FHE vs MPC vs ZK: Comparación de Criptografía que Preserva la Privacidad

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Si has seguido la evolución de las tecnologías de privacidad en Web3, habrás notado que la Encriptación Homomórfica Completa (FHE) no es la única opción. La Computación Multipartita (MPC) y las Pruebas de Conocimiento Cero (ZKPs o simplemente ZK) también se utilizan ampliamente para proteger datos sensibles y permitir cálculos seguros.

Lamentablemente, estas tecnologías a menudo se discuten indistintamente, aunque resuelven problemas diferentes. Es cierto que las tres caen bajo el paraguas de la criptografía de preservación de la privacidad, lo que significa que permiten usar o verificar información sensible sin revelar los datos subyacentes. Pero los mecanismos en los que se basan y los casos de uso para los que son más adecuados varían significativamente.

Comprender cómo difieren estas tecnologías te ayudará a entender por qué cada una ha encontrado su propio nicho en el espacio blockchain, así como en las finanzas tradicionales y la computación en la nube. Hay cosas que la FHE hace mejor. Y otras, como descubriremos, que es mejor confiar en MPC o ZKPs.

Los Tres Pilares de la Privacidad

La computación moderna depende en gran medida de compartir datos con terceros, ya sea que los proveedores de la nube realicen análisis sobre conjuntos de datos empresariales o que las blockchains validen transacciones y contratos inteligentes en redes descentralizadas. Sin embargo, la encriptación tradicional solo protege los datos mientras están almacenados o en tránsito. En cuanto el sistema necesita usar esos datos, debe desencriptarlos, lo que crea un posible punto de exposición.

La criptografía de preservación de la privacidad intenta resolver esto permitiendo verificar o calcular información sin revelar los datos en bruto. La FHE, MPC y ZKPs abordan ese problema de manera diferente, pero en términos generales, funcionan así:

ZKPs: Las Pruebas de Conocimiento Cero permiten que una parte (el probador) convenza a otra (el verificador) de que una declaración es verdadera sin revelar ninguna información más allá de la validez de la declaración misma. En el contexto de DeFi, una ZKP puede demostrar que tienes más de 18 años sin revelar tu fecha de nacimiento, o que tienes suficiente colateral para un préstamo sin revelar tu patrimonio total.

Las ZKPs son excelentes para validación, pero no están diseñadas para cálculos conjuntos sobre datos ocultos. Estás demostrando algo que ya sabes, en lugar de pedirle a un servidor que calcule algo por ti.

MPC: La Computación Multipartita permite que un grupo de personas calcule conjuntamente una función sobre sus entradas manteniendo esas entradas en privado entre ellos. Ninguna parte individual ve el conjunto completo de datos. En su lugar, los datos se dividen en “comparticiones” distribuidas entre varios participantes.

Si hay una desventaja en MPC, es que requiere mucha comunicación entre los participantes. Si una persona se desconecta o la red tiene retrasos, el cálculo puede detenerse.

FHE: La Encriptación Homomórfica Completa permite que una parte no confiable, como un proveedor de la nube o una blockchain, realice cálculos sobre datos encriptados. A diferencia de MPC, no requiere comunicación constante entre varias partes y, a diferencia de ZKP, permite el procesamiento y la transformación real de los datos, no solo la verificación.

Esta capacidad hace que la FHE sea posiblemente la más poderosa de las tres tecnologías criptográficas aquí perfiladas. La única desventaja de la FHE es que procesar datos encriptados requiere más recursos computacionales y, por lo tanto, es más costoso; pero, como veremos, las mejoras en rendimiento han reducido significativamente esto.

Ahora profundicemos un poco más y examinemos cómo funciona cada uno de estos pilares de la privacidad.

Encriptación Homomórfica Completa: Cálculo sobre Datos Encriptados

La FHE adopta un enfoque directo permitiendo realizar cálculos directamente sobre datos encriptados. En lugar de desencriptar la información antes de ejecutar un algoritmo, el sistema realiza operaciones sobre el cifrado. Cuando se desencripta el resultado, coincide con el resultado que se habría obtenido si las operaciones se hubieran realizado sobre el texto plano original.

Los casos de uso más comunes incluyen permitir que un servidor en la nube procese datos financieros o entrene un modelo de aprendizaje automático. Pero esta capacidad también es muy útil en Web3, donde los contratos inteligentes pueden ejecutar transacciones sin ver nunca las entradas en bruto. Por ejemplo, en finanzas descentralizadas, la FHE se usa para garantizar que las posiciones de préstamo y los niveles de colateral permanezcan privados, mientras permite que los contratos inteligentes verifiquen la solvencia y apliquen la lógica de liquidación.

