Uno de los mayores desafíos a lo que se enfrenta todo el ecosistema criptográfico es la privacidad, dónde el uso de aplicaciones no implique hacer pública una parte importante de nuestra en la red, para que cualquiera pueda verla y analizarla.
Las pruebas de conocimiento cero (ZKP) han emergido como una herramienta valiosa en criptografía debido a su capacidad para demostrar el conocimiento de la información sin revelarla, así como para mejorar la escalabilidad en el contexto de los zk-rollups. Aunque las ZKP ofrecen beneficios significativos en términos de privacidad y escalabilidad, se enfrentan a limitaciones importantes que restringen su aplicabilidad en ciertos escenarios. En primer lugar, las ZKP suelen depender de terceros confiables para almacenar y calcular la información oculta, lo que limita su componibilidad sin permiso, ya que otras aplicaciones pueden necesitar acceder a esos datos fuera de la cadena. Este enfoque recuerda a la computación en la nube de la web2, dónde es necesario introducir un elemento de confianza en un entorno, que de otro modo sería descentralizado.
En segundo lugar, la transición de estado en las ZKP se realiza a través de texto sin formato, lo que significa que los usuarios deben confiar en terceros para manejar sus datos sin cifrar. Esto plantea preocupaciones sobre la seguridad y la privacidad de los datos que se manejan, ya que la revelación de información confidencial podría ser explotada con todo seguridad, por partes maliciosas. Por último, las ZKP pueden no ser adecuadas para aplicaciones que requieren el conocimiento de un estado privado compartido, para generar pruebas sobre el estado privado local. Este requisito es común en grupos, como los grupos AMM o los grupos de préstamos privados, donde la información sobre el estado compartido es esencial para validar transacciones de manera efectiva.
Frente a estas limitaciones, la criptografía totalmente homomórfica (FHE) surge como una alternativa prometedora. FHE es un esquema de criptografía que permite realizar cálculos sobre datos cifrados sin necesidad de descifrarlos previamente. Esto significa, que los usuarios pueden cifrar sus datos y enviarlos a terceros para su procesamiento, sin comprometer la privacidad de la información. En el contexto de aplicaciones blockchain, FHE ofrece la posibilidad de mantener un estado privado compartido, lo que puede ser fundamental en escenarios donde la privacidad es una preocupación. Por ejemplo, en un AMM descentralizado, FHE podría utilizarse para ocultar información sobre las operaciones de intercambio, manteniendo la privacidad de los usuarios mientras se validan las transacciones en la cadena.
Sin embargo, FHE también presenta sus propios desafíos, el que más acusa es ser demasiado intensivo computacionalmente hablando, lo que puede dar lugar a una latencia significativa en la ejecución de operaciones. Además, requiere una gestión cuidadosa para evitar la corrupción de los datos cifrados, lo que puede ser complicado en ciertos contextos. A pesar de estas limitaciones, el desarrollo de FHE está en marcha, y se espera que su adopción aumente, a medida que la combinación de FHE con otras tecnologías (como la computación multipartita) (MPC) y las ZKP, puede ofrecer soluciones más completas para garantizar la privacidad en aplicaciones blockchain.
Por concluir, no quiero dejar fuera del artículo la especial felicidad que siento, gracias a la confianza depositada en mí por parte de todo el equipo, y en especial de Victor Monreal Descarrega, para haber liderado a Método Bitcoin hacia una inversión en fase semilla muy interesante en 2023, una gran proyecto dentro de esta narrativa, Privasea AB una startup incubada por Binance Labs, dentro del programa de startups de Google Cloud y que ha cerrado un partnership con TON la blockchain de Telegram Messenger para trabajar juntos en la privacidad y seguridad y privacidad de los datos del usuario, una solución perfecta para proteger chats grupales, canales privados o servicios en línea.
