Laporan Mingguan Pasar Aset Kripto dan Analisis Teknis Enkripsi Homomorphic
Hingga 13 Oktober, statistik data utama Aset Kripto adalah sebagai berikut:
Diskusi Bitcoin minggu lalu mencapai 12,52K kali, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.
Diskusi tentang Ethereum minggu lalu mencapai 3,63K kali, meningkat 3,45% dibanding minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 2530 dolar, turun 4% dibanding hari Minggu minggu sebelumnya.
Diskusi TON minggu lalu berjumlah 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 5,26 dolar, turun 0,25% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.
Enkripsi Homomorphic(FHE) adalah teknologi penting di bidang kriptografi, yang memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi. Fitur ini memiliki potensi besar dalam melindungi privasi dan pemrosesan data, dan dapat diterapkan secara luas di bidang keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan blockchain. Meskipun prospek penerapannya luas, komersialisasi FHE masih menghadapi banyak tantangan.
Keunggulan dan Aplikasi FHE
Keunggulan inti dari FHE terletak pada perlindungan privasi. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, FHE memungkinkan data diproses dalam keadaan terenkripsi, melindungi privasi data sambil menyelesaikan tugas komputasi yang diperlukan.
Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting bagi industri yang sensitif terhadap data seperti keuangan dan kesehatan. Dengan perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan, FHE memainkan peran kunci dalam perlindungan komputasi multi pihak, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data dengan menyediakan perlindungan privasi di dalam rantai dan fungsi audit transaksi privat.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Di bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan (ZK), komputasi multi-pihak (MPC), dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) adalah metode utama perlindungan privasi. FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan pihak-pihak untuk melakukan perhitungan dalam keadaan data terenkripsi tanpa perlu berbagi informasi pribadi. TEE menyediakan lingkungan yang aman untuk perhitungan, tetapi fleksibilitas pemrosesan data relatif terbatas.
Teknologi enkripsi ini masing-masing memiliki keunggulan, tetapi dalam mendukung tugas komputasi yang 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 kuat, namun dalam aplikasi komersial menghadapi tantangan praktis:
Biaya komputasi besar: FHE membutuhkan banyak sumber daya komputasi, dan biaya komputasinya meningkat secara signifikan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi. Untuk operasi polinomial tingkat tinggi, waktu pemrosesan meningkat secara polinomial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata.
Kemampuan operasi terbatas: FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian pada data yang dienkripsi, tetapi 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 ketika melibatkan kumpulan data multi pengguna, kompleksitas sistem meningkat secara tajam.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era yang didorong oleh data, AI banyak diterapkan di berbagai bidang, tetapi masalah privasi data membatasi berbagi data sensitif. FHE memberikan solusi perlindungan privasi untuk AI, memungkinkan pemrosesan dilakukan dalam keadaan data tetap terenkripsi, memastikan privasi. Keuntungan ini sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi ini mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara pengolahan data, serta memastikan data dilindungi selama proses transmisi.
Aplikasi dan Proyek FHE dalam Blockchain
FHE terutama digunakan dalam blockchain untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi suara on-chain, dan tinjauan transaksi privasi on-chain. Saat ini, beberapa proyek sedang memanfaatkan teknologi FHE untuk mendorong pencapaian perlindungan privasi:
Solusi FHE yang dibangun oleh suatu proyek telah banyak diterapkan dalam berbagai proyek perlindungan privasi.
Ada proyek yang berbasis teknologi TFHE, fokus pada operasi Boolean dan operasi bilangan bulat dengan panjang rendah, serta membangun tumpukan pengembangan FHE untuk aplikasi blockchain dan AI.
Beberapa proyek telah mengembangkan bahasa kontrak pintar baru dan pustaka FHE yang cocok untuk jaringan blockchain.
Ada proyek yang menggunakan FHE untuk mencapai perlindungan privasi dalam jaringan komputasi AI, mendukung berbagai model AI.
Beberapa proyek menggabungkan FHE dengan kecerdasan buatan, menyediakan lingkungan AI yang terdesentralisasi dan melindungi privasi.
Sebagai solusi Layer 2 untuk Ethereum, ada proyek yang 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 menghadapi tantangan biaya komputasi yang besar dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah-masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Seiring perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan komputasi yang aman. Di masa depan, FHE diharapkan menjadi teknologi inti yang mendukung komputasi perlindungan privasi, memberikan terobosan revolusioner 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.
13 Suka
Hadiah
13
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
JustHodlIt
· 9jam yang lalu
Semua berbaring saja, Bitcoin naik juga bukan urusanmu.
Bitcoin, Ethereum mengalami fluktuasi mingguan, prospek teknologi Enkripsi Homomorphic sangat luas
Laporan Mingguan Pasar Aset Kripto dan Analisis Teknis Enkripsi Homomorphic
Hingga 13 Oktober, statistik data utama Aset Kripto adalah sebagai berikut:
Diskusi Bitcoin minggu lalu mencapai 12,52K kali, turun 0,98% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 63916 dolar, naik 1,62% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.
