ini sangat penting untuk industri yang sensitif terhadap data seperti keuangan dan kesehatan.
Dalam bidang komputasi awan dan kecerdasan buatan, FHE dapat menyediakan perlindungan komputasi multi pihak, sehingga semua pihak dapat berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui perlindungan privasi di blockchain dan pemeriksaan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Dalam bidang Web3, FHE, pembuktian tanpa pengetahuan (ZK), komputasi multipihak (MPC), dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) adalah metode utama untuk perlindungan privasi. FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu, hal ini lebih unggul dibandingkan ZK. MPC memungkinkan pihak-pihak melakukan perhitungan dalam keadaan data terenkripsi tanpa perlu berbagi informasi pribadi satu sama lain. TEE menyediakan perhitungan dalam lingkungan yang aman, tetapi fleksibilitas dalam pemrosesan data relatif terbatas.
Meskipun FHE menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam mendukung tugas komputasi yang kompleks, dalam aplikasi nyata tetap menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, yang membatasi kinerjanya dalam aplikasi waktu nyata.
Keterbatasan dan Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE sangat kuat, namun dalam aplikasi komersial mengalami tantangan praktis:
Biaya komputasi skala 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 meningkat secara polinomial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata.
Kemampuan operasi terbatas: FHE terutama mendukung penjumlahan dan perkalian data yang terenkripsi, sementara dukungan untuk operasi non-linier yang kompleks terbatas, yang menjadi kendala bagi aplikasi kecerdasan buatan yang melibatkan jaringan saraf dalam.
Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi ketika melibatkan kumpulan data multi-pengguna, kompleksitas sistem meningkat secara dramatis. Meskipun ada pengajuan kerangka kerja FHE multi-kunci, kompleksitas manajemen kunci dan arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era yang didorong oleh data saat ini, FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Melalui FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan tetap terenkripsi, memastikan privasi data. Keunggulan ini menjadi sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, yang mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara data diproses dan memastikan data dilindungi selama proses transmisi.
Aplikasi dan Proyek FHE di Blockchain
FHE terutama diterapkan dalam blockchain untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara on-chain, dan pemeriksaan transaksi privasi on-chain. Saat ini, beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong pencapaian perlindungan privasi:
Kesimpulan
FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data terenkripsi, memiliki keunggulan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun aplikasi komersial FHE saat ini masih menghadapi tantangan besar dalam hal beban komputasi dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimisasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diselesaikan secara bertahap. 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 bagi keamanan data.