La criptografía homomórfica tiene el potencial de transformar la tecnología blockchain y la inteligencia artificial. Esta innovadora rama de la criptografía permite realizar cálculos en datos cifrados sin necesidad de descifrarlos primero, lo que abre un abanico de posibilidades en términos de privacidad y seguridad. En este artículo, vamos a explorar cómo la criptografía homomórfica está llegando a la vanguardia de la tecnología y su impacto en blockchain y en IA. También veremos cómo estas disciplinas están adoptando esta prometedora tecnología para impulsar un nuevo nivel de seguridad y confidencialidad en sus operaciones.
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¿Qué es la criptografía homomórfica (FHE)?
La criptografía homomórfica (conocida como FHE o Fully Homomorphic Encryption) es una rama de la criptografía que permite ejecutar operaciones matemáticas en datos cifrados sin necesidad de descifrarlos. Es decir, con la criptografía homomórfica es posible ejecutar cálculos en datos encriptados y obtener un resultado también encriptado. Al final, dicho resultado, al ser descifrado, coincidirá con el resultado que se obtendría si se realizaran las mismas operaciones en los datos en texto plano. Esta capacidad resulta fundamental en entornos donde la privacidad y seguridad de los datos son de suma importancia, como sucede en el campo de la inteligencia artificial y la tecnología blockchain.
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Quizá esta explicación pueda parecerte compleja, así que hagámosla más sencilla: la criptografía homomórfica es un tipo de criptografía en la que nuestros datos no tienen que ser descifrados para poder actualizarlos. Esto es posible porque este tipo de criptografía nos ofrece herramientas para alterar dichos datos de forma directa, utilizando para ello una clave o autenticación especial que habilita dicha funcionalidad. Por supuesto, esa habilidad solo se puede usar con nuestro consentimiento y autorización, ya que no existe forma de que un tercero no autorizado pueda usar dicha capacidad.
Cómo funciona
Para comprender cómo funciona la criptografía homomórfica, consideremos un ejemplo sencillo. Supongamos que se tienen dos números: 3 y 5 (conocidos como valores base) y se desea sumarlos de forma segura. Es decir, sin revelar los valores originales (3 y 5). Pues bien, con criptografía homomórfica esto es posible. En primer lugar, ciframos nuestros valores base (3 y 5) empleando un algoritmo de cifrado homomórfico. Este proceso nos permite transformar dichos valores en su equivalente cifrado, que ahora llamaremos, «A» y «B».
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Luego, se realiza la operación de suma directamente sobre los datos cifrados. Para ello, utilizando la criptografía homomórfica, tomamos los valores «A» y «B» y los asignamos a una operación de suma cifrada que nos da como resultado un valor «C». Fíjate que en el caso de suma A y B, hemos trabajado con los valores cifrados y no con los valores bases. Esto significa que computacionalmente, nadie sabe qué valor exactamente tienen A y B. Solo lo sabe quien ha cifrado dichos valores en primer lugar, por lo que es una operación ciega y totalmente privada.
Finalmente, al descifrar el valor cifrado «C», obtenemos el resultado de la suma original. En este caso, 8. Este ejemplo ilustra cómo la criptografía homomórfica permite realizar operaciones matemáticas en datos encriptados y obtener un resultado encriptado que al ser descifrado revela el resultado de la operación original, sin la necesidad de revelar los valores originales de los datos. Este enfoque resulta invaluable en aplicaciones donde la privacidad y seguridad de los datos son fundamentales, como en el procesamiento de datos sensibles en la IA o en la gestión de transacciones en blockchain.
¿Necesitamos criptografía homomórfica?
A la pregunta de si la criptografía ZKP o de conocimiento cero hace no hace lo mismo que la criptografía homomórfica y si realmente es necesario complicarnos la vida con más criptografía. La respuesta es esta:
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En primer lugar, ZKP y la criptografía homomórfica son dos cosas muy distintas. Si bien ambas son privadas y tienden a tener esquemas de conocimiento cero (es posible verificar la autenticidad de los datos cifrados sin que nadie sepa los datos cifrados), existe una diferencia enorme en cuanto a propiedad: el homomorfismo. Sin ir a explicaciones matemáticas muy extensas, el homomorfismo es una propiedad matemática que permite preservar los datos de un objeto, incluso cuando se han aplicado operaciones sobre los mismos. ZKP carece de esta capacidad y es lo que le impide hacer realidad el ejemplo anterior (sumar los números 3 y 5 y darnos el resultado con los datos cifrados).
En ese sentido, si quisiéramos llevar a cabo el ejemplo anterior usando ZKP, sería necesario descifrar los valores A y B, mostrando que en realidad estamos hablando de 3 y 5. Sería develar nuestros datos al exterior. Incluso, si es una mera computadora, el hecho de descifrar los números abre una ventana para extraer información y atentar contra la privacidad. Con la criptografía homomórfica esto no pasa, ya que para hacer dicha operación no es necesario descifrar nada. Podemos hacer la operación sin utilizando los mismos datos privados.
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Evolución natural de la criptografía
El homomorfismo es solo una evolución natural dentro de la criptografía. La capacidad de crear criptografía homomórfica existe desde hace mucho tiempo. En 1978, por ejemplo, Ronald Rivest, Leonard Adleman y Mike Dertouzos publicaron: On Data Banks and Privacy Homomorphisms, la primera mención pública a la criptografía homomórfica. Taher ElGamal, conocido por su cifrado ElGamal, también habló de ello en su paper A Public Key Cryptosystem and a Signature Scheme Based on Discrete Logarithms.
