Enkripsi Homomorphic Penuh: Alat Perlindungan Privasi di Era AI
Baru-baru ini, pasar enkripsi mengalami kelesuan, memberi kita lebih banyak waktu untuk memperhatikan perkembangan beberapa teknologi baru. Meskipun volatilitas pasar tahun 2024 tidak sekuat tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap matang, termasuk yang akan kita diskusikan hari ini, yaitu Enkripsi Homomorphic (Fully Homomorphic Encryption, disingkat FHE).
Untuk memahami konsep kompleks FHE, kita perlu terlebih dahulu memahami apa itu "enkripsi", "homomorfik", dan mengapa kita perlu "sepenuhnya".
Konsep Dasar enkripsi
Metode enkripsi yang paling sederhana sudah sangat kita kenal. Misalnya, Alice ingin mengirimkan angka rahasia kepada Bob "1314 520", tetapi tidak ingin pihak ketiga yang menyampaikan pesan mengetahui isinya. Dia dapat menggunakan metode enkripsi sederhana: mengalikan setiap angka dengan 2. Dengan cara ini, informasi yang dikirim menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerimanya, dia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mendapatkan informasi asli.
Metode enkripsi simetris ini memungkinkan dua orang untuk bertukar informasi dengan aman tanpa mempercayai pihak ketiga.
Enkripsi Homomorphic
Sekarang, mari kita pertimbangkan skenario yang lebih kompleks. Misalkan Alice baru berusia 7 tahun dan hanya bisa melakukan perkalian dan pembagian yang paling dasar. Dia perlu menghitung biaya listrik di rumah selama 12 bulan, dengan biaya 400 yuan per bulan, tetapi dia tidak dapat melakukan perkalian yang begitu rumit.
Alice tidak ingin orang lain mengetahui rincian biaya listrik dan jumlah bulan, jadi dia menggunakan metode cerdik. Dia mengalikan 400 dan 12 dengan 2, lalu meminta seseorang yang bisa melakukan perhitungan kompleks, C, untuk membantu menghitung 800 dikali 24. C menghitung hasilnya adalah 19200, setelah memberitahu Alice, Alice kemudian membagi hasil ini dengan 4 (yaitu membagi 2 dua kali), sehingga dia mendapatkan total biaya listrik yang benar sebesar 4800 yuan.
Ini adalah contoh sederhana dari enkripsi homomorphic perkalian. 800 dikali 24 sebenarnya adalah suatu pemetaan dari 400 dikali 12, bentuk sebelum dan sesudah enkripsi tetap tidak berubah, sehingga disebut "homomorfik". Metode ini memungkinkan Alice untuk melakukan perhitungan dengan pihak ketiga yang tidak dapat dipercaya sambil melindungi informasi sensitif.
Mengapa perlu "enkripsi homomorphic penuh"
Namun, masalah di dunia nyata seringkali lebih kompleks. Jika C cukup pintar, ia mungkin dapat memecahkan angka yang ingin dihitung Alice dengan metode brute force. Ini memerlukan teknologi "fully homomorphic encryption" yang lebih canggih untuk menyelesaikannya.
Enkripsi homomorphic penuh memungkinkan untuk melakukan operasi penjumlahan dan perkalian berapa pun pada data terenkripsi, bukan hanya terbatas pada operasi tertentu atau jumlah terbatas. Ini secara signifikan meningkatkan kesulitan dalam melakukan pembobolan, sehingga pihak ketiga hampir tidak mungkin untuk mengintip data asli.
Teknologi enkripsi homomorphic fully tidak mencapai kemajuan signifikan sampai tahun 2009, menjadi tonggak penting dalam bidang kriptografi.
Aplikasi FHE: Menggunakan AI sebagai Contoh
Salah satu bidang aplikasi penting dari teknologi FHE adalah kecerdasan buatan. Seperti yang diketahui, sistem AI yang kuat memerlukan pelatihan dengan data dalam jumlah besar, tetapi data ini sering kali melibatkan masalah privasi. FHE memberikan kemungkinan untuk menyelesaikan kontradiksi ini:
Enkripsi data sensitif menggunakan metode FHE
Melatih model AI dengan data yang dienkripsi
AI menghasilkan hasil enkripsi
Metode ini memungkinkan AI untuk melakukan perhitungan dan pembelajaran tanpa pernah mengakses data asli. Pemilik data dapat dengan aman mendekripsi hasilnya secara lokal, memanfaatkan kekuatan komputasi AI yang kuat sambil melindungi privasi data.
