FHE, ZK, dan MPC: Perbandingan Tiga Teknologi Enkripsi Canggih
Di era digital saat ini, keamanan data dan perlindungan privasi menghadapi tantangan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Untuk mengatasi tantangan ini, para ahli kriptografi telah mengembangkan berbagai teknologi enkripsi canggih, di antaranya enkripsi homomorfik penuh (FHE), bukti nol pengetahuan (ZK), dan komputasi aman multipihak (MPC) yang sangat mencolok. Ketiga teknologi ini, meskipun sama-sama bertujuan untuk melindungi privasi dan keamanan data, memiliki perbedaan signifikan dalam skenario aplikasi spesifik dan kompleksitas teknis.
Pembuktian Nol-Ketahuan (ZK): membuktikan tanpa mengungkapkan
Masalah inti dari diskusi tentang teknologi bukti nol pengetahuan adalah: bagaimana memverifikasi kebenaran informasi tanpa mengungkapkan konten spesifik apa pun. ZK dibangun di atas dasar kriptografi yang kuat, memungkinkan satu pihak (pembuktian) untuk membuktikan kepada pihak lain (verifikator) tentang kebenaran suatu pernyataan, tanpa harus mengungkapkan informasi lain selain kebenaran pernyataan tersebut.
Sebagai contoh, anggaplah seseorang perlu membuktikan kepada perusahaan penyewaan mobil bahwa mereka memiliki kredit yang baik, tetapi tidak ingin memberikan rincian laporan bank. Dalam kasus ini, "skor kredit" yang diberikan oleh bank atau perangkat lunak pembayaran dapat dianggap sebagai sejenis bukti tanpa pengetahuan. Klien dapat membuktikan bahwa skor kredit mereka memenuhi syarat, tanpa mengungkapkan informasi keuangan yang spesifik.
Di bidang blockchain, penerapan teknologi ZK sangat luas. Mengambil contoh suatu koin anonim, ketika pengguna melakukan transaksi, mereka perlu membuktikan bahwa mereka memiliki cukup koin untuk mentransfer sambil tetap menjaga anonimitas. Dengan menghasilkan bukti ZK, pengguna dapat membuktikan validitas transaksi kepada jaringan tanpa mengungkapkan identitas atau informasi akun spesifik mereka.
Komputasi Aman Multi-Pihak (MPC): Komputasi Kolaboratif yang Aman
Teknologi komputasi aman multi-pihak (MPC) terutama menyelesaikan masalah: bagaimana memungkinkan beberapa peserta untuk menyelesaikan tugas komputasi bersama tanpa mengungkapkan informasi sensitif masing-masing pihak. MPC memungkinkan banyak pihak untuk melakukan komputasi bersama secara aman tanpa mengungkapkan data input mereka masing-masing.
Salah satu skenario aplikasi MPC yang khas adalah menghitung gaji rata-rata beberapa orang tanpa mengungkapkan gaji spesifik masing-masing. Para peserta dapat membagi data gaji mereka dan menukar sebagian informasi dengan orang lain. Melalui proses perhitungan tertentu, akhirnya diperoleh nilai rata-rata, tetapi pihak manapun tidak dapat mengetahui gaji tepat orang lain.
Dalam bidang cryptocurrency, teknologi MPC banyak digunakan untuk keamanan dompet. Beberapa platform perdagangan yang meluncurkan dompet MPC memanfaatkan teknologi ini dengan membagi dan menyimpan kunci privat secara terpisah, yang tidak hanya meningkatkan keamanan tetapi juga menyederhanakan proses pengelolaan kunci pengguna. Metode ini memungkinkan pengguna untuk memulihkan akses dompet melalui saluran lain meskipun mereka kehilangan sebagian informasi.
Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): Perhitungan aman pada data terenkripsi
Masalah inti yang diselesaikan oleh teknologi enkripsi homomorfik penuh (FHE) adalah: bagaimana melakukan operasi perhitungan kompleks pada data sambil tetap mempertahankan status terenkripsi. FHE memungkinkan pengguna untuk menyerahkan data sensitif yang telah dienkripsi kepada pihak ketiga yang tidak tepercaya untuk diproses, sementara pihak ketiga tidak dapat mengetahui isi sebenarnya dari data tersebut selama seluruh proses.
Dalam aplikasi nyata, FHE memungkinkan pemilik data untuk menyerahkan data yang telah dienkripsi kepada penyedia layanan cloud untuk diproses. Penyedia layanan dapat melakukan berbagai operasi perhitungan pada data yang dienkripsi, tetapi tidak dapat melihat data asli. Akhirnya, pemilik data dapat mendekripsi hasil perhitungan untuk mendapatkan informasi yang diperlukan.
