FHE vs. pruebas ZK: ¿cuál es la diferencia entre estas tecnologías de privacidad?
El cifrado totalmente homomórfico (FHE) y las pruebas de conocimiento cero (ZK) ofrecen soluciones distintas para la privacidad y la computación. El FHE permite que las aplicaciones calculen directamente sobre datos cifrados y los mantengan privados durante el procesamiento. En cambio, las pruebas ZK verifican que un cálculo o una afirmación es válida sin exponer las entradas privadas subyacentes. Mientras que el FHE protege los datos durante el cálculo, las pruebas ZK se centran en la corrección verificable. Algunos sistemas blockchain combinan ambas tecnologías para abordar distintas partes de la computación confidencial, aunque cada una conlleva costes de rendimiento y compromisos de implementación específicos.
El cifrado totalmente homomórfico (FHE) permite que las aplicaciones realicen cálculos sobre datos cifrados sin descifrarlos primero. El resultado permanece cifrado, lo que hace que el FHE sea útil cuando los datos sensibles deben mantenerse privados durante todo el cálculo.
Las pruebas de conocimiento cero (ZK) cumplen una función distinta. Permiten que una parte demuestre que una afirmación o un cálculo es correcto sin revelar los datos privados subyacentes. Las pruebas ZK se usan habitualmente para credenciales privadas, verificación de rollups, pruebas de solvencia y otros casos en los que la verificación importa más que mantener todo un cálculo cifrado.
La diferencia clave es que el FHE protege los datos durante su procesamiento, mientras que las pruebas ZK verifican un resultado sin exponer las entradas privadas. Algunos sistemas blockchain centrados en la privacidad combinan ambas tecnologías porque resuelven partes distintas del mismo problema.
¿Qué es el cifrado totalmente homomórfico (FHE)?
El cifrado totalmente homomórfico (FHE) es un método criptográfico que permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados. Los datos permanecen cifrados mientras se procesan, y el resultado final puede descifrarse después hasta obtener la misma salida que se habría producido a partir del texto plano original.
En aplicaciones blockchain, el FHE puede admitir saldos cifrados, votaciones privadas o un estado de aplicación confidencial sin exponer los valores subyacentes a los validadores ni a otros participantes. El sistema sigue necesitando reglas claras para la gestión de claves, la autoridad de descifrado y el acceso a los resultados finales.
¿Qué son las pruebas de conocimiento cero (ZK)?
Las pruebas de conocimiento cero (ZK) permiten que una parte demuestre que una afirmación o un cálculo es válido sin revelar la información privada utilizada para generar la prueba. Un probador crea la prueba, mientras que un verificador la comprueba con arreglo a reglas predefinidas.
Las pruebas ZK pueden utilizarse para verificaciones de identidad privadas, verificación de transacciones, validez de rollups y pruebas de reservas o solvencia. La privacidad depende de cómo se diseñe la aplicación, ya que algunas entradas, salidas o detalles de las transacciones pueden seguir siendo públicos.
FHE vs. pruebas ZK: ¿cuáles son las diferencias clave?
El FHE y las ZK resuelven partes distintas de la computación confidencial. Tratarlos como sustitutos puede dejar sin abordar la privacidad o la corrección.
| Dimensión | Cifrado totalmente homomórfico (FHE) | Pruebas de conocimiento cero (ZK) |
| Propósito principal | Calcular directamente sobre datos que permanecen cifrados en todo momento | Demostrar que una afirmación es válida sin exponer su testigo |
| Salida | Produce resultados cifrados que requieren una ruta de descifrado autorizada | Produce una prueba compacta y salidas públicas seleccionadas |
| Modelo de computación | Los evaluadores transforman el texto cifrado mediante operaciones cifradas admitidas | Los probadores codifican el cálculo en circuitos o máquinas virtuales |
| Verificación | El descifrado correcto revela el resultado en texto plano calculado | El verificador comprueba la prueba sin repetir todo el cálculo |
| Coste de rendimiento | Las operaciones sobre textos cifrados y el bootstrapping generan una sobrecarga de ejecución considerable | La generación de pruebas es pesada, pero la verificación puede seguir siendo compacta |
| Dependencia de claves | La gobernanza de la clave de descifrado se convierte en una decisión crítica de diseño del sistema | La configuración de confianza o los supuestos de la prueba dependen del esquema elegido |
¿En qué se diferencian el funcionamiento del FHE y el de las pruebas ZK?
