¿Qué es la encriptación homomórfica?

La encriptación homomórfica es una técnica criptográfica avanzada que permite realizar cálculos sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos primero. Esto significa que los datos pueden permanecer seguros y privados mientras se procesan. Los resultados de estos cómputos, una vez descifrados, coinciden con los resultados de las operaciones realizadas sobre los datos sin cifrar. Esta capacidad es crucial para preservar la privacidad y la seguridad en diversas aplicaciones, como la computación en nube, el análisis de datos y los sistemas de votación seguros.

El cifrado homomórfico funciona transformando los datos de texto plano en texto cifrado utilizando lo que se conoce como un esquema de cifrado homomórfico. Este texto cifrado puede entonces someterse a operaciones matemáticas (suma, multiplicación, etc.) sin exponer los datos originales. Una vez completadas estas operaciones, el texto cifrado resultante puede descifrarse para revelar el resultado de los cálculos como si se hubieran realizado sobre el texto plano.

Tipos de cifrado homomórfico

La encriptación homomórfica puede clasificarse en varios tipos, cada uno con capacidades y niveles de seguridad variables. Los tipos principales incluyen:

• Cifrado parcialmente homomórfico (PHE):
  • Admite un único tipo de operación (suma o multiplicación) sobre los textos cifrados.
  • Ejemplo: RSA (admite la multiplicación), Paillier (admite la suma).
• Cifrado algo homomórfico (SHE):
  • Admite un número limitado de operaciones tanto de suma como de multiplicación.
  • Ejemplo: Circuitos Garbled de Yao, esquema BGN (Boneh-Goh-Nissim).
• Cifrado completamente homomórfico nivelado (FHE nivelado):
  • Admite un número predefinido de operaciones de suma y multiplicación.
  • Diseñado para manejar circuitos de cálculo de profundidad específica.
  • Ejemplo: Esquema Gentry-Halevi-Smart (GHS).
• Cifrado totalmente homomórfico (FHE):
  • Permite operaciones ilimitadas de suma y multiplicación sobre los textos cifrados.
  • Proporciona la máxima flexibilidad y seguridad.
  • Ejemplo: Esquema de Gentry, esquema BGV (Brakerski-Gentry-Vaikuntanathan).

Aplicaciones comerciales de la encriptación homomórfica

La encriptación homomórfica está ganando adeptos en varios sectores comerciales debido a su capacidad para mantener la privacidad y la seguridad de los datos al tiempo que permite un procesamiento de datos significativo. En el sector de los servicios financieros, la encriptación homomórfica facilita los cálculos seguros sobre datos financieros sensibles. Los bancos y las instituciones financieras pueden realizar evaluaciones de riesgos, detectar fraudes y llevar a cabo auditorías sin exponer los datos de los clientes. Esto garantiza el cumplimiento de los estrictos requisitos normativos al tiempo que mantiene la confianza de los clientes. Además, el procesamiento de datos encriptados ayuda a mitigar los riesgos asociados a las filtraciones de datos, ya que la información sensible permanece protegida incluso en tránsito o almacenamiento.

En el sector sanitario, la encriptación homomórfica permite un análisis seguro de los datos de los pacientes. Los investigadores médicos pueden colaborar y realizar análisis de datos sobre conjuntos de datos encriptados sin comprometer la privacidad del paciente. Esto resulta especialmente útil para la medicina personalizada, en la que es necesario analizar datos específicos de cada paciente para adaptar los tratamientos. El cifrado homomórfico garantiza la salvaguarda de la información sanitaria sensible, fomentando una relación basada en la confianza entre los pacientes y los proveedores de asistencia sanitaria. Además, permite a las organizaciones sanitarias aprovechar la computación en nube para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos de forma segura, mejorando la eficiencia operativa y apoyando la investigación médica avanzada.

Pros y contras de la encriptación homomórfica

La encriptación homomórfica ofrece ventajas significativas, como:

• Privacidad de los datos: Garantiza que los datos permanezcan encriptados y seguros durante el procesamiento, protegiendo la información sensible de accesos no autorizados.
• Cumplimiento de la normativa: Ayuda a las organizaciones a cumplir las normativas de protección de datos manteniendo la confidencialidad de los mismos incluso al realizar cálculos.
• Seguridad en la nube: Permite externalizar de forma segura el procesamiento de datos a proveedores de servicios en la nube sin exponer los datos subyacentes.
• Colaboración: Facilita la colaboración segura y el intercambio de datos entre diferentes entidades sin comprometer la privacidad.

