Fundamentos de la encriptación homomórfica

Introducción al cifrado homomórfico

El cifrado homomórfico es una técnica criptográfica que permite realizar operaciones sobre datos cifrados sin necesidad de descifrarlos previamente. Los resultados de estos cálculos permanecen cifrados y solo pueden ser descifrados por quien posea la clave adecuada. Esta característica es relevante porque permite procesar información sensible manteniendo su confidencialidad durante todo el proceso computacional. La idea de operar sobre textos cifrados surgió en la década de 1970, pero fue en 2009, con la construcción ideada por Craig Gentry de un esquema de cifrado completamente homomórfico (FHE), cuando este concepto pasó de ser una posibilidad teórica a convertirse en una realidad investigable y práctica.

Los esquemas de cifrado homomórfico se dividen en tres grandes categorías. El cifrado homomórfico parcial (PHE) permite solamente la suma o la multiplicación, pero no ambas a la vez. RSA y ElGamal son ejemplos de este tipo. Los esquemas de cifrado homomórfico intermedio (SHE) permiten realizar tanto sumas como multiplicaciones, aunque solo de forma limitada, volviéndose ineficaces para cálculos prolongados debido al aumento del ruido. Por su parte, el cifrado completamente homomórfico permite cualquier tipo de cálculo sobre datos cifrados y es, por tanto, la modalidad más potente, aunque también la de mayor exigencia computacional.

La principal característica que distingue la FHE de otras tecnologías para mejorar la privacidad es que mantiene los datos cifrados durante todas las fases de uso. Los métodos criptográficos convencionales protegen los datos en reposo y en tránsito, pero requieren su descifrado durante el procesamiento, lo que puede exponerlos a fugas o usos indebidos. FHE elimina esta vulnerabilidad al mantener los datos cifrados incluso durante la computación activa, una ventaja especialmente relevante en entornos distribuidos y no confiables como las blockchains públicas.

Por qué el cifrado completamente homomórfico es clave para blockchain

Las blockchains se basan en la transparencia: cada transacción y ejecución de contrato es visible para todos los participantes de la red. Esta apertura fomenta la confianza y la verificabilidad, pero también plantea desafíos para aquellas aplicaciones que requieren confidencialidad. Las transacciones financieras, los datos médicos, las credenciales de identidad y los registros corporativos suelen requerir privacidad y, aun así, deben poder procesarse de forma segura. El cifrado completamente homomórfico aporta una solución, permitiendo realizar operaciones privadas sin renunciar a la corrección ni a la verificabilidad de los resultados.

La relevancia de este enfoque se hace más evidente al compararlo con otras técnicas de protección de la privacidad en el ámbito blockchain. Las pruebas de conocimiento cero (ZKP) permiten demostrar el conocimiento de un valor o la correcta realización de un cálculo sin revelar los datos subyacentes, pero requieren separar los roles de emisor y verificador, y resultan más adecuadas para validar afirmaciones concretas que para ejecutar procesos complejos. El cálculo multipartito seguro (MPC) distribuye el cálculo entre varios participantes de modo que nadie accede al conjunto completo de datos, pero introduce sobrecarga en la coordinación y exige confiar en las partes involucradas. El cifrado completamente homomórfico opta por un enfoque distinto: permite ejecutar un cálculo sobre datos cifrados sin que ningún intermediario, incluido el smart contract, acceda a la información original.

Esta diferencia tiene importantes aplicaciones prácticas en finanzas descentralizadas (DeFi) y organizaciones autónomas descentralizadas (DAO). En DeFi, los mercados de préstamos y los creadores de mercado automatizados muestran todas las posiciones y ofertas públicamente, haciendo que las estrategias sofisticadas sean transparentes y susceptibles de ser adelantadas por otros. En las DAO, los sistemas de votación hacen públicas las preferencias y decisiones, lo que puede comprometer la confidencialidad de los debates de gobernanza. Aplicando FHE, tanto las operaciones financieras como las decisiones de gobernanza pueden realizarse de forma privada en la blockchain, exponiendo solo los resultados cifrados cuando así se requiera.