Ahora, con nuestros potentes computadores y conocimiento sobre el tema, somos capaces de crear estos mecanismos. Y su utilidad es enorme. Imagina que nunca tuvieras que descifrar nada para poder usar los datos cifrados que están almacenados en un lugar. Imagina que un hacker intenta robar los datos de tu computador portátil y que tiene éxito. Solo obtendrá datos cifrados sin valor, porque no posee la clave, ya que ésta no está almacenada en ningún dispositivo. Solo la tienes tú. Este es uno de los potenciales casos de uso de esta tecnología.
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Un papel crucial para la protección de datos
Esto último subraya el relevante papel de criptografía homomórfica en entornos donde la privacidad y la seguridad de los datos son fundamentales.:
- Privacidad de Datos Sensibles: En entornos como la inteligencia artificial y el procesamiento de datos en la nube, la criptografía homomórfica permite realizar cálculos en datos cifrados. Esto es fundamental para proteger la privacidad de la información sensible.
- Seguridad en la Computación en la Nube: La criptografía homomórfica permite a los usuarios realizar operaciones en datos en la nube sin revelar información confidencial, algo crucial para garantizar la confidencialidad de los datos almacenados y procesados en entornos remotos.
- Confidencialidad en Blockchain: En el contexto de la tecnología blockchain, la criptografía homomórfica puede desempeñar un papel clave al permitir la realización de operaciones en datos cifrados, preservando la confidencialidad de las transacciones y otros datos almacenados en la cadena de bloques.
- Protección de Datos en Tránsito: En aplicaciones donde es necesario realizar cálculos en datos antes de que sean descifrados, la criptografía homomórfica ofrece una capa adicional de seguridad, al permitir operaciones en datos encriptados durante su transmisión.
Todo esto significa que la criptografía homomórfica es esencial en entornos donde la confidencialidad y la privacidad de los datos son prioritarias. Su capacidad para realizar cálculos en datos cifrados sin necesidad de descifrarlos permite abordar desafíos de seguridad y privacidad en una variedad de aplicaciones. Esto la convierte en una herramienta invaluable en protección de datos sensibles en entornos computacionales modernos.
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Blockchain a la vanguardia
La criptografía homomórfica ha despertado un gran interés en el ámbito de la tecnología blockchain, debido a su capacidad para realizar operaciones en datos cifrados sin necesidad de descifrarlos. De esta manera, ofrece nuevas posibilidades en términos de privacidad y seguridad de los datos. Aunque su adopción en proyectos blockchain aún está en desarrollo, se vislumbran casos de uso prometedores. A continuación, se detallan algunos proyectos:
- IBM Research ha estado trabajando en el desarrollo de sistemas homomórficos para aplicaciones en blockchain. Ha demostrado cómo la criptografía homomórfica puede utilizarse en el procesamiento de datos financieros de forma segura, preservando la privacidad y confidencialidad de los mismos. Este enfoque es fundamental para transacciones financieras en blockchain, donde la seguridad y privacidad de los datos son primordiales.
- Proyectos de DeFi (Finanzas Descentralizadas) y seguros. Aunque actualmente no hay proyectos de DeFi o seguros específicos que empleen criptografía homomórfica de manera amplia, se vislumbra un potencial significativo. Sobre todo, por su capacidad para funcionar sobre datos cifrados que harían mucho más difícil hackear dichos protocolos por parte de terceros.
- Aplicaciones de Machine Learning en blockchain. Ls criptografía homomórfica está siendo explorada en el contexto de la externalización del entrenamiento y la inferencia de modelos de machine learning en entornos blockchain. Esta aplicación permite procesar datos y modelos de manera cifrada, protegiendo la privacidad del usuario en aplicaciones sensibles a la privacidad, como la biometría o la medicina genómica.
Casos de uso reales
Zama
Zama es una empresa de criptografía de código abierto que ha desarrollado soluciones de FHE (Fully Homomorphic Encryption) para blockchain e IA. Su marco concreto permite a los científicos de datos construir modelos que funcionen en datos cifrados, sin necesidad de tener conocimientos en criptografía. Esto representa un avance significativo, ya que permite realizar cálculos en datos cifrados sin necesidad de descifrarlos, lo que garantiza la privacidad y confidencialidad de los datos. De hecho, Zama es muy activa en el desarrollo de soluciones FHE. Es la creadora de Concrete, una solución FHE para inteligencia artificial que es software libre y está disponible para todas las plataformas.
Para lograr esto, Zama ha implementado fhEVM (Fully Homomorphic Encryption Virtual Machine) a través de un hard fork de Ethereum, lo que permite la ejecución de smart contracts confidenciales sobre datos cifrados, garantizando tanto la confidencialidad como la componibilidad. Aunque existen desafíos en términos de rendimiento, su avance en la implementación de FHE en blockchain representa un paso significativo hacia la privacidad y seguridad de datos en este entorno. Sin duda, se trata del proyecto más avanzado de FHE sobre blockchain. Puedes acceder a varias de sus demostraciones online en HuggingFace.
La Identidad y las Credenciales Digitales
Fhenix
Fhenix es una solución revolucionaria de blockchain que utiliza el cifrado completamente homomórfico (FHE) para brindar computación sobre datos cifrados en Ethereum. Para ello, Fhenix emplea FHE para garantizar la confidencialidad en la blockchain, abriendo nuevas posibilidades en términos de privacidad, seguridad y funcionalidad en Web3, lo que lo convierte en un pionero en el ámbito de las soluciones de blockchain confidenciales.
Ambos proyectos estarán presenten en la próxima edición de ETH Denver 2024, que tendrá lugar el próximo 28 de febrero. Allí demostrarán sus avances tecnológicos en el sector y ofrecerán un vistazo sobre el uso de esta nueva tecnología de cifrado en el futuro.
Activista y bloguero de tecnología, software libre y blockchain.
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