FHE, ZK y MPC: Comparación de tres tecnologías avanzadas de encriptación
En la era digital actual, la seguridad de los datos y la protección de la privacidad enfrentan desafíos sin precedentes. Para hacer frente a estos desafíos, los criptógrafos han desarrollado diversas tecnologías avanzadas de encriptación, entre las cuales la encriptación homomórfica completa (FHE), las pruebas de conocimiento cero (ZK) y el cálculo seguro multipartito (MPC) son especialmente notables. Aunque estas tres tecnologías están dedicadas a proteger la privacidad y la seguridad de los datos, existen diferencias significativas en los escenarios de aplicación específicos y en la complejidad técnica.
Prueba de conocimiento cero (ZK): probar sin revelar
El problema central de la discusión sobre la tecnología de prueba de cero conocimiento es: ¿cómo verificar la autenticidad de la información sin revelar ningún contenido específico? ZK se basa en una sólida base de encriptación, lo que permite a una parte (el probador) demostrar a otra parte (el verificador) la veracidad de una afirmación sin revelar ninguna información más allá de la veracidad de esa afirmación.
Por ejemplo, supongamos que una persona necesita demostrar a una empresa de alquiler de coches que tiene un buen crédito, pero no desea proporcionar un informe bancario detallado. En este caso, el "puntuación de crédito" proporcionada por un banco o una aplicación de pago puede considerarse una forma de prueba de conocimiento cero. El cliente puede demostrar que su puntuación de crédito cumple con los requisitos sin tener que revelar información financiera específica.
En el ámbito de la blockchain, la aplicación de la tecnología ZK es especialmente amplia. Tomando como ejemplo una criptomoneda anónima, cuando los usuarios realizan transacciones, necesitan demostrar que poseen suficientes monedas para llevar a cabo la transferencia mientras mantienen su anonimato. A través de la generación de pruebas ZK, los usuarios pueden demostrar la validez de la transacción a la red sin revelar su identidad o información específica de la cuenta.
La tecnología de cálculo seguro multiparte aborda principalmente el problema de: ¿cómo permitir que múltiples participantes completen una tarea de cálculo conjuntamente sin revelar la información sensible de cada parte involucrada? MPC permite que múltiples partes realicen cálculos conjuntos de manera segura sin revelar sus respectivos datos de entrada.
Un escenario típico de aplicación de MPC es calcular el salario promedio de varias personas sin revelar el salario específico de cada uno. Los participantes pueden dividir sus datos salariales y intercambiar parte de la información con otros. A través de un proceso de cálculo específico, se obtiene el valor promedio final, pero ninguna de las partes puede conocer el salario exacto de los demás.
En el ámbito de la encriptación, la tecnología MPC se utiliza ampliamente en la seguridad de billeteras. Algunas plataformas de intercambio han lanzado billeteras MPC que aprovechan esta tecnología, dividiendo y almacenando de manera dispersa las claves privadas, lo que mejora la seguridad y simplifica el proceso de gestión de claves para los usuarios. Este método permite que, incluso si un usuario pierde parte de la información, aún pueda recuperar el acceso a la billetera a través de otros canales.
Encriptación completamente homomórfica (FHE): Cálculo seguro de datos encriptados
El problema central que resuelve la tecnología de encriptación completamente homomórfica es: cómo permitir operaciones de cálculo complejas sobre los datos mientras se mantienen en estado encriptado. FHE permite a los usuarios entregar datos sensibles encriptados a un tercero no confiable para su procesamiento, mientras que el tercero no puede conocer el contenido real de los datos durante todo el proceso.
En la aplicación práctica, FHE permite a los propietarios de datos entregar datos encriptados a los proveedores de servicios en la nube para su procesamiento. Los proveedores de servicios pueden realizar varias operaciones de cálculo sobre los datos encriptados, pero no pueden ver los datos originales. Al final, el propietario de los datos puede desencriptar los resultados del cálculo y obtener la información deseada.