Esta forma de encriptar los datos también tiene algunos inconvenientes y limitaciones concomitantes que repercuten en su adopción e implementación en diversas industrias.

• Sobrecarga de rendimiento: Los esquemas de encriptación homomórfica son computacionalmente intensivos, lo que conlleva tiempos de procesamiento más lentos en comparación con los métodos de encriptación tradicionales.
• Complejidad: La implementación y la gestión de los sistemas de encriptación homomórfica requieren conocimientos y experiencia especializados.
• Soporte limitado: No todos los tipos de cálculos se soportan de forma eficiente, lo que puede restringir el abanico de aplicaciones.
• Intensivo en recursos: Requiere importantes recursos informáticos y memoria, lo que puede aumentar los costes y limitar la escalabilidad.

El desarrollo de la encriptación homomórfica

La encriptación homomórfica se conceptualizó para abordar el reto de realizar cálculos sobre datos encriptados sin revelar la información subyacente. El trabajo fundacional comenzó a finales de la década de 1970 con criptosistemas como RSA, que exhibían algunas propiedades homomórficas. Sin embargo, no fue hasta 2009 cuando Craig Gentry, investigador de IBM, presentó el primer esquema de cifrado totalmente homomórfico (FHE). El avance de Gentry consistió en utilizar la criptografía basada en celosías y un proceso denominado "bootstrapping" para permitir cálculos ilimitados sobre los textos cifrados. Este avance marcó un hito significativo, desencadenando una amplia investigación y conduciendo a esquemas de cifrado homomórfico más prácticos y eficaces, haciendo que la tecnología fuera cada vez más viable para aplicaciones en el mundo real.

Probables usos futuros de la encriptación homomórfica

El futuro del cifrado homomórfico encierra un inmenso potencial en diversos sectores. A medida que avanza la tecnología, se espera que desempeñe un papel crucial en la mejora de la privacidad y la seguridad de los datos en campos emergentes como el Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA) y la tecnología blockchain. En IoT, la encriptación homomórfica puede permitir la agregación y el análisis seguros de datos procedentes de dispositivos conectados sin exponer información sensible. En la IA, puede facilitar el aprendizaje automático preservando la privacidad, permitiendo que los modelos se entrenen con datos encriptados. Las aplicaciones Blockchain pueden aprovechar la encriptación homomórfica para garantizar la privacidad de las transacciones manteniendo la transparencia y la seguridad. A medida que la investigación siga mejorando la eficacia y la escalabilidad del cifrado homomórfico, es probable que su adopción se amplíe, impulsando la innovación y reforzando las normas de protección de datos.

Preguntas frecuentes

1. ¿Cuál es la diferencia entre la encriptación homomórfica y la asimétrica?
   La encriptación homomórfica permite realizar cálculos sobre los datos encriptados sin desencriptarlos, preservando la privacidad durante todo el proceso. La encriptación asimétrica, también conocida como encriptación de clave pública, implica un par de claves (pública y privada) para encriptar y desencriptar los datos, pero no permite realizar cálculos sobre los datos encriptados. La distinción clave reside en la capacidad de la encriptación homomórfica para permitir el procesamiento seguro de los datos sin exponer la información subyacente.
2. ¿Cuánto más lenta es la encriptación homomórfica?
   La encriptación homomórfica puede ser significativamente más lenta que los métodos de encriptación tradicionales. Dependiendo del esquema específico y de la complejidad de las operaciones, puede ser entre 10 y 1.000 veces más lento o incluso más lento que eso. Esta considerable sobrecarga de rendimiento se debe a los intrincados cálculos matemáticos necesarios para procesar los datos mientras se mantienen encriptados, lo que exige más potencia de procesamiento y tiempo.
3. ¿Puede combinarse la encriptación homomórfica con otros métodos criptográficos?
   Sí, el cifrado homomórfico puede combinarse con otras técnicas criptográficas para mejorar la seguridad y el rendimiento. Por ejemplo, puede utilizarse junto con el cálculo seguro multipartito (SMPC) o los métodos de privacidad diferencial para proporcionar una sólida protección de los datos en entornos colaborativos. La combinación de diferentes métodos criptográficos puede ayudar a mitigar las limitaciones de cada técnica y ofrecer una solución de seguridad más completa.