El cifrado homomórfico es una forma de cifrado que permite realizar cálculos sobre datos cifrados sin necesidad de descifrarlos primero.
Esta capacidad única garantiza que los datos permanezcan seguros durante el procesamiento, proporcionando una solución robusta para situaciones en las que se debe procesar información confidencial sin exponerla a posibles amenazas.
En el contexto del enmascaramiento de datos, el cifrado homomórfico ofrece un método seguro para manipular o analizar datos, manteniendo al mismo tiempo la privacidad y la confidencialidad.
Las técnicas de enmascaramiento de datos, como la tokenización o el cifrado, suelen hacer que los datos sean ilegibles para los usuarios no autorizados. Sin embargo, con el cifrado homomórfico, incluso los datos cifrados se pueden utilizar en los cálculos, lo que permite un procesamiento seguro sin revelar su contenido real.
El cifrado homomórfico es particularmente importante en industrias que manejan datos altamente sensibles, como los sectores de la salud, las finanzas y el gobierno, donde el cumplimiento normativo y la privacidad de los datos son críticos.
Cómo funciona el cifrado homomórfico
El cifrado homomórfico implica un proceso que permite que las operaciones aritméticas (como la suma y la multiplicación) se ejecuten en datos cifrados, tal como se realizan en datos de texto sin formato (sin cifrar).
Una vez finalizados los cálculos, los resultados se pueden descifrar para revelar el resultado deseado. Esto permite a las organizaciones trabajar con datos confidenciales sin exponerlos en ninguna etapa.
Fase de cifrado
En el cifrado homomórfico, el primer paso consiste en cifrar los datos confidenciales utilizando un esquema de cifrado especial. Cada parte de los datos confidenciales, como los datos personales o financieros, se cifra con una clave pública antes de ser procesada o compartida.
El número de la seguridad social (SSN) de una persona podría cifrarse antes de enviarse a un servicio de computación en la nube para su análisis. El servicio en la nube puede realizar cálculos sobre los datos cifrados sin llegar a conocer nunca el SSN.
Cálculo sobre datos cifrados
Una vez que los datos están cifrados, las partes autorizadas pueden realizar operaciones como la suma o la multiplicación en los valores cifrados. Esta es la ventaja clave del cifrado homomórfico: el cálculo es posible sin necesidad de descifrar los datos.
Por ejemplo, un equipo de investigación médica puede querer analizar datos de pacientes cifrados para identificar tendencias en un conjunto de datos, manteniendo al mismo tiempo seguros los puntos de datos individuales, como los nombres de los pacientes o los historiales clínicos.
Fase de descifrado
Una vez que se realizan los cálculos necesarios sobre los datos cifrados, los resultados siguen estando en forma cifrada. El resultado cifrado final se puede enviar de vuelta al propietario de los datos, quien puede descifrarlo utilizando su clave privada para acceder al resultado procesado.
Tipos de cifrado homomórfico
El cifrado homomórfico se presenta en varios tipos, dependiendo del nivel de operaciones que se pueden realizar sobre los datos cifrados. Estos tipos se clasifican en función del grado en que permiten los cálculos sobre los datos cifrados.
1. Cifrado parcialmente homomórfico (PHE)
El cifrado parcialmente homomórfico permite que solo se realicen tipos específicos de operaciones, como la suma o la multiplicación, sobre los datos cifrados.
Si el sistema solo admite la suma, puede procesar números cifrados, pero las operaciones de multiplicación no son posibles a menos que el cifrado admita el homomorfismo multiplicativo.
El PHE es más simple y eficiente que otros tipos, pero tiene un alcance limitado. Es adecuado para aplicaciones en las que solo se requiere una operación específica sobre datos cifrados, como la agregación simple de datos.
2. Cifrado ligeramente homomórfico (SHE)
El cifrado ligeramente homomórfico permite tanto la suma como la multiplicación. Aún así, con una limitación en el número de veces que estas operaciones se pueden realizar antes de que los datos cifrados se vuelvan demasiado ruidosos para descifrarlos con precisión.
El SHE permitiría el cifrado de un conjunto de datos, realizando varias sumas y multiplicaciones, pero existe un límite en el número de operaciones que se pueden aplicar antes de que los datos se vuelvan computacionalmente inviables de procesar.
