Analisis Data Mingguan Pasar Aset Digital Enkripsi
Hingga 13 Oktober, sebuah platform data telah melakukan analisis statistik terhadap tingkat diskusi dan perubahan harga mata uang digital utama:
Volume diskusi Bitcoin minggu lalu adalah 12,52K kali, turun 0,98% dari minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan dengan periode yang sama minggu lalu.
Diskusi mengenai Ethereum minggu lalu mencapai 3,63K, meningkat 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan dengan periode yang sama minggu lalu.
Diskusi TON minggu lalu berjumlah 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, sedikit turun 0,25% dibandingkan dengan periode yang sama minggu lalu.
Prospek dan Tantangan Teknologi Enkripsi Homomorfik
Enkripsi homomorfik ( FHE ) adalah teknologi inovatif yang sangat menjanjikan di bidang kriptografi, dengan keunggulan inti dapat melakukan perhitungan data secara langsung dalam keadaan terenkripsi, tanpa perlu proses dekripsi. Karakteristik ini memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pengolahan data, dan dapat diterapkan secara luas di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan blockchain. Namun, meskipun aplikasi FHE memiliki prospek yang luas, jalan menuju komersialisasinya masih menghadapi banyak tantangan.
Potensi 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 mengungkapkan konten data, FHE dapat berperan. Pemilik data dapat mentransfer data yang telah dienkripsi kepada pihak yang melakukan analisis, hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi, dan pemilik data dapat memperoleh hasil analisis setelah melakukan dekripsi. Mekanisme ini secara efektif melindungi privasi data, sekaligus memungkinkan pihak yang melakukan komputasi untuk menyelesaikan pekerjaan yang diperlukan.
Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting untuk industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan. Dengan perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dalam skenario ini dapat memberikan perlindungan komputasi multi pihak, memungkinkan semua pihak berkolaborasi tanpa mengekspos informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui fungsi perlindungan privasi 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 yang tepercaya (TEE) adalah metode utama untuk perlindungan privasi. Berbeda dengan ZK, FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan pihak-pihak untuk melakukan perhitungan tanpa harus berbagi informasi pribadi di bawah kondisi data terenkripsi. TEE menyediakan perhitungan dalam lingkungan yang aman, tetapi fleksibilitas dalam pemrosesan data relatif terbatas.
Teknologi enkripsi ini masing-masing memiliki keunggulan, tetapi dalam mendukung tugas komputasi kompleks, FHE menunjukkan kinerja yang 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, namun dalam aplikasi komersial menghadapi tantangan praktis:
Biaya komputasi skala besar: FHE membutuhkan banyak sumber daya komputasi, dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi, biayanya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial berorde tinggi, waktu pemrosesan tumbuh secara polinomial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Mengurangi biaya perlu bergantung pada akselerasi perangkat keras khusus, tetapi ini juga meningkatkan kompleksitas penyebaran.
Kemampuan operasi yang terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data yang dienkripsi, dukungannya untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas, yang menjadi kendala bagi aplikasi kecerdasan buatan seperti jaringan saraf dalam. Saat ini, skema FHE masih terutama cocok untuk perhitungan linear dan polinomial sederhana, penggunaan model non-linear sangat terbatas.
Kompleksitas Dukungan Multi-Pengguna: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat tajam ketika melibatkan kumpulan data multi-pengguna. Kerangka FHE multi-kunci yang diusulkan pada tahun 2013 memungkinkan operasi pada kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, tetapi manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era data-driven saat ini, kecerdasan buatan (AI) banyak digunakan di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran privasi data sering kali membuat pengguna enggan membagikan informasi sensitif. FHE memberikan solusi perlindungan privasi di bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, data biasanya dienkripsi selama proses pengiriman dan penyimpanan, tetapi sering kali dalam keadaan teks terbaca selama proses pengolahan. Dengan FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan tetap terenkripsi, memastikan privasi.
