moonlamps.net – Homomorphic encryption adalah metode enkripsi dimana data bisa tetap terenkripsi bahkan saat sedang diproses, tanpa perlu didekripsi terlebih dahulu. Dengan teknik ini, pihak ketiga bisa menjalankan operasi matematika seperti penjumlahan atau perkalian di atas data yang terenkripsi, dan hasilnya, setelah didekripsi, akan sama dengan hasil operasi seandainya dilakukan pada data asli.
Teknologi ini sangat relevan untuk organisasi yang menangani data sensitif—seperti pelayanan kesehatan, keuangan, dan riset—di mana privasi dan kepatuhan regulasi mutlak diperlukan. Misalnya, rumah sakit bisa mengirim kumpulan data pasien ke server cloud, meminta analitik tanpa server mengetahui isi sebenarnya dari data itu. Hanya pemilik data yang punya kunci dekripsi yang bisa melihat hasilnya dalam bentuk asli.
Ada beberapa tipe homomorphic encryption: sebagian (partially), terbatas (somewhat), dan penuh (fully homomorphic encryption, FHE). Sebagian hanya mendukung satu jenis operasi (misalnya hanya penjumlahan atau hanya perkalian), terbatas mendukung kombinasi keduanya namun dengan batasan seberapa banyak atau kompleks operasi yang bisa dilakukan, sedangkan versi penuh memungkinkan kombinasi operasi tanpa batas hingga sirkuit komputasi arbitrer.
Namun, meskipun potensinya besar, ada tantangan teknis yang tidak kecil: performa yang jauh lebih lambat dibanding operasi pada data plaintext, ukuran data terenkripsi yang bisa jauh lebih besar, dan kebutuhan algoritma kompleks serta sumber daya komputasi tinggi.
Selanjutnya dari sisi keamanan, sebagian besar implementasi homomorphic encryption modern dibangun berdasarkan teori matematika yang kuat seperti “Ring Learning With Errors” (RLWE), yang dianggap relatif aman bahkan terhadap serangan kuantum dalam banyak skenario.
Secara keseluruhan, homomorphic encryption mewakili kemajuan penting dalam keamanan data: tidak hanya menjaga kerahasiaan saat penyimpanan atau pengiriman, tapi juga saat penggunaan atau pengolahan data. Dengan adopsi yang terus berkembang dan riset yang aktif, teknologi ini diperkirakan akan menjadi semakin praktis dan lebih sering digunakan di era komputasi awan dan artificial intelligence.
