Pendahuluan: Teknologi enkripsi homomorfik ibarat jubah tembus pandang di dunia digital, muncul secara diam-diam. Hal ini menjanjikan masa depan yang tampaknya mustahil: analisis dan penghitungan data yang rumit tanpa membocorkan data mentah. Artikel ini akan membawa Anda ke diskusi mendalam tentang penerapan enkripsi homomorfik dalam sistem rekomendasi, mengungkap bagaimana teknologi ini melindungi privasi kita di era data besar.
1. Dilema Privasi Sistem Rekomendasi
a) Tinjauan insiden kebocoran data pengguna dan dampaknya
Secara historis, banyak kebocoran informasi pribadi besar telah ditemukan. Menurut Bleeping Computer, pada awal tahun 2023, Pepsi-Cola Bottling Ventures LLC mengalami serangan siber. Para penyerang memasang malware pencuri informasi dan mencuri sejumlah besar informasi dari sistem TI perusahaan. Data sensitif. Yang lebih mengkhawatirkan lagi adalah serangan tersebut baru diketahui hampir sebulan setelah kejadian, sehingga memperlihatkan sepenuhnya kerentanan perusahaan dalam keamanan siber.
Tidak hanya dunia usaha, lembaga pemerintah juga tidak kebal terhadap hal ini. Pada bulan Februari 2023, server Departemen Pertahanan A.S. yang menyimpan 3 TB email internal militer terekspos secara online selama dua minggu. Server, yang dihosting di cloud pemerintah Azure milik Microsoft, seharusnya merupakan lingkungan aman yang secara fisik terisolasi dari pelanggan komersial lainnya. Data yang bocor tersebut berisi informasi sensitif terkait Komando Operasi Khusus AS, badan yang bertanggung jawab melakukan operasi militer khusus AS.
Sumber gambar: Blockwork
Di era digital, bahkan perusahaan besar dan lembaga pemerintah pun kesulitan melindungi data mereka sepenuhnya. Ketika data memainkan peran yang semakin penting dalam masyarakat modern, potensi risiko yang ditimbulkan oleh pelanggaran keamanan menjadi semakin serius.
b) Konflik antara perlindungan privasi dan rekomendasi yang dipersonalisasi
Sistem rekomendasi yang dipersonalisasi telah menjadi komponen inti pengalaman pengguna, dan terdapat kontradiksi yang tidak dapat didamaikan antara kenyamanan dan privasi pengguna. Di satu sisi, pengguna ingin sekali mendapatkan rekomendasi akurat yang sesuai dengan preferensi pribadi mereka, sehingga sistem harus memiliki pemahaman mendalam tentang pengguna. Di sisi lain, untuk mendapatkan layanan yang dipersonalisasi tersebut, pengguna harus memberikan sejumlah besar informasi pribadi ke sistem, yang tentunya meningkatkan risiko kebocoran privasi. Pada akhirnya, keseimbangan baru mungkin perlu dicapai antara pengguna, dunia usaha, dan regulator.
2. Mengungkap Enkripsi Homomorfik: Jubah Data yang Tak Terlihat
Dalam konteks ini, teknologi enkripsi homomorfik memberi kita ide baru. Sifat blockchain yang terdesentralisasi, dikombinasikan dengan teknologi kriptografi canggih seperti enkripsi homomorfik, berpotensi merevolusi cara data pribadi dikumpulkan, disimpan, dan digunakan.
Misalnya, sistem rekomendasi berbasis blockchain mungkin bekerja seperti ini: data pribadi pengguna dienkripsi dan disimpan di blockchain, dan hanya pengguna yang memiliki kunci dekripsi. Algoritme rekomendasi berjalan pada data terenkripsi untuk menghasilkan hasil rekomendasi terenkripsi. Hasil ini hanya dapat didekripsi dan digunakan dengan otorisasi pengguna. Metode ini tidak hanya menjamin keakuratan rekomendasi, tetapi juga melindungi privasi pengguna secara maksimal. Lebih jauh lagi, kontrak pintar dapat digunakan untuk secara otomatis menegakkan aturan dan pembatasan penggunaan data, memastikan bahwa perusahaan hanya dapat menggunakan data dalam lingkup persetujuan eksplisit pengguna. Hal ini tidak hanya meningkatkan transparansi, namun juga memberi pengguna kontrol lebih besar atas data mereka.
Sumber gambar: zama.ai
a) Apa itu enkripsi homomorfik?
Enkripsi homomorfik (HE) adalah teknologi yang memproses data tanpa mendekripsinya. Ini dapat digunakan untuk membuat kontrak pintar pribadi pada blockchain publik tanpa izin, di mana hanya pengguna tertentu yang dapat melihat data transaksi dan status kontrak. Meskipun FHE terlalu lambat untuk diterapkan di masa lalu, terobosan terbaru akan memungkinkan hal ini terjadi dalam beberapa tahun mendatang.