Saat ini, sudah ada beberapa proyek yang mengeksplorasi penerapan teknologi FHE di bidang AI. Salah satu proyek mengusulkan sebuah skenario aplikasi yang sangat menarik: pengenalan wajah. Ini tidak hanya memungkinkan mesin untuk menentukan apakah itu adalah manusia asli, tetapi juga dapat memastikan bahwa tidak ada informasi sensitif wajah yang bocor.
Namun, aplikasi nyata dari FHE masih menghadapi beberapa tantangan, terutama karena membutuhkan sumber daya komputasi yang besar. Untuk itu, beberapa proyek sedang membangun jaringan dan fasilitas komputasi khusus untuk mendukung perhitungan FHE.
Arti FHE
Jika AI dapat menerapkan teknologi FHE secara besar-besaran, itu akan sangat mengurangi tekanan pada keamanan data dan perlindungan privasi yang dihadapi dalam pengembangan AI saat ini. Dari keamanan nasional hingga privasi individu, FHE mungkin menjadi garis pertahanan terakhir dalam melindungi data di era AI.
Dengan perkembangan cepat teknologi AI, kita dapat memprediksi bahwa dalam waktu dekat, teknologi FHE mungkin akan memainkan peran penting di lebih banyak bidang, memberikan perlindungan privasi yang lebih kuat sambil menikmati kenyamanan AI.
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
8
Bagikan
Komentar
0/400
TheShibaWhisperer
· 2jam yang lalu
Apakah gambar mesum juga bisa dienkripsi?
Lihat AsliBalas0
Hulin
· 7jam yang lalu
pohon tua yang berisik
Lihat AsliBalas0
NftMetaversePainter
· 7jam yang lalu
*menyesuaikan monokel digital* akhirnya, puisi algoritmik yang layak untuk paradigma pasca-fisik kita
Fully Homomorphic Encryption FHE: Revolusi Perlindungan Privasi di Era AI
Enkripsi Homomorphic Penuh: Alat Perlindungan Privasi di Era AI
Baru-baru ini, pasar enkripsi mengalami kelesuan, memberi kita lebih banyak waktu untuk memperhatikan perkembangan beberapa teknologi baru. Meskipun volatilitas pasar tahun 2024 tidak sekuat tahun-tahun sebelumnya, masih ada beberapa teknologi baru yang secara bertahap matang, termasuk yang akan kita diskusikan hari ini, yaitu Enkripsi Homomorphic (Fully Homomorphic Encryption, disingkat FHE).
Untuk memahami konsep kompleks FHE, kita perlu terlebih dahulu memahami apa itu "enkripsi", "homomorfik", dan mengapa kita perlu "sepenuhnya".
Konsep Dasar enkripsi
Metode enkripsi yang paling sederhana sudah sangat kita kenal. Misalnya, Alice ingin mengirimkan angka rahasia kepada Bob "1314 520", tetapi tidak ingin pihak ketiga yang menyampaikan pesan mengetahui isinya. Dia dapat menggunakan metode enkripsi sederhana: mengalikan setiap angka dengan 2. Dengan cara ini, informasi yang dikirim menjadi "2628 1040". Ketika Bob menerimanya, dia hanya perlu membagi setiap angka dengan 2 untuk mendapatkan informasi asli.
Metode enkripsi simetris ini memungkinkan dua orang untuk bertukar informasi dengan aman tanpa mempercayai pihak ketiga.
Enkripsi Homomorphic
Sekarang, mari kita pertimbangkan skenario yang lebih kompleks. Misalkan Alice baru berusia 7 tahun dan hanya bisa melakukan perkalian dan pembagian yang paling dasar. Dia perlu menghitung biaya listrik di rumah selama 12 bulan, dengan biaya 400 yuan per bulan, tetapi dia tidak dapat melakukan perkalian yang begitu rumit.