Diskusi tentang Ethereum minggu lalu mencapai 3,63K kali, meningkat 3,45% dibanding minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 2530 dolar, turun 4% dibanding hari Minggu minggu sebelumnya.
Diskusi TON minggu lalu berjumlah 782 kali, turun 12,63% dibandingkan minggu sebelumnya. Harga pada hari Minggu lalu adalah 5,26 dolar, turun 0,25% dibandingkan hari Minggu sebelumnya.
Enkripsi Homomorphic(FHE) adalah teknologi penting di bidang kriptografi, yang memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi. Fitur ini memiliki potensi besar dalam melindungi privasi dan pemrosesan data, dan dapat diterapkan secara luas di bidang keuangan, kesehatan, komputasi awan, pembelajaran mesin, sistem pemungutan suara, Internet of Things, dan blockchain. Meskipun prospek penerapannya luas, komersialisasi FHE masih menghadapi banyak tantangan.
Keunggulan dan Aplikasi FHE
Keunggulan inti dari FHE terletak pada perlindungan privasi. Misalnya, ketika sebuah perusahaan perlu memanfaatkan kemampuan komputasi perusahaan lain untuk menganalisis data, FHE memungkinkan data diproses dalam keadaan terenkripsi, melindungi privasi data sambil menyelesaikan tugas komputasi yang diperlukan.
Mekanisme perlindungan privasi ini sangat penting bagi industri yang sensitif terhadap data seperti keuangan dan kesehatan. Dengan perkembangan komputasi awan dan kecerdasan buatan, FHE memainkan peran kunci dalam perlindungan komputasi multi pihak, memungkinkan semua pihak untuk berkolaborasi tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Dalam teknologi blockchain, FHE meningkatkan transparansi dan keamanan pemrosesan data dengan menyediakan perlindungan privasi di dalam rantai dan fungsi audit transaksi privat.
Perbandingan FHE dengan Metode Enkripsi Lain
Di bidang Web3, FHE, bukti nol pengetahuan (ZK), komputasi multi-pihak (MPC), dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) adalah metode utama perlindungan privasi. FHE dapat melakukan berbagai operasi pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data terlebih dahulu. MPC memungkinkan pihak-pihak untuk melakukan perhitungan dalam keadaan data terenkripsi tanpa perlu berbagi informasi pribadi. TEE menyediakan lingkungan yang aman untuk perhitungan, tetapi fleksibilitas pemrosesan data relatif terbatas.
Teknologi enkripsi ini masing-masing memiliki keunggulan, tetapi dalam mendukung tugas komputasi yang 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 kuat, namun dalam aplikasi komersial menghadapi tantangan praktis:
Biaya komputasi besar: FHE membutuhkan banyak sumber daya komputasi, dan biaya komputasinya meningkat secara signifikan dibandingkan dengan komputasi yang tidak terenkripsi. Untuk operasi polinomial tingkat tinggi, waktu pemrosesan meningkat secara polinomial, sulit untuk memenuhi kebutuhan komputasi waktu nyata.
Kemampuan operasi terbatas: FHE dapat melakukan penjumlahan dan perkalian pada data yang dienkripsi, tetapi 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 ketika melibatkan kumpulan data multi pengguna, kompleksitas sistem meningkat secara tajam.
Kombinasi FHE dan Kecerdasan Buatan
Di era yang didorong oleh data, AI banyak diterapkan di berbagai bidang, tetapi masalah privasi data membatasi berbagi data sensitif. FHE memberikan solusi perlindungan privasi untuk AI, memungkinkan pemrosesan dilakukan dalam keadaan data tetap terenkripsi, memastikan privasi. Keuntungan ini sangat penting di bawah regulasi seperti GDPR, karena regulasi ini mengharuskan pengguna memiliki hak untuk mengetahui cara pengolahan data, serta memastikan data dilindungi selama proses transmisi.
Aplikasi dan Proyek FHE dalam Blockchain
FHE terutama digunakan dalam blockchain untuk melindungi privasi data, termasuk privasi on-chain, privasi data pelatihan AI, privasi suara on-chain, dan tinjauan 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 saat ini menghadapi tantangan biaya komputasi yang besar dan skalabilitas yang buruk, melalui percepatan perangkat keras dan optimasi algoritma, masalah-masalah ini diharapkan dapat diatasi secara bertahap. Seiring perkembangan teknologi blockchain, FHE akan memainkan peran yang semakin penting dalam perlindungan privasi dan komputasi yang aman. Di masa depan, FHE diharapkan menjadi teknologi inti yang mendukung komputasi perlindungan privasi, memberikan terobosan revolusioner untuk keamanan data.