Analisis Suhu Diskusi Aset Kripto dan Fluktuasi Harga
Hingga 13 Oktober, sebuah platform data telah melakukan analisis statistik terhadap tingkat diskusi dan perubahan harga dari aset kripto utama.
Jumlah diskusi tentang Bitcoin minggu lalu adalah 12,52K, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63.916 dolar, naik 1,62% dibandingkan dengan periode yang sama minggu lalu.
Diskusi tentang Ethereum minggu lalu memiliki tingkat kepopuleran sebesar 3,63K kali, meningkat 3,45% dibanding minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibanding periode yang sama minggu lalu.
Diskusi tentang koin TON minggu lalu berjumlah 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar AS, sedikit turun 0,25% dibandingkan periode yang sama minggu lalu.
Potensi dan Tantangan Teknologi Enkripsi Homomorfik
Enkripsi Homomorfik ( FHE ) adalah teknologi mutakhir di bidang kriptografi, dengan keunggulan inti pada kemampuannya untuk melakukan perhitungan langsung pada data yang terenkripsi tanpa perlu mendekripsi. Karakteristik ini memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pemrosesan data. FHE memiliki prospek aplikasi yang luas dalam bidang keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan perlindungan privasi blockchain. Namun, meskipun prospeknya cerah, FHE masih menghadapi berbagai tantangan dalam proses komersialisasinya.
Keunggulan dan Skenario Aplikasi FHE
Keunggulan terbesar FHE terletak pada perlindungan privasi. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin mengekspos konten data, FHE dapat berfungsi. Pemilik data dapat mengirimkan data yang telah dienkripsi kepada pihak yang melakukan komputasi untuk diproses, hasil komputasi tetap dalam keadaan terenkripsi, dan pemilik data dapat mendekripsi untuk mendapatkan hasil analisis. Mekanisme ini secara efektif melindungi privasi data, sekaligus memungkinkan pihak komputasi untuk menyelesaikan pekerjaan yang diperlukan.
Untuk industri yang sensitif terhadap data seperti keuangan dan kesehatan, mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting. Seiring dengan perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dapat menyediakan perlindungan komputasi multi pihak di bidang-bidang ini, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui fungsi perlindungan privasi di on-chain dan pemeriksaan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Dalam bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan (ZK), komputasi multi-pihak (MPC), dan lingkungan eksekusi terpercaya (TEE) adalah metode utama perlindungan privasi. Berbeda dengan ZK, FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan pihak-pihak untuk melakukan perhitungan dalam keadaan data terenkripsi, tanpa perlu saling berbagi informasi pribadi. TEE menyediakan perhitungan dalam lingkungan yang aman, tetapi fleksibilitas dalam pengolahan data relatif terbatas.
Teknologi enkripsi ini masing-masing memiliki keunggulan, tetapi dalam mendukung tugas komputasi yang kompleks, FHE menonjol dengan sangat baik. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk dalam aplikasi praktis, yang membatasi kinerjanya dalam aplikasi waktu nyata.
Keterbatasan dan Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE sangat kuat, dalam aplikasi komersial terdapat tantangan praktis yang dihadapi:
Biaya komputasi skala besar: FHE memerlukan sumber daya komputasi yang besar, dan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi, biaya komputasinya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial tinggi, waktu pemrosesannya mengalami pertumbuhan polinomial, sehingga FHE sulit memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata.
Kemampuan operasi terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data enkripsi, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas, yang menjadi kendala untuk aplikasi kecerdasan buatan seperti jaringan saraf dalam.
Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE bekerja dengan baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat drastis ketika melibatkan dataset multi-pengguna. Meskipun ada kerangka FHE multi-kunci yang memungkinkan dataset terenkripsi dengan kunci berbeda untuk beroperasi, manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era data-driven saat ini, kecerdasan buatan (AI) banyak diterapkan di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran tentang privasi data sering kali membuat pengguna enggan untuk membagikan informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, melalui FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi data.
Keunggulan ini sangat penting di bawah peraturan seperti GDPR, karena peraturan ini mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara data diproses dan memastikan data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi end-to-end FHE memberikan jaminan kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi dan Proyek FHE di Blockchain
FHE terutama diterapkan dalam blockchain untuk melindungi privasi data, termasuk privasi di dalam rantai, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara di dalam rantai, dan pemeriksaan transaksi pribadi di dalam rantai. Saat ini, beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong implementasi perlindungan privasi:
Solusi FHE yang dibangun oleh suatu proyek telah banyak diterapkan dalam berbagai proyek perlindungan privasi.
Suatu proyek yang berbasis teknologi TFHE, fokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat panjang rendah, serta membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.
Sebuah proyek telah mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka HyperghraphFHE yang cocok untuk jaringan blockchain.
Suatu proyek memanfaatkan FHE untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.
Sebuah proyek menggabungkan FHE dan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
Sebuah 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 enkripsi, memiliki keuntungan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun saat ini aplikasi komersial FHE masih menghadapi tantangan biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimisasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Selain itu, seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan aman. Di masa depan, FHE berpotensi menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner baru untuk keamanan data.
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.
14 Suka
Hadiah
14
2
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
Anon4461
· 1jam yang lalu
Dengan kenaikan seperti ini, bagaimana bisa disebut bull run?
