La Trinidad de la Privacidad: Zk + FHE + MPC > Zk = Prueba de Conocimiento Cero Zk se está discutiendo ampliamente en Web3. Tenemos algunas grandes mentes construyendo tecnología Zk para la futura generación de internet. Zk te permite probar que algo es cierto sin revelar la información subyacente. En Web3, eso se traduce en probar la propiedad de fondos, identidades o cálculos sin exponer los datos en bruto. Se ha realizado una investigación significativa por parte de algunos de los cerebros brillantes en este espacio también, pero aún no hemos visto una implementación real escalable de Zk en Web3. En este momento, la adopción más visible de Zk es en forma de ZK-Rollups y ZK-EVMs que ayudan a Ethereum a escalar. Pero la visión más amplia va mucho más allá de transacciones más baratas. Zk podría algún día impulsar sistemas de votación privados, redes sociales privadas y productos financieros resistentes a la censura. El desafío radica en la eficiencia computacional. Generar y verificar pruebas requiere matemáticas complejas, y aunque equipos como @StarkWareLtd, @zksync, @boundless_xyz y @SuccinctLabs están progresando, la tecnología aún está en sus primeras etapas para la adopción a escala de consumidores. > FHE = Cifrado Homomórfico Total FHE permite la computación sobre información cifrada sin descifrarla, lo cual es muy prometedor para el futuro. Imagina poder realizar análisis sobre datos médicos o registros financieros sin ver nunca los datos en bruto reales. El resultado se calcula, pero las entradas permanecen privadas. Esa es la promesa de FHE. Sin embargo, tiene sus propios desafíos en términos de costo y eficiencia computacional. En este momento, incluso cálculos pequeños pueden ser miles de veces más lentos en comparación con ejecutarlos en texto plano. Por eso, la mayoría del trabajo de FHE aún está en la fase de investigación académica y empresarial. Aún así, el potencial es revolucionario. En un futuro donde FHE madure, las dApps de Web3 podrían procesar transacciones de usuarios, los protocolos DeFi podrían verificar posiciones, y los sistemas de IA podrían entrenarse en conjuntos de datos sensibles sin exponer ninguna información del usuario. Gigantes tecnológicos como Google, IBM y Microsoft ya están experimentando con FHE para servicios en la nube que preservan la privacidad, lo que significa que la carrera por los avances está muy viva. ...