Berikan contoh untuk mengilustrasikannya. Misalkan sekarang dua sahabat baik, Peter dan Julie, adalah dua sahabat yang sama-sama suka mengoleksi prangko langka. Suatu hari, Peter ingin mengetahui koleksi prangko miliknya dan Julie yang mana yang sama, namun dia tidak ingin mengungkapkan koleksinya secara lengkap.
Cara tradisional:
Peter menunjukkan katalog prangkonya kepada Julie. Julie membuka katalog Peter dan membandingkannya dengan koleksinya sendiri. Setiap kali dia menemukan prangko yang dimiliki keduanya, dia menuliskannya di daftar baru. Akhirnya, Julie memberi Peter daftar prangko yang identik ini. Dengan cara ini, Peter mengetahui tentang prangko yang mereka miliki bersama, namun di saat yang sama, Julie juga melihat seluruh katalog koleksi Peter.
Metode perlindungan privasi:
Sekarang bayangkan sebuah mesin ajaib. Peter dan Julie masing-masing memasukkan katalog prangko mereka sendiri ke dalam mesin. Mesin tersebut secara ajaib membandingkan kedua katalog tersebut dan hanya menunjukkan kepada Peter prangko yang umum. Selama proses ini, Julie tidak dapat melihat direktori Peter, dan Peter tidak dapat melihat direktori Julie. Julie bahkan tidak tahu apa hasil akhirnya kecuali Peter berinisiatif memberitahunya.
Ini adalah penerapan enkripsi homomorfik di dunia blockchain. Hal ini memungkinkan kita untuk melakukan transaksi dan operasi pribadi pada platform publik, yang tidak hanya melindungi privasi, namun juga menjaga transparansi dan keamanan blockchain. Meskipun teknologi ini sebelumnya sulit diterapkan karena masalah kecepatan, dengan terobosan teknologi terkini, teknologi ini diperkirakan akan menjadi kenyataan dalam beberapa tahun mendatang, membawa lebih banyak perlindungan privasi dan kemungkinan inovasi dalam kehidupan digital kita.
b) Keajaiban enkripsi homomorfik: melakukan perhitungan dalam keadaan terenkripsi
Prinsip inti enkripsi homomorfik adalah bahwa operasi yang dilakukan pada data terenkripsi setara dengan hasil melakukan operasi yang sama pada data asli dan kemudian mengenkripsinya. Ini berarti kita dapat melakukan perhitungan dan analisis yang berarti pada data terenkripsi tanpa mengetahui isi data aslinya.
Jenis utama enkripsi homomorfik meliputi:
l Enkripsi Homomorfik Sebagian (PHE):
Hanya satu operasi yang didukung, seperti penjumlahan atau perkalian.
Misalnya: enkripsi RSA mendukung homomorfisme perkalian, dan enkripsi Paillier mendukung homomorfisme aditif.
l Enkripsi Agak Homomorfik (SHE):
Mendukung penambahan dan perkalian dalam jumlah terbatas.
Misalnya: solusi Gentry awal.
l Enkripsi Homomorfik Sepenuhnya (FHE):
Mendukung sejumlah operasi penjumlahan dan perkalian, dan secara teoritis dapat melakukan penghitungan apa pun.
Misalnya: solusi Gentry yang ditingkatkan, perpustakaan HElib IBM.
l Enkripsi kuasi-homomorfik (Enkripsi Homomorfik Bertingkat):
Antara SHE dan FHE, ini mendukung perhitungan rangkaian dengan kedalaman yang telah ditentukan.
Teknis pelaksanaan:
l Kriptografi berbasis kisi:
Banyak skema FHE modern didasarkan pada kriptografi kisi, seperti skema asli Gentry dan perbaikan selanjutnya.
Skema ini biasanya didasarkan pada masalah Ring-LWE (Learning on the Ring Error).
l Skema dasar bilangan bulat:
Beberapa skema bekerja secara langsung pada bilangan bulat, seperti skema yang diusulkan oleh van Dijk dkk.
l Perkiraan Matematika:
Skema CKKS memungkinkan penghitungan angka perkiraan homomorfik dan cocok untuk aplikasi seperti pembelajaran mesin.
l Berbasis pembelajaran:
Beberapa solusi menggabungkan teknik pembelajaran mesin, seperti enkripsi homomorfik berdasarkan jaringan saraf.
