Visión general del cifrado totalmente homomórfico (FHE) y sus aplicaciones
Aunque el mercado de las criptomonedas en 2024 ya no es tan turbulento como antes, las nuevas tecnologías siguen esforzándose por madurar. Una de ellas es el cifrado totalmente homomórfico (FHE, por sus siglas en inglés).
Vitalik Buterin publicó un artículo sobre FHE en mayo de este año, y se recomienda su lectura a los interesados.
Entonces, ¿qué es exactamente FHE?
Para entender el término Fully Homomorphic Encryption(FHE) (cifrado totalmente homomórfico), primero hay que entender qué es el «cifrado», qué significa «homomórfico» y por qué tiene que ser «totalmente» homomórfico.
¿Qué es el cifrado?
La mayoría de la gente está familiarizada con el cifrado básico. Por ejemplo, Alicia quiere enviar un mensaje a Bob, como «1314 520».
Si Alice quiere que un tercero, C, entregue el mensaje manteniéndolo confidencial, puede simplemente multiplicar cada número por 2, transformándolo en «2628 1040».
Cuando Bob lo recibe, divide cada número por 2, descifrándolo de nuevo a «1314 520».
Aquí, Alice y Bob utilizaron el cifrado simétrico para enviar el mensaje de forma segura a través de C, que no conoce el contenido del mensaje. Se trata de un escenario habitual en las películas de espionaje, donde los agentes se comunican de forma segura.
¿Qué es el cifrado homomórfico?
Ahora, aumentemos la dificultad de la tarea de Alice:
Supongamos que Alicia sólo tiene 7 años;
Alicia sólo conoce operaciones aritméticas básicas como la multiplicación por 2 y la división por 2.
Ahora, Alice tiene que pagar su factura de la luz, que es de 400 $ al mes, y debe 12 meses. El cálculo 400 * 12 es demasiado complejo para Alice, de 7 años.
Sin embargo, no quiere que otros conozcan su factura de la luz ni la duración porque es información sensible.
Por lo tanto, Alice quiere pedirle a C que le ayude con el cálculo sin confiar en C.
Utilizando sus limitadas habilidades aritméticas, Alice cifra sus números multiplicándolos por 2, diciéndole a C que calcule 800 * 24 (es decir, (400 * 2) * (12 * 2)).
C, un adulto con grandes dotes de cálculo, calcula rápidamente 800 * 24 = 19200 y le comunica el resultado a Alicia. Alicia divide entonces 19200 por 2 dos veces para averiguar que debe 4800 $.
Este sencillo ejemplo muestra una forma básica de cifrado homomórfico. La multiplicación 800 * 24 es una transformación de 400 * 12, manteniendo la misma forma, de ahí lo de «homomórfica».
Este método de cifrado permite delegar un cálculo en una entidad que no sea de confianza, manteniendo a salvo sus números sensibles.
¿Por qué el cifrado homomórfico debe ser totalmente homomórfico?
En realidad, el problema no es tan sencillo como en el mundo ideal. No todo el mundo tiene 7 años, ni todo el mundo es tan honesto como C.
Imagina un escenario en el que C intenta aplicar ingeniería inversa a los números de Alice utilizando la fuerza bruta, descubriendo potencialmente los 400 y 12 originales.
Aquí es donde entra en juego la encriptación totalmente homomórfica.
Alice multiplicando cada número por 2 puede considerarse que añade ruido. Si el ruido es demasiado pequeño, C puede romperlo fácilmente.
Así, Alice podría multiplicar por 4 y sumar 8 veces, haciendo extremadamente difícil para C romper la encriptación.
Sin embargo, esto sigue siendo sólo un cifrado homomórfico «parcial»:
- La encriptación de Alice sólo se aplica a problemas específicos.
- Alice sólo puede utilizar determinadas operaciones aritméticas, y el número de sumas y multiplicaciones no puede ser superior a 15 veces normalmente.
«Totalmente» significa permitir a Alice realizar cualquier número de cifrados de suma y multiplicación en un polinomio, delegando totalmente el cómputo a un tercero mientras sigue descifrando el resultado correcto después.
Un polinomio superlargo puede expresar la mayoría de los problemas matemáticos, no sólo los sencillos como calcular una factura de la luz.
La adición de capas de cifrado ilimitadas impide fundamentalmente que C husmee en los datos sensibles, logrando una verdadera confidencialidad.
Así, El cifrado totalmente homomórfico se ha considerado durante mucho tiempo el santo grial de la criptografía.
De hecho, antes de 2009, el cifrado homomórfico sólo admitía el cifrado homomórfico «parcial».
