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El cifrado homomórfico y el aprendizaje federado están remodelando la forma en que la IA maneja los datos confidenciales. Juntos, permiten un aprendizaje automático seguro y colaborativo sin exponer los datos sin procesar. Este enfoque aborda directamente los problemas de privacidad en sectores como la salud y las finanzas, donde la seguridad de los datos es fundamental. Las principales conclusiones incluyen:
Si bien persisten desafíos como los altos costos computacionales y la administración de claves, la investigación en curso está mejorando la eficiencia y la escalabilidad. Estas tecnologías están sentando las bases para soluciones de IA seguras y centradas en la privacidad en todos los sectores.
El cifrado homomórfico ha dado un salto adelante, haciendo que la IA federada sea más práctica y segura. El progreso reciente consiste en abordar los obstáculos computacionales y, al mismo tiempo, introducir técnicas que refuerzan la seguridad. Estos avances se basan en los principios de privacidad discutidos anteriormente.
Una mejora notable es cifrado selectivo de parámetros, que se centra en cifrar solo los parámetros más sensibles con gran precisión. Al utilizar mapas de sensibilidad para identificar los parámetros clave, los investigadores han logrado un aumento de velocidad 3 veces mayor en comparación con los métodos anteriores. Sin embargo, este enfoque puede dejar expuestos datos menos confidenciales.
Otro desarrollo clave es operaciones por lotes y empaquetado de texto cifrado optimizadas. Este método agrupa varios parámetros del modelo en un solo texto cifrado e incorpora el ruido de privacidad diferencial directamente en los datos cifrados, lo que reduce la cantidad de operaciones homomórficas necesarias.
La aceleración del hardware también ha tenido un gran impacto. En 2023, una biblioteca de GPU que utilizaba RNS-CKKS completó la inferencia de ResNet-20 en solo 8,5 segundos, lo que supone un aumento de velocidad 267 veces mayor que el rendimiento de la CPU. Al reemplazar ReLU por polinomios de bajo grado, el tiempo se redujo aún más, hasta 1,4 segundos. Del mismo modo, un acelerador basado en FPGA (FAB) entrenó un modelo de regresión logística con 11 982 muestras y 196 funciones en solo 0,1 segundos, logrando velocidades 370 veces más rápidas que las CPU de referencia. Estos avances se basan en iniciativas anteriores, como Investigación de Microsoftes Criptonets (2016), que procesó 4.096 imágenes del MNIST en 200 segundos con una precisión del 99%, gracias a las técnicas de empaquetado. Estas mejoras abordan directamente los desafíos de implementación de los sistemas de IA federados.
Los sistemas de aprendizaje federado también se benefician de métodos complementarios que preservan la privacidad. Combinando privacidad diferencial y computación multipartita segura (MPC) ayuda a enmascarar las contribuciones individuales a la vez que reduce los gastos de comunicación hasta en un 90%. Los marcos industriales suelen basarse en la agregación segura para ocultar las actualizaciones de los clientes, y la combinación del MPC con una privacidad diferencial ha demostrado ser eficaz para prevenir la colusión.
Enfoques híbridos que combinan privacidad diferencial (DP), cifrado homomórfico (HE), y computación multipartita segura (SMPC) lograr el mejor equilibrio entre privacidad y rendimiento. Si bien las exigencias computacionales del cifrado homomórfico pueden limitar su uso en escenarios de tiempo real, la privacidad diferencial ofrece una alternativa más escalable, aunque un poco menos sólida. En conjunto, estas técnicas refuerzan la seguridad de los flujos de trabajo de aprendizaje federados y complementan las medidas de privacidad anteriores.