El SHE es más versátil que el PHE, pero conlleva contrapartidas en términos de eficiencia y escalabilidad. Se utiliza normalmente en aplicaciones que requieren tanto la suma como la multiplicación, pero dentro de ciertas limitaciones.
3. Cifrado totalmente homomórfico (FHE)
El cifrado totalmente homomórfico es la forma más avanzada y potente de cifrado homomórfico. Permite realizar operaciones ilimitadas (tanto de suma como de multiplicación) sobre datos cifrados, lo que lo hace muy flexible y adecuado para cálculos de propósito general.
El FHE podría utilizarse para analizar una base de datos cifrada de pedidos de clientes, realizar cálculos como promedios y sumas, e incluso ejecutar modelos complejos de aprendizaje automático sobre datos cifrados, sin necesidad de descifrar los datos subyacentes.
El FHE se considera el estándar de oro en el cifrado porque proporciona una funcionalidad completa sin exponer los datos subyacentes. Sin embargo, conlleva altos costes computacionales, lo que lo hace más lento que otras formas de cifrado.
Aplicaciones del cifrado homomórfico en el enmascaramiento de datos
El cifrado homomórfico es beneficioso para el procesamiento y análisis seguros de datos en contextos de enmascaramiento de datos. En el enmascaramiento de datos, los datos confidenciales se sustituyen por versiones anonimizadas o seudonimizadas para evitar el acceso no autorizado a la información confidencial.
El cifrado homomórfico proporciona una capa adicional de seguridad al permitir que los cálculos se realicen sobre datos enmascarados sin revelar nunca la información original.
1. Intercambio seguro de datos
El cifrado homomórfico permite a los propietarios de los datos compartir datos cifrados con terceros, como proveedores de servicios en la nube o investigadores, para su procesamiento. Esto permite la colaboración y el intercambio de datos confidenciales sin comprometer su confidencialidad.
Por ejemplo, un hospital puede compartir datos de pacientes cifrados con una organización de investigación. La organización de investigación puede realizar análisis estadísticos sobre los datos cifrados sin llegar a ver nunca la información real del paciente.
2. Análisis que preserva la privacidad
En industrias como la atención sanitaria, las finanzas y el comercio electrónico, las organizaciones a menudo necesitan realizar análisis sobre datos confidenciales manteniendo al mismo tiempo la privacidad. El cifrado homomórfico garantiza que los datos permanezcan privados y cifrados mientras se analizan, evitando el acceso no autorizado.
Por ejemplo, una institución financiera puede necesitar analizar los hábitos de gasto de los clientes con fines de marketing. El cifrado homomórfico permite al banco analizar los datos de las transacciones cifradas sin exponer la información personal de los clientes.
3. Computación segura en la nube
Muchas organizaciones están utilizando cada vez más la computación en la nube para el almacenamiento y procesamiento de datos. Sin embargo, compartir datos confidenciales con proveedores de servicios en la nube puede ser arriesgado. El cifrado homomórfico garantiza que, incluso si un proveedor de servicios en la nube procesa datos confidenciales, los datos reales permanezcan cifrados y seguros.
Una empresa puede subcontratar el cálculo de los informes de ventas a un proveedor de servicios en la nube sin revelar información confidencial del cliente al propio proveedor de la nube.
4. Aprendizaje automático colaborativo
El cifrado homomórfico permite el aprendizaje automático colaborativo sobre datos cifrados. Varias partes pueden colaborar para entrenar modelos de aprendizaje automático sobre sus conjuntos de datos cifrados, sin exponer ninguno de sus datos privados a los demás.
Ventajas del cifrado homomórfico
El cifrado homomórfico ofrece varias ventajas, particularmente en la protección de datos confidenciales al tiempo que permite los cálculos. A continuación, se presentan algunas de las ventajas clave:
Seguridad de datos mejorada
El cifrado homomórfico garantiza que los datos confidenciales estén protegidos durante el cálculo, lo que lo hace ideal para situaciones en las que la privacidad de los datos es crítica. Permite que los cálculos se lleven a cabo de forma segura sin exponer nunca los datos originales.