Di bidang blockchain dan enkripsi mata uang, teknologi FHE sedang menjelajahi arah aplikasi baru. Misalnya, beberapa proyek sedang memanfaatkan FHE untuk mengatasi masalah verifikasi dalam sistem bukti kepemilikan (PoS). Melalui FHE, node verifikasi dapat menyelesaikan pekerjaan verifikasi blok tanpa mengetahui jawaban spesifik satu sama lain, sehingga mencegah tindakan penjiplakan antar node dan meningkatkan tingkat desentralisasi sistem.
Selain itu, FHE juga dapat diterapkan dalam sistem pemungutan suara, memastikan pemilih berpartisipasi dalam pengambilan keputusan tanpa mengetahui niat suara orang lain, menghindari pemungutan suara yang mengikuti arus, dan lebih baik mencerminkan opini publik yang sebenarnya.
Perbandingan Teknologi
Meskipun ketiga teknologi ini dirancang untuk melindungi privasi dan keamanan data, ada perbedaan yang jelas dalam skenario aplikasi spesifik dan kompleksitas teknisnya:
Skenario aplikasi:
ZK berfokus pada membuktikan kebenaran suatu pernyataan tanpa mengungkapkan informasi tambahan.
MPC berfokus pada komputasi kolaboratif aman multipihak, melindungi privasi data setiap pihak.
FHE memungkinkan perhitungan kompleks pada data dalam keadaan enkripsi, cocok untuk bidang seperti komputasi awan dan AI.
Kompleksitas teknis:
Implementasi ZK memerlukan keterampilan matematika dan pemrograman yang mendalam, merancang protokol yang efektif dan mudah diimplementasikan cukup menantang.
MPC menghadapi masalah efisiensi sinkronisasi dan komunikasi dalam situasi di mana banyak pihak terlibat, dan biaya koordinasi mungkin cukup tinggi.
Meskipun FHE secara teoritis sangat menarik, dalam aplikasi praktisnya menghadapi tantangan besar dalam efisiensi komputasi.
Ketiga teknologi enkripsi ini mewakili pencapaian penting dalam kriptografi modern, menyediakan alat yang kuat untuk keamanan data dan perlindungan privasi. Seiring dengan perkembangan dan optimasi teknologi yang terus berlanjut, mereka akan memainkan peran yang semakin penting di dunia digital di masa depan, memberikan lingkungan pemrosesan data yang lebih aman dan lebih pribadi bagi pengguna.
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
Bagikan
Komentar
0/400
RugDocScientist
· 9jam yang lalu
enkripsi penelitian bull ah
Lihat AsliBalas0
Hulin
· 9jam yang lalu
Pohon Tua yang Berisik
Lihat AsliBalas0
ClassicDumpster
· 9jam yang lalu
Tidak mengerti, laporan suckers tahun 0821.
Lihat AsliBalas0
HypotheticalLiquidator
· 10jam yang lalu
Intuisi seorang maniak manajemen risiko memberi tahu saya bahwa teknologi enkripsi ini akan segera dipergunakan untuk play people for suckers.
FHE, ZK, dan MPC: Tiga teknologi kriptografi menjaga keamanan privasi data
FHE, ZK, dan MPC: Perbandingan Tiga Teknologi Enkripsi Canggih
Di era digital saat ini, keamanan data dan perlindungan privasi menghadapi tantangan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Untuk mengatasi tantangan ini, para ahli kriptografi telah mengembangkan berbagai teknologi enkripsi canggih, di antaranya enkripsi homomorfik penuh (FHE), bukti nol pengetahuan (ZK), dan komputasi aman multipihak (MPC) yang sangat mencolok. Ketiga teknologi ini, meskipun sama-sama bertujuan untuk melindungi privasi dan keamanan data, memiliki perbedaan signifikan dalam skenario aplikasi spesifik dan kompleksitas teknis.
Pembuktian Nol-Ketahuan (ZK): membuktikan tanpa mengungkapkan
Masalah inti dari diskusi tentang teknologi bukti nol pengetahuan adalah: bagaimana memverifikasi kebenaran informasi tanpa mengungkapkan konten spesifik apa pun. ZK dibangun di atas dasar kriptografi yang kuat, memungkinkan satu pihak (pembuktian) untuk membuktikan kepada pihak lain (verifikator) tentang kebenaran suatu pernyataan, tanpa harus mengungkapkan informasi lain selain kebenaran pernyataan tersebut.
Sebagai contoh, anggaplah seseorang perlu membuktikan kepada perusahaan penyewaan mobil bahwa mereka memiliki kredit yang baik, tetapi tidak ingin memberikan rincian laporan bank. Dalam kasus ini, "skor kredit" yang diberikan oleh bank atau perangkat lunak pembayaran dapat dianggap sebagai sejenis bukti tanpa pengetahuan. Klien dapat membuktikan bahwa skor kredit mereka memenuhi syarat, tanpa mengungkapkan informasi keuangan yang spesifik.
