zkSci: Bagaimana bukti tanpa pengetahuan dapat diterapkan pada penelitian ilmiah?

Penulis: Samuel Akinosho; Penyusun: Deep Tide TechFlow

Istilah “zkSci” muncul di benak saya ketika saya sedang minum kopi di Starbucks dan menulis artikel ini. Saya telah menulis tentang DeSci sebelumnya karena saya terpesona dengan perpaduan desentralisasi (blockchain) dan sains. Beberapa bulan yang lalu, saya memasuki dunia bukti tanpa pengetahuan dengan bergabung dengan perusahaan baru yang berfokus pada peningkatan privasi dengan bukti tanpa pengetahuan, dan minat saya tumbuh dan saya mulai mengeksplorasi kemungkinan koneksi ke bidang ilmiah. Di sini saya akan menyajikan penelitian dan temuan saya hingga saat ini.

Bukti tanpa pengetahuan dalam penelitian ilmiah

Privasi selalu menjadi perhatian penting ketika berbagi data sensitif di berbagai bidang penelitian. Berikut adalah beberapa area penerapan praktis di mana saya menemukan bahwa bukti tanpa pengetahuan (zero-knowledge proof) menawarkan solusi yang menjanjikan untuk berbagi data yang aman dan menjaga privasi.

Berbagi Data Medis

Penelitian medis sering kali melibatkan kolaborasi beberapa institusi medis dan peneliti yang memerlukan akses ke data pasien untuk dianalisis. Namun, berbagi data medis mentah secara langsung menimbulkan masalah privasi dan kerahasiaan. Bukti tanpa pengetahuan dapat mengatasi tantangan ini dengan memungkinkan peneliti berbagi statistik agregat atau melakukan perhitungan pada data tanpa mengungkapkan catatan pasien secara individu. Misalnya, peneliti dapat memverifikasi efektivitas pengobatan baru tanpa mengakses informasi medis pribadi pasien, memastikan privasi, dan mematuhi peraturan perlindungan data.

Kedengarannya tidak praktis? Mari kita lihat lebih dalam prosesnya:

Berbagi Data Statistik Agregasi: Peneliti dapat menggunakan bukti tanpa pengetahuan untuk membuktikan pernyataan tentang statistik data agregat. Misalnya, mereka dapat menunjukkan bahwa usia rata-rata pasien dengan penyakit tertentu berada dalam kisaran tertentu tanpa mengungkapkan usia individu mana pun. Dengan berbagi statistik agregat seperti ini, peneliti tetap dapat memperoleh wawasan berharga tanpa mengorbankan privasi masing-masing pasien.

Komputasi yang Menjaga Privasi: Bukti tanpa pengetahuan memungkinkan peneliti melakukan komputasi pada data terenkripsi atau hash tanpa mendekripsi atau mengungkapkan nilai yang mendasarinya. Misalnya, peneliti dapat menggunakan data medis terenkripsi untuk menghitung efektivitas pengobatan baru sambil menyembunyikan rincian pengobatan sebenarnya dan catatan medis pasien.

Memanfaatkan bukti tanpa pengetahuan dalam penelitian medis dapat memberikan keuntungan yang signifikan, meningkatkan skalabilitas dan kolaborasi dalam industri. Bukti tanpa pengetahuan memungkinkan pertukaran data yang efisien dan terukur di antara berbagai institusi dan peneliti dalam kolaborasi penelitian medis berskala besar. Kolaborasi ini memungkinkan peneliti mengakses data agregat tanpa mengungkap informasi sensitif atau mengorbankan privasi pasien. Hal ini memberikan keseimbangan antara penemuan berbasis data dan kerahasiaan pribadi, membuka jalan bagi kemajuan transformatif dalam ilmu kedokteran sambil menjaga privasi data dan standar etika tertinggi. Lingkungan kolaboratif yang difasilitasi oleh bukti tanpa pengetahuan mempercepat penelitian dan mendorong inovasi dalam bidang kedokteran, memastikan privasi pasien terlindungi selama proses berlangsung.

Selain penelitian medis, berbagai kolaborasi penelitian melibatkan berbagi informasi sensitif seperti algoritma kepemilikan, kekayaan intelektual, atau data rahasia pemerintah. Bukti tanpa pengetahuan memberikan mekanisme yang kuat untuk memverifikasi keaslian atau kebenaran informasi yang dibagikan tanpa mengungkapkan konten sebenarnya. Kemampuan ini meningkatkan kolaborasi dan kepercayaan antar pihak dalam proyek penelitian tanpa mengorbankan kerahasiaan.

Mengamankan komputasi jarak jauh

Komputasi jarak jauh yang aman merupakan aspek penting dari penelitian ilmiah yang memerlukan penanganan data sensitif tanpa memaparkannya kepada pihak ketiga. Bukti tanpa pengetahuan (ZKP) sangat berguna untuk memungkinkan komputasi jarak jauh yang aman di bidang berikut:

Lakukan Analisis Genomik dengan Aman: Penelitian genom memerlukan analisis data genetik berskala besar untuk memahami hubungan antara gen dan berbagai penyakit. Namun, data genom sangat sensitif dan berisi informasi pribadi tentang susunan genom seseorang. Dengan menggunakan bukti tanpa pengetahuan, peneliti dapat melakukan komputasi yang aman pada data genom tanpa mengirimkan data sebenarnya ke server terpusat. Ini berarti berbagai lembaga penelitian dapat berkolaborasi dalam analisis genom tanpa berbagi data genetik mentah, memastikan privasi dan menjaga kepemilikan data sambil memajukan penelitian dalam pengobatan dan pengobatan penyakit yang dipersonalisasi.