Keunggulan ini menjadi sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi tersebut mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara data diproses, dan memastikan data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi end-to-end FHE memberikan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi dan Proyek FHE Saat Ini dalam Blockchain
Aplikasi FHE di blockchain terutama berfokus pada perlindungan 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 memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong implementasi perlindungan privasi:
Solusi FHE yang dibangun oleh proyek tertentu telah banyak digunakan dalam berbagai proyek perlindungan privasi. Proyek ini didasarkan pada teknologi TFHE, berfokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat dengan panjang rendah, serta membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.
Proyek lain telah mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka FHE, yang cocok untuk jaringan blockchain.
Ada proyek yang memanfaatkan FHE untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.
Sebuah jaringan menggabungkan FHE dan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
Sebagai solusi Layer 2 untuk Ethereum, proyek tertentu 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 saat ini aplikasi komersial FHE masih menghadapi tantangan besar dalam hal beban komputasi dan skalabilitas yang buruk, tetapi melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah-masalah ini diharapkan dapat diselesaikan secara bertahap. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan yang aman. Di masa depan, FHE berpotensi menjadi teknologi inti yang mendukung komputasi perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner baru bagi 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.
24 Suka
Hadiah
24
5
Bagikan
Komentar
0/400
RiddleMaster
· 07-24 03:37
Eh, udara ini seperti bau kata sandi.
Lihat AsliBalas0
MEVSandwich
· 07-21 17:04
Sedikit naik, berapa lama yang diinginkan?
Lihat AsliBalas0
ForkPrince
· 07-21 05:51
Tsk tsk shitcoin masih bernyanyi turun bernyanyi naik
Analisis suhu mingguan dan harga aset enkripsi: BTC naik 1,62% ETH turun 4%
Analisis Data Mingguan Pasar Aset Digital Enkripsi
Hingga 13 Oktober, sebuah platform data telah melakukan analisis statistik terhadap tingkat diskusi dan perubahan harga mata uang digital utama:
Volume diskusi Bitcoin minggu lalu adalah 12,52K kali, turun 0,98% dari minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan dengan periode yang sama minggu lalu.
Diskusi mengenai Ethereum minggu lalu mencapai 3,63K, meningkat 3,45% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 2530 dolar, turun 4% dibandingkan dengan periode yang sama minggu lalu.
Diskusi TON minggu lalu berjumlah 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga penutupan pada hari Minggu adalah 5,26 dolar, sedikit turun 0,25% dibandingkan dengan periode yang sama minggu lalu.
Prospek dan Tantangan Teknologi Enkripsi Homomorfik
Enkripsi homomorfik ( FHE ) adalah teknologi inovatif yang sangat menjanjikan di bidang kriptografi, dengan keunggulan inti dapat melakukan perhitungan data secara langsung dalam keadaan terenkripsi, tanpa perlu proses dekripsi. Karakteristik ini memberikan dukungan yang kuat untuk perlindungan privasi dan pengolahan data, dan dapat diterapkan secara luas di berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan blockchain. Namun, meskipun aplikasi FHE memiliki prospek yang luas, jalan menuju komersialisasinya masih menghadapi banyak tantangan.
Potensi 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 mengungkapkan konten data, FHE dapat berperan. Pemilik data dapat mentransfer data yang telah dienkripsi kepada pihak yang melakukan analisis, hasil perhitungan tetap dalam keadaan terenkripsi, dan pemilik data dapat memperoleh hasil analisis setelah melakukan dekripsi. Mekanisme ini secara efektif melindungi privasi data, sekaligus memungkinkan pihak yang melakukan komputasi untuk menyelesaikan pekerjaan yang diperlukan.
Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting untuk industri sensitif data seperti keuangan dan kesehatan. Dengan perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan, keamanan data semakin menjadi fokus perhatian. FHE dalam skenario ini dapat memberikan perlindungan komputasi multi pihak, memungkinkan semua pihak berkolaborasi tanpa mengekspos informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data melalui fungsi perlindungan privasi 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 yang tepercaya (TEE) adalah metode utama untuk perlindungan privasi. Berbeda dengan ZK, FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan pihak-pihak untuk melakukan perhitungan tanpa harus berbagi informasi pribadi di bawah kondisi data terenkripsi. TEE menyediakan perhitungan dalam lingkungan yang aman, tetapi fleksibilitas dalam pemrosesan data relatif terbatas.
Teknologi enkripsi ini masing-masing memiliki keunggulan, tetapi dalam mendukung tugas komputasi kompleks, FHE menunjukkan kinerja yang 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, namun dalam aplikasi komersial menghadapi tantangan praktis:
Biaya komputasi skala besar: FHE membutuhkan banyak sumber daya komputasi, dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi, biayanya meningkat secara signifikan. Untuk operasi polinomial berorde tinggi, waktu pemrosesan tumbuh secara polinomial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata. Mengurangi biaya perlu bergantung pada akselerasi perangkat keras khusus, tetapi ini juga meningkatkan kompleksitas penyebaran.
Kemampuan operasi yang terbatas: Meskipun FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian data yang dienkripsi, dukungannya untuk operasi non-linear yang kompleks terbatas, yang menjadi kendala bagi aplikasi kecerdasan buatan seperti jaringan saraf dalam. Saat ini, skema FHE masih terutama cocok untuk perhitungan linear dan polinomial sederhana, penggunaan model non-linear sangat terbatas.
Kompleksitas Dukungan Multi-Pengguna: FHE berkinerja baik dalam skenario pengguna tunggal, tetapi kompleksitas sistem meningkat tajam ketika melibatkan kumpulan data multi-pengguna. Kerangka FHE multi-kunci yang diusulkan pada tahun 2013 memungkinkan operasi pada kumpulan data terenkripsi dengan kunci yang berbeda, tetapi manajemen kunci dan kompleksitas arsitektur sistem meningkat secara signifikan.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era data-driven saat ini, kecerdasan buatan (AI) banyak digunakan di berbagai bidang, tetapi kekhawatiran privasi data sering kali membuat pengguna enggan membagikan informasi sensitif. FHE memberikan solusi perlindungan privasi di bidang AI. Dalam skenario komputasi awan, data biasanya dienkripsi selama proses pengiriman dan penyimpanan, tetapi sering kali dalam keadaan teks terbaca selama proses pengolahan. Dengan FHE, data pengguna dapat diproses dalam keadaan tetap terenkripsi, memastikan privasi.
Keunggulan ini menjadi sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi tersebut mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara data diproses, dan memastikan data dilindungi selama proses transmisi. Enkripsi end-to-end FHE memberikan jaminan untuk kepatuhan dan keamanan data.
Aplikasi dan Proyek FHE Saat Ini dalam Blockchain
Aplikasi FHE di blockchain terutama berfokus pada perlindungan 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 memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong implementasi perlindungan privasi:
Solusi FHE yang dibangun oleh proyek tertentu telah banyak digunakan dalam berbagai proyek perlindungan privasi. Proyek ini didasarkan pada teknologi TFHE, berfokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat dengan panjang rendah, serta membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.
Proyek lain telah mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka FHE, yang cocok untuk jaringan blockchain.
Ada proyek yang memanfaatkan FHE untuk mewujudkan perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.
Sebuah jaringan menggabungkan FHE dan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
Sebagai solusi Layer 2 untuk Ethereum, proyek tertentu 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 saat ini aplikasi komersial FHE masih menghadapi tantangan besar dalam hal beban komputasi dan skalabilitas yang buruk, tetapi melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah-masalah ini diharapkan dapat diselesaikan secara bertahap. Seiring dengan perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan perhitungan yang aman. Di masa depan, FHE berpotensi menjadi teknologi inti yang mendukung komputasi perlindungan privasi, membawa terobosan revolusioner baru bagi keamanan data.