Evolución histórica y principales hitos

El desarrollo del cifrado completamente homomórfico comenzó décadas antes de convertirse en un campo de investigación práctico. La literatura criptográfica inicial propuso la posibilidad de operar sobre datos cifrados, aunque sin implementaciones viables. El gran avance llegó en 2009, cuando Craig Gentry presentó el primer esquema FHE, basado en criptografía de retículas y en un proceso conocido como bootstrapping. Este proceso permitía renovar los textos cifrados ruidosos, habilitando cálculos de profundidad ilimitada. No obstante, el esquema original de Gentry era extremadamente costoso en recursos, llegando a requerir horas para operaciones simples.

Tras la propuesta de Gentry, la investigación posterior mejoró la eficiencia y viabilidad práctica de los esquemas FHE. Los esquemas BGV y BFV introdujeron mejoras para cálculos sobre números enteros, mientras que CKKS permitió el cálculo aritmético aproximado, lo cual resulta útil para aplicaciones de aprendizaje automático sobre datos cifrados. TFHE y FHEW supusieron nuevos avances en velocidad, centrándose en operaciones a nivel de bit y bootstrapping acelerado. Estos progresos, junto con la aceleración de hardware con GPU y FPGA, han ido eliminando los cuellos de botella, convirtiendo la FHE en una tecnología aplicable en la práctica.

El avance de la tecnología blockchain, paralelo a la investigación en FHE, propició una convergencia natural. Mientras las blockchains ofrecían cálculos verificables y abiertos, FHE permitía mantener la privacidad de los datos procesados. En 2023, proyectos como fhEVM de Zama y los rollups confidenciales de Fhenix demostraron que FHE puede integrarse directamente en entornos de smart contracts. Estas implementaciones acercaron la teoría criptográfica a la práctica en blockchain, inaugurando una nueva etapa para las aplicaciones descentralizadas confidenciales.

Relevancia e impulsores de adopción

Diversas tendencias han impulsado el interés por FHE en los smart contracts sobre blockchain. El aumento de la regulación en materia de protección de datos ha intensificado el escrutinio, con normativas como el RGPD de la Unión Europea y nuevas leyes estadounidenses que obligan a gestionar la información personal conforme a estrictos requisitos. Las empresas que emplean blockchain en cadenas de suministro, sanidad o finanzas no pueden operar registros contables públicos sin incumplir la legalidad. FHE facilita el cumplimiento al permitir el procesamiento on-chain sin exponer los datos subyacentes.

El auge de la tokenización de activos del mundo real y de las finanzas descentralizadas institucionales también incrementa la demanda de privacidad. Las grandes instituciones financieras necesitan confidencialidad en el tamaño de las operaciones, las contrapartes y las estrategias, incluso al asentar transacciones en redes públicas. Los smart contracts sobre FHE pueden responder a este reto, permitiendo negociaciones y liquidaciones privadas al tiempo que garantizan la auditabilidad mediante pruebas criptográficas.

Asimismo, la expansión de la inteligencia artificial y del aprendizaje automático on-chain intensifica la necesidad de computación cifrada. Entrenar o aplicar modelos sobre datos sensibles, como historiales médicos o algoritmos propietarios, exige proteger la confidencialidad de la información. FHE lo hace posible, abriendo la puerta a agentes de IA que operan de forma segura sobre datos cifrados almacenados directamente en blockchain.

Posicionamiento en el ecosistema de tecnologías de privacidad

El cifrado completamente homomórfico no sustituye al resto de tecnologías de privacidad, sino que las complementa. Las pruebas de conocimiento cero son más eficientes para validar afirmaciones puntuales, como comprobar saldos o verificar pertenencia sin exponer los datos originales. El cálculo multipartito seguro es especialmente útil en situaciones colaborativas donde distintas entidades realizan cálculos conjuntos sin revelar sus datos individuales. Sin embargo, FHE destaca en aquellos casos donde es necesario realizar cálculos continuos, arbitrarios y sobre datos cifrados, sin coordinación previa de las partes.

Por tanto, los smart contracts enfocados en la privacidad probablemente adoptarán arquitecturas híbridas en el futuro. Por ejemplo, un sistema puede utilizar pruebas de conocimiento cero para demostrar la corrección de un resultado producido mediante FHE, o combinar FHE y MPC para distribuir la gestión de claves. Comprender el papel de FHE resulta esencial para desarrolladores y arquitectos que diseñan soluciones de privacidad en sistemas descentralizados.