zkSci: ¿Cómo se aplica la prueba de conocimiento cero a la investigación científica?

Autor: Samuel Akinosho; Compilador: Deep Tide TechFlow

El término "zkSci" se me ocurrió mientras tomaba café en Starbucks y escribía este artículo. He escrito sobre DeSci antes porque estoy fascinado por la fusión de la descentralización (blockchain) y la ciencia. Hace unos meses, entré al mundo de las pruebas de conocimiento cero al unirme a una nueva empresa enfocada en mejorar la privacidad con pruebas de conocimiento cero, y mi interés creció y comencé a explorar posibles conexiones con el campo científico. Aquí presentaré mi investigación y mis hallazgos hasta la fecha.

Prueba de conocimiento cero en la investigación científica

La privacidad siempre ha sido una preocupación importante al compartir datos confidenciales en diversos campos de investigación. A continuación se muestran algunas áreas de aplicaciones prácticas en las que descubrí que las pruebas de conocimiento cero ofrecen una solución prometedora para compartir datos de forma segura y preservando la privacidad.

Intercambio de datos médicos

La investigación médica a menudo implica la colaboración de múltiples instituciones médicas e investigadores que necesitan acceso a los datos de los pacientes para su análisis. Sin embargo, compartir datos médicos sin procesar plantea directamente problemas de privacidad y confidencialidad. Las pruebas de conocimiento cero pueden superar este desafío al permitir a los investigadores compartir estadísticas agregadas o realizar cálculos sobre datos sin revelar registros de pacientes individuales. Por ejemplo, los investigadores pueden verificar la eficacia de un nuevo tratamiento sin acceder a la información médica personal del paciente, garantizando la privacidad y cumpliendo con la normativa de protección de datos.

¿Suena poco práctico? Echemos un vistazo más profundo al proceso:

Intercambio de datos de estadísticas agregadas: los investigadores pueden utilizar pruebas de conocimiento cero para probar afirmaciones sobre estadísticas agregadas de datos. Por ejemplo, pueden demostrar que la edad promedio de los pacientes con una enfermedad específica está dentro de un rango determinado sin revelar la edad de ningún individuo. Al compartir estadísticas agregadas como esta, los investigadores aún pueden obtener información valiosa sin comprometer la privacidad de los pacientes individuales.

Computación que preserva la privacidad: Las pruebas de conocimiento cero permiten a los investigadores realizar cálculos sobre datos cifrados o hash sin descifrar ni revelar el valor subyacente. Por ejemplo, los investigadores podrían utilizar datos médicos cifrados para calcular la eficacia de un nuevo tratamiento, ocultando por completo los detalles reales del tratamiento y los registros médicos de los pacientes.

La utilización de pruebas de conocimiento cero en la investigación médica puede proporcionar ventajas significativas, mejorando la escalabilidad y la colaboración en la industria. Las pruebas de conocimiento cero permiten el intercambio de datos eficiente y escalable entre múltiples instituciones e investigadores en colaboraciones de investigación médica a gran escala. Esta colaboración permite a los investigadores acceder a datos agregados sin exponer información confidencial ni comprometer la privacidad del paciente. Logra un delicado equilibrio entre el descubrimiento basado en datos y la confidencialidad personal, allanando el camino para avances transformadores en la ciencia médica y al mismo tiempo manteniendo los más altos estándares de privacidad y ética de los datos. El entorno colaborativo facilitado por las pruebas de conocimiento cero acelera la investigación y fomenta la innovación en el campo médico, garantizando que la privacidad del paciente esté protegida durante todo el proceso.

Más allá de la investigación médica, varias colaboraciones de investigación implican compartir información confidencial, como algoritmos propietarios, propiedad intelectual o datos gubernamentales clasificados. Las pruebas de conocimiento cero proporcionan un mecanismo poderoso para verificar la autenticidad o exactitud de la información compartida sin revelar el contenido real. Esta capacidad mejora la cooperación y la confianza entre las partes involucradas en un proyecto de investigación sin comprometer la confidencialidad.

Computación remota segura

La informática remota segura es un aspecto importante de la investigación científica que requiere el manejo de datos confidenciales sin exponerlos a terceros. Las pruebas de conocimiento cero (ZKP) son particularmente útiles para permitir la computación remota segura en las siguientes áreas:

Realice análisis genómicos de forma segura: la investigación genómica requiere un análisis a gran escala de datos genéticos para comprender la relación entre los genes y diversas enfermedades. Sin embargo, los datos genómicos son muy sensibles y contienen información personal sobre la composición genómica de un individuo. Utilizando pruebas de conocimiento cero, los investigadores pueden realizar cálculos seguros sobre datos genómicos sin transmitir los datos reales a un servidor centralizado. Esto significa que diferentes instituciones de investigación pueden colaborar en el análisis genómico sin compartir datos genéticos sin procesar, garantizando la privacidad y manteniendo la propiedad de los datos, mientras se avanza en la investigación sobre medicina personalizada y tratamiento de enfermedades.

