encriptación completamente homomórfica: resumen y escenarios de aplicación

La encriptación completamente homomórfica ( FHE ) es un esquema de encriptación especial que permite realizar cálculos de funciones directamente sobre los textos cifrados sin necesidad de descifrarlos, protegiendo así la privacidad. A diferencia de la encriptación estática tradicional y de la encriptación en tránsito, el FHE puede ejecutar procesos complejos sobre los textos cifrados, lo que resulta especialmente útil en escenarios de protección de la privacidad en la colaboración entre múltiples partes.

Una aplicación típica de FHE es el sistema de votación en línea. Los votantes pueden enviar su voto encriptado a una entidad intermediaria, que puede contar los votos sin necesidad de desencriptar, y solo publica el resultado final. Esto evita el problema de que en los esquemas tradicionales el intermediario necesite desencriptar todas las boletas para contar, protegiendo así mejor la privacidad de la votación.

En un sistema FHE, la función de encriptación y el proceso de cálculo son públicos, pero los datos de entrada y los resultados de salida están encriptados. Solo quienes poseen la clave de descifrado pueden obtener la información en texto claro. FHE es un esquema de encriptación compacto, el tamaño del texto cifrado y la complejidad de descifrado solo dependen de la entrada original y no del grado de complejidad del proceso de cálculo.

FHE normalmente incluye los siguientes tipos de claves:

1. Clave de descifrado: la clave maestra del sistema, utilizada para descifrar el texto cifrado FHE, generalmente guardada localmente por el usuario.

2. Clave de encriptación: se utiliza para convertir texto plano en texto cifrado, puede ser pública en modo de clave pública.

3. Calcular la clave: se utiliza para realizar operaciones homomórficas en el texto cifrado y también puede ser pública.

Los principales modos de aplicación de la encriptación completamente homomórfica incluyen:

1. Modelo de subcontratación: externalizar las tareas de cálculo de datos sensibles a un proveedor de servicios en la nube, al mismo tiempo que se protege la privacidad de los datos.

2. Modo de cálculo de dos partes: permite que ambas partes realicen cálculos conjuntos sin revelar sus datos privados.

3. Modo de agregación: agrega de manera segura los datos de múltiples participantes, adecuado para escenarios como el aprendizaje federado.

4. Modo cliente-servidor: el servidor proporciona servicios de cálculo de modelos de IA privados a múltiples clientes independientes.

La principal ventaja del FHE en comparación con los esquemas de encriptación tradicionales radica en la capacidad de realizar cálculos complejos sobre datos cifrados, lo que brinda nuevas posibilidades para la protección de la privacidad. Sin embargo, actualmente el costo computacional del FHE sigue siendo muy alto, y se requieren avances tecnológicos adicionales y soporte de hardware especializado para su aplicación práctica en un mayor número de escenarios.