En 2009, Gentry y otros académicos propusieron nuevos enfoques que abrieron la puerta al cifrado totalmente homomórfico. Los lectores interesados pueden consultar su documento para más detalles.
Aplicaciones de la encriptación totalmente homomórfica (FHE)
Mucha gente todavía se pregunta sobre los escenarios de aplicación del Cifrado Totalmente Homomórfico (FHE). ¿Dónde se necesitaría FHE?
Por ejemplo, la Inteligencia Artificial.
Sabemos que una IA potente necesita muchos datos, pero muchos de estos datos son muy privados. Puede FHE resolver este problema?
La respuesta es sí.
Tú puedes:
- Cifre sus datos sensibles mediante FHE.
- Proporcionar los datos encriptados a la IA para su cálculo.
- La IA produce un conjunto de textos cifrados ilegibles.
La IA no supervisada puede conseguirlo porque los datos son esencialmente vectores para ella. La IA, sobre todo la generativa como la GPT, no entiende los datos de entrada, sino que se limita a predecir la respuesta más probable.
Como el texto cifrado sigue una regla matemática, y tú eres el propietario del cifrado, puedes hacerlo:
- Desconectarse de la red y descifrar el texto cifrado localmente, como Alice.
- Esto permite a la IA utilizar su enorme potencia de cálculo en tus datos confidenciales sin manipularlos directamente.
La IA actual no puede conseguirlo sin sacrificar la privacidad. Piensa en todo lo que introduces en texto plano en GPT. Para lograrlo, FHE es esencial.
Por eso la IA y la FHE son naturalmente compatibles. Todo se reduce a conseguir ambas cosas a la vez.
Debido a su solapamiento con la encriptación y la IA, FHE ha suscitado un interés considerable, dando lugar a varios proyectos como Zama, Privasea, Mind Network, Fhenix y Sunscreen, cada uno con aplicaciones únicas.
Proyecto Privasea AI
Examinemos un proyecto, @Privasea_ai, respaldado por Binance. Su libro blanco describe un escenario como el reconocimiento facial.
Ambos: La máquina puede determinar si la persona es real sin manejar ninguna información facial sensible.
Incorporando la FHE, este reto puede abordarse eficazmente.
Sin embargo, los cálculos de FHE en el mundo real requieren una potencia computacional considerable, ya que Alice necesita realizar cualquier número de sumas y multiplicaciones, lo que hace que los procesos de cifrado y descifrado sean intensivos desde el punto de vista computacional.
Por ello, Privasea está construyendo una potente red computacional y una infraestructura de apoyo. Privasea propuso una arquitectura de red PoW+ y PoS-like para abordar el problema de la potencia de cálculo.
Recientemente, Privasea anunció su hardware PoW, llamado WorkHeart USB, que puede considerarse parte de la red de computación de Privasea. Se puede considerar como una plataforma de minería.
Su precio inicial es de 0,2 ETH, capaz de minar el 6,66% del total de tokens de la red.
Además, existe un activo de tipo PoS llamado StarFuel NFT, que puede considerarse un «permiso de trabajo» con un total de 5000 unidades.
A un precio de 0,2 ETH cada uno, pueden ganar un 0,75% del total de tokens de la red (vía airdrop).
Esta NFT es interesante porque es parecida a PoS pero no es PoS de verdad, tratando de evitar la cuestión de si PoS es una seguridad en EE.UU.
Esta NFT permite a los usuarios apostar tokens Privasea, pero no genera directamente recompensas PoS. En su lugar, duplica la eficiencia minera de tu dispositivo USB vinculado, siendo así una forma encubierta de PoS.
En conclusión, si la IA puede adoptar ampliamente la tecnología FHE, supondría un gran impulso para la propia IA. Muchos países se centran en la seguridad de los datos y la privacidad en la regulación de la IA.
Por ejemplo, en la guerra entre Rusia y Ucrania, algunos intentos militares rusos de utilizar la IA pueden verse comprometidos debido a los antecedentes estadounidenses de muchas empresas de IA, lo que podría poner al descubierto sus operaciones de inteligencia.
Sin embargo, evitar el uso de la IA conduciría naturalmente a quedarse atrás. Aunque la brecha no sea grande ahora, dentro de 10 años, un mundo sin IA puede ser inimaginable.
La privacidad de los datos, desde los conflictos nacionales hasta el desbloqueo facial de los teléfonos inteligentes, está omnipresente en nuestras vidas.
En la era de la IA, si la tecnología FHE puede madurar de verdad, sería sin duda la última línea de defensa de la humanidad.