Perbandingan Teknologi FHE, ZK, dan MPC: Tiga Teknologi Enkripsi Memiliki Kelebihan Masing-Masing

Di era digital saat ini, keamanan data dan perlindungan privasi menjadi semakin penting. Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE), Bukti Tanpa Pengetahuan (ZK), dan Komputasi Aman Multi-Pihak (MPC) sebagai tiga teknologi enkripsi canggih, masing-masing memainkan peran penting dalam berbagai skenario. Artikel ini akan melakukan perbandingan rinci antara ketiga teknologi ini, menggali prinsip kerja mereka dan aplikasi mereka di bidang blockchain.

Bukti Nol Pengetahuan (ZK): Membuktikan Tanpa Mengungkapkan

Teknologi bukti nol-pengetahuan bertujuan untuk menyelesaikan masalah bagaimana memverifikasi kebenaran informasi tanpa mengungkapkan konten spesifik. Ini dibangun di atas dasar kriptografi, memungkinkan satu pihak (pembuktian) untuk membuktikan kepada pihak lain (verifikator) bahwa mereka mengetahui suatu rahasia, tanpa mengungkapkan informasi apa pun tentang rahasia tersebut.

Sebagai contoh, misalkan seseorang perlu membuktikan bahwa mereka memiliki status kredit yang baik kepada perusahaan penyewaan mobil, tetapi tidak ingin memberikan rincian laporan bank. Dalam hal ini, "skor kredit" yang disediakan oleh bank atau perangkat lunak pembayaran dapat berfungsi sebagai bukti tanpa pengetahuan. Klien dapat membuktikan bahwa skor kredit mereka memenuhi syarat tanpa harus menunjukkan informasi akun yang spesifik.

Dalam bidang blockchain, aplikasi teknologi ZK dapat merujuk pada proyek koin anonim. Ketika pengguna melakukan transfer, mereka perlu menjaga anonimitas sekaligus membuktikan bahwa mereka memiliki hak untuk mentransfer guna mencegah masalah pengeluaran ganda. Dengan menghasilkan bukti ZK, penambang dapat memverifikasi keabsahan transaksi tanpa mengetahui identitas peng发起者 dan memasukkannya ke dalam blockchain.

Komputasi Aman Multi-Pihak (MPC): Komputasi Kolaboratif Tanpa Kebocoran

Teknologi komputasi aman multi-pihak terutama digunakan untuk menyelesaikan masalah bagaimana melakukan komputasi bersama tanpa mengungkapkan informasi sensitif. Ini memungkinkan beberapa peserta untuk menyelesaikan tugas komputasi bersama tanpa perlu salah satu pihak mengungkapkan data inputnya.

Misalnya, tiga orang ingin menghitung rata-rata gaji mereka, tetapi tidak ingin saling mengungkapkan jumlah yang spesifik. Dengan menggunakan teknologi MPC, setiap orang dapat membagi gaji mereka menjadi tiga bagian dan menyerahkan dua bagian kepada dua orang lainnya. Kemudian, setiap orang menjumlahkan angka yang diterima dan berbagi hasil penjumlahan. Akhirnya, ketiga orang tersebut menjumlahkan ketiga hasil penjumlahan tersebut untuk mendapatkan rata-rata, tetapi tidak dapat mengetahui jumlah gaji spesifik orang lain.

Dalam industri cryptocurrency, teknologi MPC digunakan untuk merancang sistem dompet yang lebih aman. Beberapa dompet MPC yang diluncurkan oleh platform perdagangan membagi kunci pribadi menjadi beberapa bagian, yang disimpan di ponsel pengguna, cloud, dan bursa. Bahkan jika pengguna secara tidak sengaja kehilangan ponselnya, kunci pribadi masih dapat dipulihkan melalui bagian lainnya. Cara ini meningkatkan keamanan aset, sekaligus menyederhanakan pengalaman pengguna.

Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE): Perhitungan Outsourcing Enkripsi

Teknologi enkripsi homomorfik sepenuhnya mengatasi masalah bagaimana memungkinkan pihak ketiga untuk melakukan perhitungan terhadap data terenkripsi sambil melindungi privasi data. Ini memungkinkan pemilik data untuk menyerahkan informasi sensitif yang telah dienkripsi kepada pihak ketiga yang tidak tepercaya untuk diproses, sementara pihak tersebut tidak dapat mengetahui isi data asli.

Dalam aplikasi nyata, teknologi FHE dapat memungkinkan pemilik data untuk melakukan pemrosesan enkripsi khusus pada data asli, kemudian memanfaatkan kekuatan komputasi pihak ketiga yang kuat untuk melakukan perhitungan pada data yang dienkripsi tersebut, dan akhirnya pemilik data sendiri mendekripsi untuk mendapatkan hasil yang sebenarnya. Selama seluruh proses, pihak ketiga tidak dapat mengetahui informasi apapun tentang data asli.

Teknologi FHE sangat penting dalam menangani data sensitif di lingkungan komputasi awan. Misalnya, dalam menangani catatan medis atau informasi keuangan pribadi, FHE dapat memastikan bahwa data tetap dalam keadaan enkripsi selama seluruh proses pemrosesan, sehingga melindungi keamanan data dan memenuhi persyaratan regulasi privasi.

Dalam bidang blockchain, teknologi FHE dapat diterapkan untuk meningkatkan mekanisme PoS (bukti kepemilikan) dan sistem pemungutan suara. Misalnya, melalui teknologi FHE, dapat mencegah node PoS saling meniru hasil verifikasi, atau menghindari situasi suara mengikuti dalam proses pemungutan suara. Ini membantu meningkatkan tingkat desentralisasi jaringan blockchain dan keaslian keputusan.

Ringkasan Perbandingan Teknologi

Meskipun ZK, MPC, dan FHE semua berfokus pada perlindungan privasi dan keamanan data, ada perbedaan dalam skenario aplikasi dan kompleksitas teknisnya:

1. Skenario aplikasi:

   • ZK berfokus pada "bagaimana membuktikan", cocok untuk situasi yang memerlukan verifikasi hak akses atau identitas.
   • MPC fokus pada "bagaimana cara menghitung", cocok untuk situasi di mana banyak pihak perlu bekerja sama dalam perhitungan tetapi harus melindungi privasi data masing-masing.
   • FHE memperhatikan "bagaimana enkripsi", sangat cocok untuk layanan cloud computing dan AI yang memerlukan perhitungan kompleks dalam keadaan data terenskripsi.

2. Kompleksitas teknis:

   • Teori ZK kuat tetapi implementasinya kompleks, memerlukan dasar matematika dan pemrograman yang mendalam.
   • MPC perlu menyelesaikan masalah efisiensi sinkronisasi dan komunikasi saat diterapkan, terutama dalam kasus partisipasi banyak pihak.
   • FHE menghadapi tantangan besar dalam efisiensi komputasi, meskipun secara teoritis sangat menarik, tetapi dalam aplikasi praktis masih ada masalah kompleksitas komputasi yang tinggi dan biaya waktu.

Seiring dengan meningkatnya tingkat digitalisasi, teknologi enkripsi ini akan memainkan peran yang semakin penting dalam melindungi keamanan data dan privasi pribadi kita. Memahami dan menerapkan teknologi ini dengan benar sangat penting untuk membangun dunia digital yang lebih aman dan lebih dapat diandalkan.