Investigación ambiental: la investigación ambiental generalmente implica la recopilación de datos de diversas fuentes, incluidas empresas privadas y organizaciones gubernamentales. Las pruebas de conocimiento cero permiten a los investigadores verificar la exactitud de los datos proporcionados por estas entidades sin revelar información de propiedad exclusiva.

Ciencia del clima y simulación climática: la investigación climática implica simulaciones y modelos complejos, a menudo ejecutados en sistemas distribuidos. Se pueden utilizar pruebas de conocimiento cero para verificar los resultados de estas simulaciones sin revelar los datos o algoritmos subyacentes.

Beneficios de evitar la cesión de datos a terceros

Al no transmitir datos genómicos reales a servidores centralizados o a terceros, las pruebas de conocimiento cero mejoran la privacidad y la seguridad de los datos, reduciendo el riesgo de fuga de datos y acceso no autorizado.

Esto protege la integridad de los datos y garantiza el cumplimiento de las normas de protección de datos como HIPAA o GDPR. Además, las pruebas de conocimiento cero permiten una colaboración segura entre instituciones de investigación, lo que permite a los participantes realizar cálculos sobre sus datos y compartir únicamente pruebas criptográficas de los resultados de los cálculos. Esta colaboración fomenta la confianza y la privacidad de los datos entre todas las partes.

Además, las pruebas de conocimiento cero también reducen los gastos generales de transferencia de datos en la investigación genómica porque sólo es necesario intercambiar pruebas de los resultados de los cálculos, en lugar de datos sin procesar. Esta optimización simplifica el análisis genómico colaborativo y promueve avances científicos en medicina personalizada y tratamiento de enfermedades al tiempo que protege los datos genómicos sensibles. En general, las pruebas de conocimiento cero sirven como un enfoque transformador que promueve la investigación genómica segura y que preserva la privacidad y mejora la confianza y la eficiencia en las colaboraciones de investigación en diversos campos.

Prueba de fuente

La prueba de procedencia es una aplicación clave de las pruebas de conocimiento cero (ZKP) que se utilizan para garantizar la autenticidad e integridad de artículos científicos, datos de investigación, registros médicos y otros documentos. Al aprovechar las pruebas de conocimiento cero, las organizaciones y las personas pueden establecer la procedencia y el historial de los datos verificables, garantizando la confianza y la confiabilidad en una era plagada de desinformación y manipulación de datos.

Garantizar la autenticidad de los artículos científicos, los datos de investigación y los registros médicos: con el aumento de las publicaciones en línea y el aumento masivo del contenido digital, garantizar la autenticidad y la integridad de los artículos científicos, los datos de investigación y los registros médicos se ha vuelto fundamental. Los investigadores pueden utilizar pruebas de conocimiento cero para generar pruebas criptográficas que confirmen la fuente y el autor de artículos científicos y datos de investigación. Al hacerlo, pueden demostrar que su trabajo no ha sido alterado ni tergiversado, aumentando la credibilidad y confiabilidad de sus hallazgos, lo cual es especialmente importante en una era de creciente manipulación y desinformación de la información.

Conclusión inacabada

Creo firmemente que zkSci tiene un enorme potencial para mejorar la investigación científica. El poder de zkSci radica en su capacidad para mantener la privacidad y la seguridad de los datos, lo que permite a los investigadores colaborar, compartir información confidencial y realizar cálculos sobre datos cifrados mientras protege la privacidad individual y la propiedad de los datos. Este enfoque innovador tiene el potencial de acelerar el progreso en diversos campos científicos, incluida la genómica, la investigación médica y la investigación ambiental.

A medida que sigo profundizando en el mundo de las pruebas de conocimiento cero, me complace ver que la investigación y el desarrollo en curso abordan activamente los desafíos relacionados con la sobrecarga computacional y la escalabilidad. Esto me da la esperanza de que más investigadores e instituciones adopten ZKP como tecnología de protección de la privacidad, allanando el camino para un futuro en el que la privacidad de los datos y el progreso científico coexistan armoniosamente.

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