FHE Enkripsi Homomorfik Penuh
Apa itu FHE
Secara sederhana, melakukan perhitungan pada data sambil menjaga status terenkripsi
F Penuh Fully: Dibandingkan dengan HE (enkripsi homomorfik, dibatasi oleh cara perhitungan), FHE hampir mendukung logika perhitungan yang tidak terbatas
H Homomorfik Homomorphic: Ketika kita mengatakan bahwa skema enkripsi adalah homomorfik, itu berarti perhitungan ciphertext dan plaintext menghasilkan hasil yang sama
E adalah Enkripsi: mudah dipahami, salah satu konsep inti dalam kriptografi
Masalah: FHE biasanya memiliki efisiensi perhitungan yang lebih rendah, karena memproses data terenkripsi pasti tidak secepat perhitungan langsung
Solusi: Akselerasi perangkat keras, desain skema, menggabungkan penggunaan teknologi enkripsi lainnya
Pemahaman sederhana
Salah satu contoh penjelasan klasik adalah: memproses emas
Saya perlu mempekerjakan seorang pekerja untuk membantu saya memproses emas, tetapi saya tidak ingin dia mencuri emas tersebut
Jadi saya merancang sebuah kotak transparan tertutup, ditambahkan dengan kunci, kemudian dua sarung tangan dan kotak tersebut diikat bersama
Operator dapat memproses emas melalui sarung tangan, tetapi karena kotak terkunci + tertutup, tidak ada limbah yang bisa dibawa pergi
Mirip dengan ini
Kaitan:
Kotak: Algoritma enkripsi
Kunci: Kunci
Emas mentah: Data asli
Emas yang sudah diproses: Hasil perhitungan FHE
Proses pemrosesan: Melakukan perhitungan langsung dan pengolahan pada hasil terenkripsi
(Efisiensi menurun: Memproses dengan sarung tangan pasti tidak seefisien tanpa sarung tangan)Aplikasi FHE
Seperti yang sudah diketahui, inti dari FHE adalah: memproses data yang terenkripsi secara langsung
Jadi, Anda yang cerdas pasti bisa memikirkan [komputasi awan]
Pengguna perlu memproses data - pembayaran - dengan bantuan server cloud dan komputasi awan - FHE, tanpa mengungkapkan privasi
Dalam Web3, beberapa arah aplikasi FHE meliputi:
Restaking, penyimpanan data, AI, Depin, Layer3, game, pemungutan suara, transaksi privasi, MEV, tahan komputasi kuantum, dll.Beberapa proyek:
@zama_fhe Solusi FHE + sumber terbuka
@mindnetwork_xyz Lapisan perantara privasi terenkripsi FHE
@Privasea_ai FHE dan pembelajaran mesin, AI + Depin
@FhenixIO Layer2 FHE
@inconetwork Lapisan enkripsi FHE modular
Beberapa pandangan
FHE sangat cocok dengan AI dan Depin, jika AI dan Depin masih ada, FHE akan bersinar
FHE dapat dipadukan dengan ZK, MPC, dan juga memiliki aplikasi besar yang lebih sederhana
FHE dan ZK, MPC
Mari kita lihat pengantar terlebih dahulu:
FHE: Memungkinkan perhitungan pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi.
ZK: Memungkinkan satu pihak membuktikan kepada pihak lain bahwa suatu pernyataan adalah benar, tanpa mengungkapkan informasi spesifik tentang pernyataan tersebut.
MPC: Memungkinkan beberapa pihak untuk secara bersama-sama melakukan perhitungan pada data pribadi mereka, tanpa mengungkapkan data masukan kepada peserta lain.
* Tidak ada perbedaan esensial antara ketiga teknologi, mereka menangani skenario yang berbeda dan dapat digunakan secara bersamaan