Di bidang blockchain, penerapan teknologi ZK sangat luas. Mengambil contoh suatu koin anonim, ketika pengguna melakukan transaksi, mereka perlu membuktikan bahwa mereka memiliki cukup koin untuk mentransfer sambil tetap menjaga anonimitas. Dengan menghasilkan bukti ZK, pengguna dapat membuktikan validitas transaksi kepada jaringan tanpa mengungkapkan identitas atau informasi akun spesifik mereka.
Komputasi Aman Multi-Pihak (MPC): Komputasi Kolaboratif yang Aman
Teknologi komputasi aman multi-pihak (MPC) terutama menyelesaikan masalah: bagaimana memungkinkan beberapa peserta untuk menyelesaikan tugas komputasi bersama tanpa mengungkapkan informasi sensitif masing-masing pihak. MPC memungkinkan banyak pihak untuk melakukan komputasi bersama secara aman tanpa mengungkapkan data input mereka masing-masing.
Salah satu skenario aplikasi MPC yang khas adalah menghitung gaji rata-rata beberapa orang tanpa mengungkapkan gaji spesifik masing-masing. Para peserta dapat membagi data gaji mereka dan menukar sebagian informasi dengan orang lain. Melalui proses perhitungan tertentu, akhirnya diperoleh nilai rata-rata, tetapi pihak manapun tidak dapat mengetahui gaji tepat orang lain.
Dalam bidang cryptocurrency, teknologi MPC banyak digunakan untuk keamanan dompet. Beberapa platform perdagangan yang meluncurkan dompet MPC memanfaatkan teknologi ini dengan membagi dan menyimpan kunci privat secara terpisah, yang tidak hanya meningkatkan keamanan tetapi juga menyederhanakan proses pengelolaan kunci pengguna. Metode ini memungkinkan pengguna untuk memulihkan akses dompet melalui saluran lain meskipun mereka kehilangan sebagian informasi.
Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): Perhitungan aman pada data terenkripsi
Masalah inti yang diselesaikan oleh teknologi enkripsi homomorfik penuh (FHE) adalah: bagaimana melakukan operasi perhitungan kompleks pada data sambil tetap mempertahankan status terenkripsi. FHE memungkinkan pengguna untuk menyerahkan data sensitif yang telah dienkripsi kepada pihak ketiga yang tidak tepercaya untuk diproses, sementara pihak ketiga tidak dapat mengetahui isi sebenarnya dari data tersebut selama seluruh proses.
Dalam aplikasi nyata, FHE memungkinkan pemilik data untuk menyerahkan data yang telah dienkripsi kepada penyedia layanan cloud untuk diproses. Penyedia layanan dapat melakukan berbagai operasi perhitungan pada data yang dienkripsi, tetapi tidak dapat melihat data asli. Akhirnya, pemilik data dapat mendekripsi hasil perhitungan untuk mendapatkan informasi yang diperlukan.
Di bidang blockchain dan enkripsi mata uang, teknologi FHE sedang menjelajahi arah aplikasi baru. Misalnya, beberapa proyek sedang memanfaatkan FHE untuk mengatasi masalah verifikasi dalam sistem bukti kepemilikan (PoS). Melalui FHE, node verifikasi dapat menyelesaikan pekerjaan verifikasi blok tanpa mengetahui jawaban spesifik satu sama lain, sehingga mencegah tindakan penjiplakan antar node dan meningkatkan tingkat desentralisasi sistem.
Selain itu, FHE juga dapat diterapkan dalam sistem pemungutan suara, memastikan pemilih berpartisipasi dalam pengambilan keputusan tanpa mengetahui niat suara orang lain, menghindari pemungutan suara yang mengikuti arus, dan lebih baik mencerminkan opini publik yang sebenarnya.
Perbandingan Teknologi
Meskipun ketiga teknologi ini dirancang untuk melindungi privasi dan keamanan data, ada perbedaan yang jelas dalam skenario aplikasi spesifik dan kompleksitas teknisnya:
Skenario aplikasi:
Kompleksitas teknis:
Ketiga teknologi enkripsi ini mewakili pencapaian penting dalam kriptografi modern, menyediakan alat yang kuat untuk keamanan data dan perlindungan privasi. Seiring dengan perkembangan dan optimasi teknologi yang terus berlanjut, mereka akan memainkan peran yang semakin penting di dunia digital di masa depan, memberikan lingkungan pemrosesan data yang lebih aman dan lebih pribadi bagi pengguna.