A medida que avanza la computación cuántica, cifrado con resistencia cuántica se está volviendo esencial para salvaguardar los sistemas de cifrado homomórficos. La criptografía basada en celosías se perfila como un fuerte candidato para defenderse de los ataques cuánticos. Al mismo tiempo, los investigadores están estudiando la posibilidad de compartir secretos de forma segura en el período poscuántico. Por ejemplo, el sistema PQSF reduce la sobrecarga informática en aproximadamente un 20% en comparación con los métodos existentes, mientras que Xu y otros han introducido un protocolo de aprendizaje federado (LaF) eficiente en términos de comunicación que combina la seguridad poscuántica con la reducción de los costos de comunicación. Estas innovaciones garantizan que la IA federada siga siendo segura ante los futuros desafíos cuánticos.
Estos avances están sentando las bases para los sistemas de IA que no solo funcionan de manera más eficiente, sino que también son resistentes a las amenazas emergentes. Como lo expresa acertadamente Mohit Sewak, Ph.D.:
«Cifrado homomórfico: donde la privacidad de los datos no solo está protegida, sino que es invencible».
La combinación de avances algorítmicos, técnicas centradas en la privacidad y cifrado con resistencia cuántica está dando forma a una nueva era de sistemas de inteligencia artificial federados, capaces de gestionar datos confidenciales con una seguridad y un rendimiento incomparables.
El cifrado homomórfico es muy prometedor para la IA federada, pero su adopción enfrenta obstáculos notables. Estos van desde obstáculos técnicos y dificultades de implementación hasta problemas de seguridad específicos.
Uno de los mayores inconvenientes del cifrado homomórfico es su alta sobrecarga computacional. Las operaciones que tardan tan solo microsegundos en texto plano pueden prolongarse hasta segundos cuando están cifradas, lo que aumenta la latencia y ralentiza los tiempos de procesamiento. Aditya Pratap Bhuyan, un profesional de TI con experiencia en tecnologías nativas de la nube, destaca este tema:
«Uno de los desafíos más apremiantes del cifrado homomórfico es el rendimiento. La sobrecarga computacional que implica realizar operaciones con datos cifrados es significativamente mayor que la de los métodos tradicionales. Esta ineficiencia puede llevar a un aumento de la latencia y a tiempos de procesamiento más lentos».
Implementar el cifrado homomórfico no es una tarea sencilla. Muchos esquemas tienen dificultades para gestionar directamente determinadas funciones matemáticas habituales en los flujos de trabajo de la IA, lo que requiere soluciones alternativas adicionales. Además, cada operación que se realiza con datos cifrados genera ruido, que se acumula con el tiempo y limita el número de operaciones que pueden realizarse antes de que sea necesario volver a cifrarlos.
Además de esto, la administración de las claves de cifrado en los sistemas de aprendizaje federados distribuidos añade otro nivel de complejidad. La falta de estandarización de los esquemas de cifrado homomórfico dificulta aún más la interoperabilidad, lo que hace que la implementación práctica sea aún más difícil.
Más allá de las ineficiencias técnicas, también hay que prestar atención a los riesgos de seguridad.
Aunque el cifrado homomórfico ofrece una sólida protección de la privacidad, no es invulnerable. Por ejemplo, ataques de inversión de modelos podría extraer información confidencial de los parámetros cifrados del modelo. Del mismo modo, ataques de inferencia de membresía podría revelar si puntos de datos específicos formaban parte del conjunto de datos de entrenamiento.
Esta comparación destaca que, si bien el cifrado homomórfico sobresale en la protección de la privacidad, sus limitaciones a menudo requieren enfoques híbridos. Por ejemplo, plataformas como prompts.ai, que se ocupan de una variedad de flujos de trabajo de inteligencia artificial, se benefician de la combinación de técnicas para equilibrar la seguridad con la usabilidad.
Al considerar el cifrado homomórfico para la IA federada, las organizaciones deben evaluar cuidadosamente estas ventajas y desventajas. Sus sólidas funciones de privacidad lo hacen ideal para situaciones en las que la seguridad prevalece sobre la eficiencia.