En el campo de la blockchain y la encriptación, la tecnología FHE está explorando nuevas direcciones de aplicación. Por ejemplo, algunos proyectos están utilizando FHE para resolver problemas de verificación en sistemas de prueba de participación (PoS). A través de FHE, los nodos de verificación pueden completar el trabajo de validación de bloques sin conocer las respuestas específicas de los demás, lo que previene comportamientos de copia entre nodos y mejora el grado de descentralización del sistema.
Además, FHE también se puede aplicar a sistemas de votación, asegurando que los votantes participen en la toma de decisiones sin conocer las intenciones de voto de los demás, evitando el voto por imitación y reflejando mejor la verdadera opinión pública.
Comparación técnica
A pesar de que estas tres tecnologías tienen como objetivo proteger la privacidad y la seguridad de los datos, existen diferencias claras en los escenarios de aplicación específicos y en la complejidad técnica.
Escenarios de aplicación:
ZK se centra en probar la veracidad de una afirmación sin revelar información adicional.
MPC se centra en la computación colaborativa segura multipartita, protegiendo la privacidad de los datos de todas las partes.
FHE permite realizar cálculos complejos sobre datos en estado de encriptación, aplicándose en campos como la computación en la nube y la inteligencia artificial.
Complejidad técnica:
La implementación de ZK requiere habilidades profundas en matemáticas y programación, y diseñar protocolos efectivos y fáciles de implementar es bastante desafiante.
MPC enfrenta problemas de sincronización y eficiencia de comunicación en situaciones de múltiples partes involucradas, los costos de coordinación pueden ser altos.
Aunque la FHE es teóricamente muy atractiva, enfrenta grandes desafíos en términos de eficiencia computacional en aplicaciones prácticas.
Estas tres tecnologías de encriptación representan logros importantes en la criptografía moderna, proporcionando herramientas poderosas para la seguridad de los datos y la protección de la privacidad. Con el continuo desarrollo y optimización de la tecnología, desempeñarán un papel cada vez más importante en el futuro del mundo digital, ofreciendo a los usuarios un entorno de procesamiento de datos más seguro y privado.
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RugDocScientist
· hace20h
encriptación investigación alcista啊
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Hulin
· hace20h
árbol viejo y ruidoso
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ClassicDumpster
· hace21h
No entendí, informe de tontos de 0821.
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HypotheticalLiquidator
· hace21h
La intuición del loco del control de riesgos me dice que estas tecnologías de encriptación tarde o temprano serán utilizadas para tomar a la gente por tonta.
FHE, ZK y MPC: las tres grandes tecnologías de Criptografía que protegen la privacidad y seguridad de los datos
FHE, ZK y MPC: Comparación de tres tecnologías avanzadas de encriptación
En la era digital actual, la seguridad de los datos y la protección de la privacidad enfrentan desafíos sin precedentes. Para hacer frente a estos desafíos, los criptógrafos han desarrollado diversas tecnologías avanzadas de encriptación, entre las cuales la encriptación homomórfica completa (FHE), las pruebas de conocimiento cero (ZK) y el cálculo seguro multipartito (MPC) son especialmente notables. Aunque estas tres tecnologías están dedicadas a proteger la privacidad y la seguridad de los datos, existen diferencias significativas en los escenarios de aplicación específicos y en la complejidad técnica.
Prueba de conocimiento cero (ZK): probar sin revelar
El problema central de la discusión sobre la tecnología de prueba de cero conocimiento es: ¿cómo verificar la autenticidad de la información sin revelar ningún contenido específico? ZK se basa en una sólida base de encriptación, lo que permite a una parte (el probador) demostrar a otra parte (el verificador) la veracidad de una afirmación sin revelar ninguna información más allá de la veracidad de esa afirmación.
Por ejemplo, supongamos que una persona necesita demostrar a una empresa de alquiler de coches que tiene un buen crédito, pero no desea proporcionar un informe bancario detallado. En este caso, el "puntuación de crédito" proporcionada por un banco o una aplicación de pago puede considerarse una forma de prueba de conocimiento cero. El cliente puede demostrar que su puntuación de crédito cumple con los requisitos sin tener que revelar información financiera específica.