Enkripsi Homomorphic FHE: Senjata Baru untuk Perlindungan Privasi Blockchain dan Tantangan Aplikasi
Analisis Suhu Diskusi Aset Kripto dan Fluktuasi Harga
Hingga 13 Oktober, sebuah platform data telah melakukan analisis statistik terhadap tingkat diskusi dan perubahan harga dari aset kripto utama.
Jumlah diskusi tentang Bitcoin minggu lalu adalah 12,52K, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63.916 dolar, naik 1,62% dibandingkan dengan periode yang sama minggu lalu.
Diskusi tentang Ethereum minggu lalu memiliki tingkat kepopuleran sebesar 3,63K kali, meningkat 3,45% dibanding minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibanding periode yang sama minggu lalu.
Diskusi tentang koin TON minggu lalu berjumlah 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar AS, sedikit turun 0,25% dibandingkan periode yang sama minggu lalu.
Potensi dan Tantangan Teknologi Enkripsi Homomorfik
Enkripsi Homomorfik ( FHE ) adalah teknologi mutakhir di bidang kriptografi, dengan keunggulan inti pada kemampuannya untuk melakukan perhitungan langsung pada data yang terenkripsi tanpa perlu mendekripsi. Karakteristik ini memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pemrosesan data. FHE memiliki prospek aplikasi yang luas dalam bidang keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan perlindungan privasi blockchain. Namun, meskipun prospeknya cerah, FHE masih menghadapi berbagai tantangan dalam proses komersialisasinya.
Keunggulan dan Skenario Aplikasi FHE
Keunggulan terbesar FHE terletak pada perlindungan privasi. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, tetapi tidak ingin mengekspos konten data, FHE dapat berfungsi. Pemilik data dapat mengirimkan data yang telah dienkripsi kepada pihak yang melakukan komputasi untuk diproses, hasil komputasi tetap dalam keadaan terenkripsi, dan pemilik data dapat mendekripsi untuk mendapatkan hasil analisis. Mekanisme ini secara efektif melindungi privasi data, sekaligus memungkinkan pihak komputasi untuk menyelesaikan pekerjaan yang diperlukan.
Untuk industri yang sensitif terhadap data seperti keuangan dan kesehatan, mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting. Seiring dengan perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dapat menyediakan perlindungan komputasi multi pihak di bidang-bidang ini, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui fungsi perlindungan privasi di on-chain dan pemeriksaan transaksi privasi.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Dalam bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan (ZK), komputasi multi-pihak (MPC), dan lingkungan eksekusi terpercaya (TEE) adalah metode utama perlindungan privasi. Berbeda dengan ZK, FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan pihak-pihak untuk melakukan perhitungan dalam keadaan data terenkripsi, tanpa perlu saling berbagi informasi pribadi. TEE menyediakan perhitungan dalam lingkungan yang aman, tetapi fleksibilitas dalam pengolahan data relatif terbatas.
Teknologi enkripsi ini masing-masing memiliki keunggulan, tetapi dalam mendukung tugas komputasi yang kompleks, FHE menonjol dengan sangat baik. Namun, FHE masih menghadapi masalah biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk dalam aplikasi praktis, yang membatasi kinerjanya dalam aplikasi waktu nyata.
Keterbatasan dan Tantangan FHE
Meskipun dasar teori FHE sangat kuat, dalam aplikasi komersial terdapat tantangan praktis yang dihadapi:
Biaya komputasi skala besar: FHE memerlukan sumber daya komputasi yang besar, dan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi, biaya komputasinya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial tinggi, waktu pemrosesannya mengalami pertumbuhan polinomial, sehingga FHE sulit memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata.
Kemampuan operasi terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data enkripsi, dukungan untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas, yang menjadi kendala untuk aplikasi kecerdasan buatan seperti jaringan saraf dalam.
Kompleksitas dukungan multi-pengguna: FHE bekerja dengan baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat drastis ketika melibatkan dataset multi-pengguna. Meskipun ada kerangka FHE multi-kunci yang memungkinkan dataset terenkripsi dengan kunci berbeda untuk beroperasi, manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era data-driven saat ini, kecerdasan buatan (AI) banyak diterapkan di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran tentang privasi data sering kali membuat pengguna enggan untuk membagikan informasi sensitif. FHE menyediakan solusi perlindungan privasi untuk bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, melalui FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan terenkripsi, memastikan privasi data.
Keunggulan ini sangat penting di bawah peraturan seperti GDPR, karena peraturan ini mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara data diproses dan memastikan data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi end-to-end FHE memberikan jaminan kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi dan Proyek FHE di Blockchain
FHE terutama diterapkan dalam blockchain untuk melindungi privasi data, termasuk privasi di dalam rantai, privasi data pelatihan AI, privasi pemungutan suara di dalam rantai, dan pemeriksaan transaksi pribadi di dalam rantai. Saat ini, beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong implementasi perlindungan privasi:
Kesimpulan
FHE sebagai teknologi canggih yang dapat melakukan perhitungan pada data enkripsi, memiliki keuntungan signifikan dalam melindungi privasi data. Meskipun saat ini aplikasi komersial FHE masih menghadapi tantangan biaya komputasi yang tinggi dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimisasi algoritma, masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Selain itu, seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan aman. Di masa depan, FHE berpotensi menjadi teknologi inti yang mendukung perhitungan perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner baru untuk keamanan data.