La principal ventaja de la FHE es que permite cálculos arbitrarios sobre datos encriptados. En teoría, cualquier programa puede ejecutarse en este entorno, con la única compensación —como ya mencionamos— siendo el rendimiento. Las operaciones homomórficas siguen siendo costosas en términos computacionales, aunque los avances en hardware especializado y algoritmos mejorados están reduciendo rápidamente esa brecha.

Computación Multipartita: Compartiendo el Trabajo

La MPC resuelve el problema de la privacidad desde un ángulo diferente. En lugar de permitir que una sola máquina calcule sobre datos encriptados, distribuye el cálculo entre varios participantes. Cada participante tiene un fragmento de los datos y ninguno posee suficiente información para reconstruir el conjunto completo.

En Web3, es probable que encuentres MPC en el contexto de gestión segura de claves. Muchas soluciones de custodia institucional, por ejemplo, usan carteras MPC donde la clave privada se divide entre múltiples dispositivos o servidores. Firmar una transacción requiere colaboración entre esos fragmentos, lo que significa que ninguna parte controla la clave completa.

La misma capacidad también se usa en carteras para consumidores, asegurando que si el propietario pierde acceso, pueda hacer que el desarrollador de la cartera use su “compartición” para restaurar el acceso. Sin embargo, el desarrollador no puede usar su parte de la clave para controlar unilateralmente la cartera y los fondos que contiene.

La ventaja de MPC es que evita el alto costo computacional asociado con otras tecnologías de privacidad. La desventaja más obvia, sin embargo, es que requiere coordinación entre múltiples actores. Si suficientes participantes coluden o se desconectan, el sistema puede fallar o perder sus garantías de privacidad.

Pruebas de Conocimiento Cero: Demostrar sin Revelar

Las ZKPs toman un enfoque diferente. En lugar de habilitar cálculos encriptados o distribuidos, permiten que alguien demuestre que una declaración es verdadera sin revelar los datos subyacentes que la hacen cierta. El ejemplo clásico es demostrar que conoces una contraseña sin divulgarla realmente.

Una buena forma de pensar en las ZKPs es como un certificado matemático. En lugar de mostrar todo el cálculo, el sistema genera una prueba criptográfica de que el cálculo se realizó correctamente. Cualquiera puede verificar la prueba sin necesidad de ver las entradas originales.

Esto hace que las ZKPs sean extremadamente poderosas para la verificación, especialmente en entornos donde se requiere transparencia y confianza cero. Sin embargo, la tecnología es menos adecuada para cálculos complejos en general, porque generar pruebas para programas grandes puede ser costoso en términos computacionales y a menudo requiere circuitos especializados.

De las tres tecnologías de privacidad, las ZKPs son actualmente las más implementadas en sistemas blockchain, donde permiten a los usuarios demostrar que una transacción es válida sin exponer todos los detalles de la misma. Esta propiedad se usa ampliamente en redes centradas en la privacidad y en soluciones de escalabilidad conocidas como ZK rollups.

El Futuro del Cálculo de Privacidad

En lugar de competir entre sí, la FHE, MPC y ZKPs se consideran en general partes del mismo conjunto de herramientas, cada una resolviendo una pieza diferente del rompecabezas de la privacidad.

La FHE permite cálculos encriptados, la MPC permite cálculos colaborativos sin confianza centralizada, y las ZKPs permiten la verificación sin divulgación. Juntas, forman la base de un nuevo modelo de computación en el que los datos sensibles pueden mantenerse privados incluso mientras se procesan y comparten en sistemas distribuidos.

Mientras que las ZKPs y MPC ya se usan ampliamente en Web3 —las ZKPs para escalar Ethereum y MPC para asegurar carteras— ambas tienen limitaciones en cuanto a estado compartido. La FHE, por otro lado, permite un estado privado global, permitiendo que una blockchain calcule saldos encriptados sin verlos.

A medida que estas herramientas maduren, la diferencia entre ellas será menos relevante para los usuarios finales. Así como la mayoría usa HTTPS sin entender la criptografía que lo respalda, la próxima generación de aplicaciones puede confiar silenciosamente en FHE, MPC y ZKPs para mantener sus datos privados por defecto. Cuando esto ocurra, el mundo digital heredará el mismo nivel de privacidad que disfrutamos en el mundo físico.

Este artículo fue pagado. Cryptonomist no escribió el artículo ni probó la plataforma.