FHE, ZK y MPC: Comparación de tres tecnologías avanzadas de encriptación

En la actual era digital, la seguridad de los datos y la protección de la privacidad se han vuelto cada vez más importantes. La encriptación completamente homomórfica (FHE), las pruebas de cero conocimiento (ZK) y la computación segura multiparte (MPC) son tres tecnologías de encriptación avanzadas que desempeñan un papel importante en diferentes escenarios. Profundicemos en las características y aplicaciones de estas tres tecnologías.

Prueba de conocimiento cero (ZK): probar sin revelar

La tecnología de prueba de conocimiento cero tiene como objetivo resolver un problema importante: ¿cómo verificar la veracidad de una afirmación sin revelar información específica? Esta tecnología se basa en la encriptación y permite que una parte (el probador) demuestre a otra parte (el verificador) que sabe un secreto, sin revelar ninguna información sustancial sobre el secreto.

Imagina una situación así: Alice necesita demostrar a Bob, un empleado de una compañía de alquiler de coches, que su situación crediticia es buena, pero no quiere proporcionar detalles de su extracto bancario. En este caso, un "puntaje de crédito" proporcionado por un banco o software de pagos puede servir como una forma de prueba de conocimiento cero. Alice puede demostrar que cumple con los requisitos de su puntuación crediticia sin revelar información financiera específica.

En el ámbito de la blockchain, la criptomoneda anónima Zcash utiliza la tecnología de prueba de conocimiento cero. Cuando los usuarios realizan transferencias, necesitan mantener el anonimato y al mismo tiempo demostrar que tienen derecho a transferir estas monedas (para evitar el problema del doble gasto). Al generar pruebas ZK, los mineros pueden verificar la legitimidad de la transacción sin conocer la identidad del iniciador de la transacción y empaquetarla en la cadena.

Cálculo seguro de múltiples partes (MPC): Cálculo colaborativo sin filtraciones

La tecnología de cálculo seguro multipartito se utiliza principalmente para resolver el siguiente problema: ¿cómo completar una tarea de cálculo conjunta sin que los participantes revelen su información sensible?

Por ejemplo, si Alice, Bob y Carol quieren calcular su salario promedio, pero no desean revelar sus datos salariales específicos. La tecnología MPC puede lograrlo de la siguiente manera:

1. Cada persona dividirá su salario en tres partes.
2. Entregue las dos partes a otras dos personas.
3. Cada persona suma los números recibidos y comparte este resultado.
4. Por último, los tres suman nuevamente los resultados de estas tres sumas para obtener el salario total y, a su vez, calcular el promedio.

De esta manera, pueden conocer el salario promedio, pero no pueden determinar el salario específico de otras personas.

En el ámbito de las encriptación de criptomonedas, la tecnología MPC se utiliza para construir sistemas de billetera más seguros. Por ejemplo, algunas plataformas de intercambio han lanzado billeteras MPC que dividen la clave privada en varias partes, almacenándolas en el teléfono del usuario, en la nube y en el intercambio. De esta manera, incluso si el usuario pierde accidentalmente su teléfono, aún puede recuperar el acceso a través de otros medios.

Cifrado Homomórfico Total (FHE): Cálculo externo de datos cifrados

La tecnología de encriptación homomórfica resuelve un problema clave: cómo encriptar datos sensibles de manera que los datos encriptados puedan ser entregados a un tercero no confiable para su procesamiento, y que los resultados de los cálculos aún puedan ser correctamente desencriptados por el propietario de los datos originales.

Imagina un escenario así: Alice necesita procesar algunos datos complejos, pero le falta la capacidad de cálculo necesaria. Puede usar la tecnología FHE para encriptar los datos originales (introduciendo ruido) y luego entregar los datos encriptados a Bob para su procesamiento. Aunque Bob tiene una gran capacidad de cálculo, no puede conocer el contenido real de los datos. Al final, Alice puede desencriptar los resultados procesados por Bob y obtener la salida de cálculo real.

En el entorno de la computación en la nube, el manejo de información sensible (como registros médicos o datos financieros personales) es especialmente importante con la tecnología FHE. Asegura que los datos permanezcan encriptados durante todo el proceso de manejo, protegiendo así la seguridad de los datos y cumpliendo con los requisitos de las regulaciones de privacidad.

En el ámbito de la blockchain, la tecnología FHE puede aplicarse para mejorar el mecanismo de consenso PoS (Prueba de Participación) y los sistemas de votación. Por ejemplo, ciertos proyectos utilizan la tecnología FHE para evitar que los nodos de PoS copien los resultados de verificación entre sí, o para evitar el fenómeno de votación en grupo durante el proceso de votación, aumentando así el grado de descentralización y autenticidad del sistema.

Comparación técnica

Aunque estas tres tecnologías se dedican a proteger la privacidad y la seguridad de los datos, existen algunas diferencias en los casos de aplicación y la complejidad técnica:

1. Escenario de aplicación:

   • ZK se centra en "cómo probar", aplicable a escenarios que requieren verificar permisos o identidad.
   • MPC se centra en "cómo calcular", adecuado para escenarios en los que múltiples partes necesitan calcular conjuntamente pero deben proteger la privacidad de sus propios datos.
   • FHE se centra en "cómo encriptar", y es adecuado para escenarios que requieren cálculos complejos mientras se mantiene el estado de encriptación de los datos.

2. Complejidad técnica:

   • ZK enfrenta desafíos en el diseño de protocolos que sean efectivos y fáciles de implementar, lo que requiere habilidades profundas en matemáticas y programación.
   • MPC necesita resolver problemas de sincronización y eficiencia de comunicación durante su implementación, especialmente en casos de participación múltiple.
   • FHE enfrenta grandes desafíos en términos de eficiencia computacional, aunque teóricamente es muy atractivo, en la práctica todavía existen problemas de alta complejidad computacional y costos de tiempo.

Estas tres tecnologías de encriptación tienen características únicas y desempeñan un papel importante en diferentes escenarios de aplicación. Con el continuo desarrollo y perfeccionamiento de la tecnología, proporcionarán una protección más sólida para la seguridad de nuestros datos y la privacidad.