Tentu saja, ada juga kasus penggunaan praktis, seperti komputasi multi-pihak yang aman di mana banyak pihak dapat bersama-sama menghitung suatu fungsi tanpa mengungkapkan masukan mereka. Contoh lainnya adalah pembelajaran mesin yang menjaga privasi, yang melatih dan menjalankan model pembelajaran mesin pada data terenkripsi untuk melindungi privasi data.
Meskipun teknologi enkripsi homomorfik sangat kuat, teknologi ini juga menghadapi beberapa tantangan, terutama efisiensi komputasi. Overhead komputasi enkripsi homomorfik sepenuhnya masih tinggi, sehingga membatasi penggunaannya dalam beberapa aplikasi waktu nyata. Namun, dengan pendalaman penelitian yang berkelanjutan dan kemajuan perangkat keras, keterbatasan ini secara bertahap dapat diatasi.
Sumber gambar: tvdn
c) Perbandingan dengan metode enkripsi tradisional
Enkripsi homomorfik (HE) dan zero-knowledge proof (ZKP) keduanya merupakan teknologi perlindungan privasi yang menarik banyak perhatian di bidang kriptografi, namun terdapat perbedaan signifikan dalam metode dan karakteristik penerapannya.
1) Enkripsi homomorfik memungkinkan penghitungan dilakukan secara langsung pada data terenkripsi, sedangkan bukti tanpa pengetahuan dapat membuktikan kebenaran suatu pernyataan tanpa mengungkapkan informasi spesifik. Dalam hal ketersediaan data, enkripsi homomorfik biasanya menyimpan data terenkripsi di blockchain, yang membuat data selalu dapat diakses dan diproses. Sebaliknya, pembuktian tanpa pengetahuan (zero-knowledge proof) mungkin membuat data asli tetap berada di luar rantai (off-chain) dan hanya memberikan hasil verifikasi di dalam rantai (on-chain).
2) Keuntungan signifikan dari enkripsi homomorfik adalah komposisinya yang sangat baik: setelah data dienkripsi dan ditempatkan pada rantai, karena sifat homomorfiknya, data tersebut dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam aplikasi lain untuk penghitungan dan penanganan lebih lanjut. Fitur ini sangat penting ketika membangun aplikasi kompleks yang menjaga privasi. Namun, pembuktian tanpa pengetahuan memiliki fleksibilitas yang relatif rendah dalam hal ini, dan sulit untuk langsung menggunakan hasil dari satu pembuktian untuk proses pembuktian lainnya. Namun, kedua teknologi ini tidak berdiri sendiri-sendiri, melainkan sering kali digunakan secara bersamaan untuk menghasilkan keunggulan masing-masing.
Dengan perkembangan berkelanjutan dari blockchain dan teknologi komputasi privasi, kita dapat memperkirakan bahwa enkripsi homomorfik dan bukti tanpa pengetahuan akan memainkan peran yang semakin penting dalam aplikasi perlindungan privasi di masa depan, dan penggunaan gabungan keduanya akan membantu membangun sistem desentralisasi yang lebih aman dan lebih privat. memberikan dukungan teknis yang kuat.
Kesimpulan
Di era berbasis data ini, kita berada di persimpangan jalan yang kritis. Teknologi enkripsi homomorfik seperti jubah tembus pandang di dunia digital, memberikan kita perlindungan privasi yang kuat sambil menikmati kenyamanan data besar. Hal ini memungkinkan kami melakukan penghitungan dalam kabut enkripsi, melindungi privasi pribadi tanpa kehilangan keakuratan dan nilai analisis data.
Namun, menyeimbangkan akurasi dan privasi adalah seni yang rumit. Keajaiban sistem rekomendasi enkripsi homomorfik tidak hanya terletak pada inovasi teknologinya, namun juga dalam upayanya menemukan keseimbangan antara layanan yang dipersonalisasi dan perlindungan privasi. Namun kita juga harus menyadari bahwa keseimbangan ini tidaklah mudah. Tidak ada makan siang yang gratis, dan kemajuan teknologi selalu disertai dengan tantangan dan pengorbanan. Meskipun enkripsi homomorfik sangat kuat, beban komputasinya masih besar, sehingga dapat memengaruhi kecepatan respons dan efisiensi sistem. Selain itu, bagaimana menjamin keamanan data terenkripsi dan bagaimana mencegah potensi serangan merupakan permasalahan yang perlu terus kita perhatikan dan selesaikan.
Ke depannya, kami memperkirakan akan muncul lebih banyak teknologi inovatif yang akan terus mendorong keseimbangan antara perlindungan privasi dan pemanfaatan data. Mungkin suatu hari kita akan mampu membangun utopia digital yang sesungguhnya, di mana setiap orang dapat dengan bebas berbagi dan menggunakan data tanpa khawatir privasi mereka akan dilanggar.