El cifrado homomórfico en la IA federada está ganando terreno en las industrias en las que la protección de la privacidad tiene prioridad sobre los costos computacionales. Sus aplicaciones en el mundo real destacan cómo las organizaciones pueden aprovechar la computación cifrada para permitir IA colaborativa garantizando al mismo tiempo la confidencialidad de los datos. Estos ejemplos muestran su impacto en sectores vitales.
Industrias como la salud y las finanzas están liderando la adopción del cifrado homomórfico, lo que demuestra su capacidad para equilibrar la privacidad con la funcionalidad.
Asistencia sanitaria se destaca como un adoptante clave. Por ejemplo, una aplicación combina el BERT con el cifrado de Paillier para analizar los datos de los pacientes de forma segura y, al mismo tiempo, mantener resultados de alta calidad. Utilizando datos del MÍMIC-III base de datos, esta configuración obtuvo una impresionante puntuación de F1 del 99,1%, con una sobrecarga de cifrado de solo 11,3 milisegundos por registro. Esto demuestra que los registros confidenciales de los pacientes pueden procesarse en lenguaje natural sin tener que salir nunca de su estado encriptado.
Otra innovación en el cuidado de la salud implica los sistemas de aprendizaje federado integrados en la cadena de bloques. Estos sistemas permiten a varias organizaciones sanitarias entrenar de forma colaborativa los modelos de IA y, al mismo tiempo, mantener la privacidad de los datos. La cadena de bloques garantiza la transparencia de los procesos y el cifrado homomórfico protege los datos de los pacientes durante los cálculos.
Servicios financieros es otro sector que está adoptando esta tecnología. Por ejemplo, VELOZ y Google Cloud utilizan inteligencia artificial federada para mejorar la detección del fraude. Investigación de IBM también ha demostrado cómo el cifrado homomórfico permite el procesamiento eficiente de redes neuronales a gran escala como AlexNet, con aplicaciones para la detección de fraudes, la evaluación del riesgo crediticio y la optimización de carteras de inversiones.
Anthony Butler, arquitecto jefe de Humain y antiguo ingeniero distinguido de IBM, destaca el valor de este enfoque:
«Permite formas de subcontratación que preservan la privacidad y que involucran datos financieros confidenciales, como la detección de fraudes basada en la nube, la evaluación del riesgo crediticio, las soluciones regtech/suptech o incluso la optimización de la cartera de inversiones. Esto puede reducir el costo marginal de acceder a nuevos servicios o tecnologías innovadoras».
Además, empresas como Lucinity están aprovechando el cifrado homomórfico junto con el aprendizaje federado para compartir información sobre la IA de forma segura sin exponer los datos subyacentes. Esta tecnología también permite a los bancos colaborar en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo o en el análisis de conjuntos de datos combinados, manteniendo los datos individuales cifrados. Este enfoque resuelve el desafío de obtener información colectiva sin comprometer el cumplimiento normativo ni la ventaja competitiva.
El éxito de estas aplicaciones subraya la necesidad de plataformas que simplifiquen los complejos flujos de trabajo involucrados en la computación cifrada. Las plataformas modernas de IA están dando un paso adelante para satisfacer esta necesidad mediante la integración de herramientas que hacen que las estrategias de preservación de la privacidad sean más accesibles.
Toma prompts.ai como ejemplo. Esta plataforma proporciona herramientas diseñadas específicamente para hacer frente a los desafíos de implementar el cifrado homomórfico en escenarios del mundo real. Sus funciones de protección de datos cifrados garantizan que la información confidencial permanezca segura durante los flujos de trabajo de IA multimodales. Esto es particularmente útil para las organizaciones que procesan datos confidenciales mediante modelos lingüísticos de gran tamaño y, al mismo tiempo, cumplen con las normas de privacidad. Además, prompts.ai se integra con su base de datos vectorial para las aplicaciones de recuperación y generación aumentada (RAG), lo que permite realizar operaciones con conjuntos de datos cifrados.
