Desarrollan método innovador para operaciones seguras con datos cifrados sin descifrado

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Un hospital que desee utilizar un servicio de computación en la nube para realizar análisis de datos de inteligencia artificial sobre historiales confidenciales de pacientes necesita garantizar la privacidad de dichos datos durante el procesamiento.

El cifrado homomórfico es un tipo especial de esquema de seguridad que puede proporcionar esta garantía.

Esta técnica cifra los datos de forma que cualquiera pueda realizar cálculos sin descifrarlos, impidiendo que otros obtengan información sobre los historiales subyacentes de los pacientes.

Sin embargo, existen pocas maneras de lograr el cifrado homomórfico, y son tan intensivas en computación que a menudo resultan inviables en el mundo real.

Investigadores del MIT han desarrollado un nuevo enfoque teórico para construir esquemas de cifrado homomórfico que es simple y se basa en herramientas criptográficas computacionalmente ligeras.

Su técnica combina dos herramientas, lo que las hace más potentes que cualquiera de ellas por separado.

Los investigadores aprovechan esto para construir un esquema de cifrado “algo homomórfico“, es decir, que permite a los usuarios realizar un número limitado de operaciones con datos cifrados sin descifrarlos, a diferencia del cifrado totalmente homomórfico, que permite cálculos más complejos.

Esta técnica, algo homomórfica, puede abarcar numerosas aplicaciones, como búsquedas en bases de datos privadas y análisis estadísticos privados.

Si bien este esquema aún es teórico y aún queda mucho trabajo por hacer para que pueda implementarse en la práctica, su estructura matemática más simple podría hacerlo lo suficientemente eficiente como para proteger los datos del usuario en una gama más amplia de escenarios reales.

“El sueño es que escribas tu mensaje de ChatGPT, lo cifres, envíes el mensaje cifrado a ChatGPT y, luego, pueda generar resultados sin siquiera ver lo que le estás preguntando“, afirma Henry Corrigan-Gibbs, profesor de Desarrollo Profesional Douglas Ross de Tecnología de Software en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) del MIT y coautor de un artículo sobre este esquema de seguridad.

Estamos muy lejos de lograrlo, en parte debido a la ineficiencia de estos esquemas.

En este trabajo, buscamos construir esquemas de cifrado homomórfico que no utilicen las herramientas estándar, ya que diferentes enfoques a menudo pueden conducir a construcciones más eficientes y prácticas.

Investigadores del MIT comenzaron a teorizar sobre el cifrado homomórfico en la década de 1970.

Sin embargo, diseñar la estructura matemática necesaria para integrar de forma segura un mensaje con la flexibilidad suficiente para permitir la computación resultó ser un enorme desafío.

El primer esquema de cifrado homomórfico no se diseñó hasta 2009.

“Estos dos requisitos están en conflicto. Por un lado, necesitamos seguridad, pero por otro, necesitamos esta flexibilidad en el homomorfismo. Disponemos de muy pocas vías matemáticas para lograrlo“, afirma Henzinger.

En esencia, los esquemas homomórficos añaden ruido a un mensaje para cifrarlo.

A medida que los algoritmos y los modelos de aprendizaje automático realizan operaciones en ese mensaje cifrado, el ruido inevitablemente aumenta.

Si se calcula durante demasiado tiempo, el ruido puede llegar a eclipsar el mensaje.

“Si se ejecuta una red neuronal profunda con estos datos cifrados, por ejemplo, al final del cálculo, el ruido podría ser mil millones de veces mayor que el mensaje y no se puede descifrar su contenido“, explica Corrigan-Gibbs.

Hay dos maneras principales de solucionar este problema.

Un usuario podría minimizar las operaciones, pero esto restringe el uso de los datos cifrados.

Por otro lado, un usuario podría añadir pasos adicionales para reducir el ruido, pero estas técnicas requieren una gran cantidad de cálculo adicional.

El cifrado homomórfico busca encontrar un punto intermedio entre los usuarios.

Pueden usar esta técnica para realizar operaciones seguras con datos cifrados mediante una clase específica de funciones que evitan que el ruido se descontrole.

Estas funciones, conocidas como polinomios acotados, están diseñadas para evitar operaciones excesivamente complejas.

Por ejemplo, las funciones permiten muchas sumas, pero solo unas pocas multiplicaciones en datos cifrados para evitar generar demasiado ruido adicional.

Los investigadores desarrollaron su esquema combinando dos herramientas criptográficas sencillas.

Comenzaron con un esquema de cifrado homomórfico lineal, que solo puede realizar sumas sobre datos cifrados, y le añadieron una suposición teórica.

Esta suposición criptográfica “eleva” el esquema lineal a uno ligeramente homomórfico, capaz de operar con una clase más amplia de funciones más complejas.

“Por sí sola, esta suposición no nos aporta mucho. Pero al combinarlas, obtenemos algo mucho más potente. Ahora podemos realizar sumas y un número limitado de multiplicaciones“, afirma Henzinger.

El proceso para realizar cifrados homomórficos es bastante sencillo.

El esquema de los investigadores cifra cada dato en una matriz de forma que esta oculta, demostrablemente, los datos subyacentes.

Para realizar sumas o multiplicaciones sobre esos datos cifrados, solo es necesario sumar o multiplicar las matrices correspondientes.

Los investigadores utilizaron pruebas matemáticas para demostrar que su esquema de cifrado teórico proporciona seguridad garantizada cuando las operaciones se limitan a este tipo de funciones polinómicas acotadas.

Ahora que han desarrollado este enfoque teórico, el siguiente paso será adaptarlo a aplicaciones reales.

Para ello, necesitarán que el esquema de cifrado sea lo suficientemente rápido como para ejecutar ciertos tipos de cálculos en hardware moderno.

“Aún no hemos dedicado 10 años a optimizar este esquema, por lo que desconocemos su eficiencia“, afirma Henzinger.

Además, los investigadores esperan ampliar su técnica para permitir operaciones más complejas, acercándose así al desarrollo de un nuevo enfoque para el cifrado totalmente homomórfico.

“Lo emocionante para nosotros es que, al combinar estas dos cosas sencillas, ocurrió algo diferente que no esperábamos.

Nos da esperanza. ¿Qué más podemos hacer ahora? Si añadimos algo más, quizá podamos lograr algo aún más emocionante”, dice Corrigan-Gibbs.

Fuente: IACR

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