Alice tidak ingin orang lain mengetahui rincian biaya listrik dan jumlah bulan, jadi dia menggunakan metode cerdik. Dia mengalikan 400 dan 12 dengan 2, lalu meminta seseorang yang bisa melakukan perhitungan kompleks, C, untuk membantu menghitung 800 dikali 24. C menghitung hasilnya adalah 19200, setelah memberitahu Alice, Alice kemudian membagi hasil ini dengan 4 (yaitu membagi 2 dua kali), sehingga dia mendapatkan total biaya listrik yang benar sebesar 4800 yuan.
Ini adalah contoh sederhana dari enkripsi homomorphic perkalian. 800 dikali 24 sebenarnya adalah suatu pemetaan dari 400 dikali 12, bentuk sebelum dan sesudah enkripsi tetap tidak berubah, sehingga disebut "homomorfik". Metode ini memungkinkan Alice untuk melakukan perhitungan dengan pihak ketiga yang tidak dapat dipercaya sambil melindungi informasi sensitif.
Mengapa perlu "enkripsi homomorphic penuh"
Namun, masalah di dunia nyata seringkali lebih kompleks. Jika C cukup pintar, ia mungkin dapat memecahkan angka yang ingin dihitung Alice dengan metode brute force. Ini memerlukan teknologi "fully homomorphic encryption" yang lebih canggih untuk menyelesaikannya.
Enkripsi homomorphic penuh memungkinkan untuk melakukan operasi penjumlahan dan perkalian berapa pun pada data terenkripsi, bukan hanya terbatas pada operasi tertentu atau jumlah terbatas. Ini secara signifikan meningkatkan kesulitan dalam melakukan pembobolan, sehingga pihak ketiga hampir tidak mungkin untuk mengintip data asli.
Teknologi enkripsi homomorphic fully tidak mencapai kemajuan signifikan sampai tahun 2009, menjadi tonggak penting dalam bidang kriptografi.
Aplikasi FHE: Menggunakan AI sebagai Contoh
Salah satu bidang aplikasi penting dari teknologi FHE adalah kecerdasan buatan. Seperti yang diketahui, sistem AI yang kuat memerlukan pelatihan dengan data dalam jumlah besar, tetapi data ini sering kali melibatkan masalah privasi. FHE memberikan kemungkinan untuk menyelesaikan kontradiksi ini:
Metode ini memungkinkan AI untuk melakukan perhitungan dan pembelajaran tanpa pernah mengakses data asli. Pemilik data dapat dengan aman mendekripsi hasilnya secara lokal, memanfaatkan kekuatan komputasi AI yang kuat sambil melindungi privasi data.
Saat ini, sudah ada beberapa proyek yang mengeksplorasi penerapan teknologi FHE di bidang AI. Salah satu proyek mengusulkan sebuah skenario aplikasi yang sangat menarik: pengenalan wajah. Ini tidak hanya memungkinkan mesin untuk menentukan apakah itu adalah manusia asli, tetapi juga dapat memastikan bahwa tidak ada informasi sensitif wajah yang bocor.
Namun, aplikasi nyata dari FHE masih menghadapi beberapa tantangan, terutama karena membutuhkan sumber daya komputasi yang besar. Untuk itu, beberapa proyek sedang membangun jaringan dan fasilitas komputasi khusus untuk mendukung perhitungan FHE.
Arti FHE
Jika AI dapat menerapkan teknologi FHE secara besar-besaran, itu akan sangat mengurangi tekanan pada keamanan data dan perlindungan privasi yang dihadapi dalam pengembangan AI saat ini. Dari keamanan nasional hingga privasi individu, FHE mungkin menjadi garis pertahanan terakhir dalam melindungi data di era AI.
Dengan perkembangan cepat teknologi AI, kita dapat memprediksi bahwa dalam waktu dekat, teknologi FHE mungkin akan memainkan peran penting di lebih banyak bidang, memberikan perlindungan privasi yang lebih kuat sambil menikmati kenyamanan AI.