Preservación de la privacidad
Al permitir que los datos permanezcan cifrados, el cifrado homomórfico garantiza que se mantenga la privacidad individual, incluso durante el análisis o el procesamiento. Puede ser fundamental en industrias como la atención sanitaria o las finanzas, donde las leyes y regulaciones de privacidad son particularmente estrictas.
Habilitación de la colaboración segura
El cifrado homomórfico permite el intercambio seguro de datos y la colaboración entre organizaciones. Incluso si varias entidades colaboran, los datos originales nunca se exponen a ningún participante, lo que lo hace ideal para la investigación que preserva la privacidad o los cálculos multipartidistas.
Cumplimiento de las regulaciones
Muchas industrias están sujetas a estrictas regulaciones de protección de datos, como la HIPAA (Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico) o el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos). El cifrado homomórfico permite a las organizaciones cumplir con estas regulaciones al garantizar que los datos confidenciales permanezcan seguros durante todo el proceso de procesamiento.
Desafíos y limitaciones del cifrado homomórfico
Si bien el cifrado homomórfico ofrece una solución de seguridad robusta, su implementación presenta varios desafíos, particularmente en términos de rendimiento computacional y escalabilidad.
1. Alta sobrecarga computacional
El cifrado homomórfico es computacionalmente costoso. Realizar operaciones sobre datos cifrados requiere más recursos que realizar operaciones sobre datos no cifrados. Esto resulta en tiempos de procesamiento más lentos y mayores costos para las organizaciones.
Analizar un gran conjunto de datos utilizando el cifrado homomórfico podría llevar considerablemente más tiempo que realizar el mismo análisis sobre datos no cifrados.
2. Eficiencia limitada
A pesar de los avances en las técnicas de cifrado homomórfico, la tecnología sigue siendo menos eficiente que el cifrado tradicional u otros métodos de protección de datos. El cifrado totalmente homomórfico (FHE), en particular, puede ser lento e impráctico para aplicaciones en tiempo real.
3. Implementación compleja
La configuración de sistemas de cifrado homomórfico es más compleja que los métodos de cifrado tradicionales. La implementación de FHE requiere conocimientos y habilidades especializados; por lo tanto, las organizaciones pueden necesitar colaborar con expertos para implementarlo de manera efectiva.
4. Tamaños de clave grandes
El cifrado homomórfico a menudo requiere el uso de claves grandes, lo que resulta en una mayor sobrecarga de almacenamiento y procesamiento. Esto puede hacer que la implementación del cifrado homomórfico en grandes conjuntos de datos sea un desafío.
Futuro del cifrado homomórfico
El futuro del cifrado homomórfico es prometedor, con investigaciones en curso destinadas a mejorar su eficiencia y hacerlo más práctico para un uso generalizado. Algunas áreas clave de desarrollo incluyen:
1. Mejoras de rendimiento
Los investigadores se están centrando en desarrollar esquemas de cifrado homomórfico más eficientes para reducir la sobrecarga computacional y hacerlo más viable para aplicaciones del mundo real.
2. Integración con otras tecnologías
Se espera que el cifrado homomórfico se integre con otras tecnologías, como la cadena de bloques, la computación en la nube y el aprendizaje automático, para mejorar la privacidad y la seguridad de los datos en diversas industrias.
3. Adopción más amplia
A medida que la tecnología madura, se espera que el cifrado homomórfico se adopte más ampliamente en varios sectores, particularmente a medida que se intensifican las preocupaciones sobre la privacidad.
El cifrado homomórfico es una técnica criptográfica avanzada que permite realizar cálculos sobre datos cifrados, mejorando así la privacidad y la seguridad de los datos. Desempeña un papel vital en el enmascaramiento de datos, ya que permite que los datos confidenciales se procesen de forma segura sin comprometer su confidencialidad.
Si bien presenta desafíos particulares, como la alta sobrecarga computacional y la complejidad, los beneficios de preservar la privacidad y permitir la colaboración segura lo convierten en una herramienta valiosa para las industrias que manejan información confidencial. A medida que avanza la investigación, el cifrado homomórfico tiene el potencial de volverse más eficiente y accesible, desbloqueando nuevas posibilidades en el procesamiento y análisis seguros de datos.