Riset Lingkungan: Penelitian lingkungan biasanya melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber, termasuk perusahaan swasta dan organisasi pemerintah. Bukti tanpa pengetahuan memungkinkan peneliti memverifikasi keakuratan data yang diberikan oleh entitas ini tanpa mengungkapkan informasi hak milik.

Ilmu Iklim dan Pemodelan Iklim: Penelitian iklim melibatkan model dan simulasi yang kompleks, sering kali dijalankan pada sistem terdistribusi. Bukti tanpa pengetahuan dapat digunakan untuk memverifikasi hasil simulasi ini tanpa mengungkapkan data atau algoritma yang mendasarinya.

Manfaat menghindari transfer data ke pihak ketiga

Dengan tidak mengirimkan data genom aktual ke server terpusat atau pihak ketiga, bukti tanpa pengetahuan meningkatkan privasi dan keamanan data, mengurangi risiko kebocoran data dan akses tidak sah.

Hal ini melindungi integritas data dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan perlindungan data seperti HIPAA atau GDPR. Selain itu, bukti tanpa pengetahuan memungkinkan kolaborasi yang aman antar lembaga penelitian, memungkinkan peserta melakukan penghitungan pada data mereka dan hanya membagikan bukti kriptografis dari hasil penghitungan. Kolaborasi ini mengedepankan kepercayaan dan privasi data antara semua pihak.

Selain itu, bukti tanpa pengetahuan juga mengurangi overhead transfer data dalam penelitian genom karena hanya bukti hasil perhitungan yang perlu dipertukarkan, bukan data mentah. Pengoptimalan ini menyederhanakan analisis genom kolaboratif dan memajukan kemajuan ilmiah dalam pengobatan pribadi dan pengobatan penyakit sekaligus melindungi data genom sensitif. Secara keseluruhan, bukti tanpa pengetahuan berfungsi sebagai pendekatan transformatif yang mendorong penelitian genomik yang aman dan menjaga privasi serta meningkatkan kepercayaan dan efisiensi dalam kolaborasi penelitian di berbagai bidang.

Bukti Asal

Pembuktian asal merupakan penerapan kunci pembuktian tanpa pengetahuan (ZKPs) yang digunakan untuk menjamin keaslian dan integritas karya ilmiah, data penelitian, rekam medis, dan dokumen lainnya. Dengan memanfaatkan bukti tanpa pengetahuan, organisasi dan individu dapat menetapkan asal dan riwayat data yang dapat diverifikasi, memastikan kepercayaan dan keandalan di era yang penuh dengan misinformasi dan gangguan data.

Memastikan Keaslian Karya Ilmiah, Data Penelitian, dan Rekam Medis: Dengan maraknya penerbitan online dan peningkatan besar-besaran konten digital, memastikan keaslian dan integritas makalah ilmiah, data penelitian, dan rekam medis menjadi hal yang sangat penting. Peneliti dapat menggunakan bukti tanpa pengetahuan untuk menghasilkan bukti kriptografi yang mengonfirmasi sumber dan penulis makalah ilmiah dan data penelitian. Dengan melakukan hal ini, mereka dapat menunjukkan bahwa pekerjaan mereka tidak diubah atau disalahartikan, sehingga meningkatkan kredibilitas dan keandalan temuan mereka, yang sangat penting di era meningkatnya manipulasi informasi dan misinformasi.

Kesimpulan yang belum selesai

Saya sangat yakin bahwa zkSci memiliki potensi besar untuk meningkatkan penelitian ilmiah. Kekuatan zkSci terletak pada kemampuannya menjaga privasi dan keamanan data, memungkinkan peneliti berkolaborasi, berbagi informasi sensitif, dan melakukan komputasi pada data terenkripsi sekaligus melindungi privasi individu dan kepemilikan data. Pendekatan inovatif ini berpotensi mempercepat kemajuan di berbagai bidang ilmu pengetahuan, termasuk genomik, penelitian medis, dan penelitian lingkungan.

Saat saya terus menggali lebih dalam dunia bukti tanpa pengetahuan, saya senang melihat penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung secara aktif mengatasi tantangan terkait overhead komputasi dan skalabilitas. Hal ini membuat saya berharap semakin banyak peneliti dan institusi yang akan mengadopsi ZKP sebagai teknologi perlindungan privasi, sehingga membuka jalan bagi masa depan di mana privasi data dan kemajuan ilmu pengetahuan dapat hidup berdampingan secara harmonis.

Jika Anda seorang pengembang atau pengusaha yang tertarik untuk berkontribusi pada zkSci, protokol Mina menyediakan sumber daya dan alat yang berguna seperti SnarkyJS (kerangka kerja berbasis TypeScript) yang memungkinkan Anda membuat zkSci tanpa keahlian kriptografi.