En el ámbito de la blockchain, la aplicación de la tecnología ZK es especialmente amplia. Tomando como ejemplo una criptomoneda anónima, cuando los usuarios realizan transacciones, necesitan demostrar que poseen suficientes monedas para llevar a cabo la transferencia mientras mantienen su anonimato. A través de la generación de pruebas ZK, los usuarios pueden demostrar la validez de la transacción a la red sin revelar su identidad o información específica de la cuenta.
Cálculo seguro multiparte (MPC): cálculo colaborativo seguro
La tecnología de cálculo seguro multiparte aborda principalmente el problema de: ¿cómo permitir que múltiples participantes completen una tarea de cálculo conjuntamente sin revelar la información sensible de cada parte involucrada? MPC permite que múltiples partes realicen cálculos conjuntos de manera segura sin revelar sus respectivos datos de entrada.
Un escenario típico de aplicación de MPC es calcular el salario promedio de varias personas sin revelar el salario específico de cada uno. Los participantes pueden dividir sus datos salariales y intercambiar parte de la información con otros. A través de un proceso de cálculo específico, se obtiene el valor promedio final, pero ninguna de las partes puede conocer el salario exacto de los demás.
En el ámbito de la encriptación, la tecnología MPC se utiliza ampliamente en la seguridad de billeteras. Algunas plataformas de intercambio han lanzado billeteras MPC que aprovechan esta tecnología, dividiendo y almacenando de manera dispersa las claves privadas, lo que mejora la seguridad y simplifica el proceso de gestión de claves para los usuarios. Este método permite que, incluso si un usuario pierde parte de la información, aún pueda recuperar el acceso a la billetera a través de otros canales.
Encriptación completamente homomórfica (FHE): Cálculo seguro de datos encriptados
El problema central que resuelve la tecnología de encriptación completamente homomórfica es: cómo permitir operaciones de cálculo complejas sobre los datos mientras se mantienen en estado encriptado. FHE permite a los usuarios entregar datos sensibles encriptados a un tercero no confiable para su procesamiento, mientras que el tercero no puede conocer el contenido real de los datos durante todo el proceso.
En la aplicación práctica, FHE permite a los propietarios de datos entregar datos encriptados a los proveedores de servicios en la nube para su procesamiento. Los proveedores de servicios pueden realizar varias operaciones de cálculo sobre los datos encriptados, pero no pueden ver los datos originales. Al final, el propietario de los datos puede desencriptar los resultados del cálculo y obtener la información deseada.
En el campo de la blockchain y la encriptación, la tecnología FHE está explorando nuevas direcciones de aplicación. Por ejemplo, algunos proyectos están utilizando FHE para resolver problemas de verificación en sistemas de prueba de participación (PoS). A través de FHE, los nodos de verificación pueden completar el trabajo de validación de bloques sin conocer las respuestas específicas de los demás, lo que previene comportamientos de copia entre nodos y mejora el grado de descentralización del sistema.
Además, FHE también se puede aplicar a sistemas de votación, asegurando que los votantes participen en la toma de decisiones sin conocer las intenciones de voto de los demás, evitando el voto por imitación y reflejando mejor la verdadera opinión pública.
Comparación técnica
A pesar de que estas tres tecnologías tienen como objetivo proteger la privacidad y la seguridad de los datos, existen diferencias claras en los escenarios de aplicación específicos y en la complejidad técnica.
Escenarios de aplicación:
Complejidad técnica:
Estas tres tecnologías de encriptación representan logros importantes en la criptografía moderna, proporcionando herramientas poderosas para la seguridad de los datos y la protección de la privacidad. Con el continuo desarrollo y optimización de la tecnología, desempeñarán un papel cada vez más importante en el futuro del mundo digital, ofreciendo a los usuarios un entorno de procesamiento de datos más seguro y privado.