- FHE: Los datos permanecen cifrados mientras se realizan cálculos sobre ellos. Las aplicaciones pueden actualizar saldos cifrados, votos u otro estado privado sin exponer los valores subyacentes. El sistema sigue necesitando reglas para las claves de descifrado, el acceso autorizado y la recuperación en caso de pérdida o compromiso de las claves.
- Pruebas ZK: Un probador demuestra que unas entradas privadas cumplen un conjunto de reglas sin revelar dichas entradas. El verificador comprueba la prueba resultante en lugar de repetir todo el cálculo. La prueba solo confirma las reglas codificadas en el sistema, por lo que una lógica de circuito incorrecta puede producir una prueba válida para la condición equivocada.
¿Cuáles son los proyectos comunes de FHE y ZK?
Proyectos comunes de FHE
1. Zama: Desarrolla herramientas de FHE e infraestructura blockchain para contratos inteligentes confidenciales y aplicaciones en cadena cifradas.
2. Fhenix: Construye infraestructura blockchain que utiliza FHE para admitir la ejecución de contratos inteligentes cifrados.
3. Inco: Se centra en la computación confidencial para aplicaciones blockchain mediante un estado cifrado basado en FHE.
Proyectos comunes de ZK
1. zkSync: Utiliza pruebas de conocimiento cero para escalar Ethereum mediante la verificación de lotes de transacciones fuera de la cadena.
2. Starknet: Utiliza pruebas STARK para verificar cálculos y escalar la ejecución de contratos inteligentes en Ethereum.
3. Aztec: Se centra en aplicaciones blockchain que preservan la privacidad mediante tecnología de pruebas de conocimiento cero.
¿Qué riesgos o compensaciones crean el FHE y las pruebas ZK?
- Riesgos del FHE: La computación cifrada consume muchos más recursos que la computación normal. Los textos cifrados grandes, el procesamiento más lento, la gestión de claves y la autoridad de descifrado pueden aumentar el coste y la complejidad.
- Riesgos de las ZK: La generación de pruebas requiere circuitos y software especializados. Los errores en circuitos, compiladores, contratos verificadores o procesos de configuración pueden afectar a la privacidad o la corrección, mientras que los metadatos públicos aún pueden revelar información.
Ambas tecnologías dependen en gran medida de una implementación y un diseño de aplicación correctos, más que de la criptografía por sí sola.
¿Qué tecnología de privacidad encaja con las aplicaciones blockchain?
- FHE: Más adecuado para aplicaciones que necesitan procesar datos privados de forma continua, como saldos confidenciales, subastas privadas y votaciones cifradas.
- Pruebas ZK: Más adecuadas para demostrar que una condición o un cálculo es válido sin revelar la información subyacente, como verificaciones de identidad, verificación de rollups, pruebas de solvencia o comprobaciones de elegibilidad privadas.
- Usar ambas: Algunos sistemas combinan FHE y pruebas ZK para que los datos permanezcan cifrados durante el cálculo, mientras las pruebas verifican que las entradas y el procesamiento siguen las reglas requeridas.
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Preguntas frecuentes
¿Es el FHE un tipo de prueba de conocimiento cero?
No. El FHE permite calcular sobre datos cifrados, mientras que una prueba ZK demuestra que una afirmación es verdadera sin revelar su testigo. Las primitivas pueden complementarse, pero tienen salidas, costes de rendimiento, supuestos de claves y objetivos de seguridad diferentes. Una no proporciona automáticamente la otra.
¿Hacen las pruebas ZK que las transacciones blockchain sean siempre privadas?
¿Quién puede descifrar los datos procesados con FHE?
¿Por qué el FHE es más lento que la computación ordinaria?
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