Prompts.ai también admite la colaboración en tiempo real, lo que permite a los equipos distribuidos trabajar en proyectos de IA federados sin comprometer la seguridad de los datos. Sus flujos de trabajo interoperables basados en el modelo de grandes lenguajes (LLM) funcionan a la perfección con diferentes métodos de cifrado y configuraciones de aprendizaje federado, lo que facilita el entrenamiento de los modelos y, al mismo tiempo, mantiene los datos aislados.
El modelo financiero de pago por uso de la plataforma, con seguimiento tokenizado, es especialmente relevante para la IA federada. Ayuda a las organizaciones a monitorear y administrar los costos relacionados con los cálculos cifrados, garantizando la escalabilidad sin gastar de más.
Además, las herramientas para la sincronización en tiempo real y el despliegue incremental permiten a los equipos probar los flujos de trabajo que preservan la privacidad en entornos controlados antes de implementarlos en redes más amplias.
Estos ejemplos demuestran que, si bien persisten los desafíos computacionales, el cifrado homomórfico en la IA federada ha evolucionado para ofrecer beneficios prácticos. La clave está en identificar los casos de uso correctos y aprovechar las plataformas equipadas para gestionar las complejidades de la computación cifrada.
El cifrado homomórfico es muy prometedor para la IA federada, con aplicaciones potenciales que van mucho más allá de los casos de uso actuales. Sin embargo, el progreso depende de abordar los desafíos en materia de eficiencia, alineación normativa y computación multipartita segura. Abordar estas áreas podría moldear el futuro tanto de la industria como de su panorama regulatorio.
Uno de los mayores obstáculos para el cifrado homomórfico es su intensidad computacional. Las implementaciones actuales pueden ser de hasta 360 veces más lento en comparación con los métodos tradicionales, lo que convierte las aplicaciones en tiempo real en un desafío importante. Sin embargo, hay buenas noticias: las investigaciones en curso están abordando activamente estos cuellos de botella mediante avances en el hardware y avances algorítmicos.
Por el lado del hardware, proyectos como SAFE han logrado un 36 veces más rápido en la formación en regresión logística federada. Mientras tanto, las tecnologías emergentes, como la fotónica de silicio, son prometedoras para reducir aún más los tiempos de procesamiento.
La innovación algorítmica es igualmente crítica. Por ejemplo, se ha demostrado un nuevo enfoque que combina el cifrado selectivo de parámetros, los mapas de sensibilidad y el ruido diferencial de privacidad triple mejora de la eficiencia sobre los métodos actuales. Las técnicas optimizadas de empaquetado de texto cifrado también ayudan a reducir la cantidad de operaciones homomórficas necesarias. Incluso la computación cuántica está entrando en escena: la investigación de Google de 2023 explora algoritmos cuánticos que podrían reducir significativamente la sobrecarga computacional y, potencialmente, habilitar aplicaciones en tiempo real para el cifrado homomórfico.
A medida que estos aumentos de eficiencia se hacen más pronunciados, los marcos regulatorios evolucionan para mantenerse al día con estos avances.
El entorno regulatorio del cifrado homomórfico está cambiando rápidamente, lo que presenta tanto desafíos como oportunidades. Leyes como el GDPR y HIPAA, diseñados originalmente para sistemas centralizados, no abordan por completo las necesidades de privacidad únicas de la IA federada. Para cerrar esta brecha, están surgiendo nuevas regulaciones, como la Ley de Gobernanza de Datos de la UE, que obligan a las organizaciones a demostrar una sólida protección de la privacidad en los proyectos colaborativos de IA.
En el sector de la salud, los organismos reguladores, como FDA están introduciendo directrices que fomentan los sistemas de IA que cumplen con la privacidad. Se prevé que el aprendizaje federado, que garantiza que los datos de los pacientes permanezcan en el sitio, crezca un 400% en el cuidado de la salud durante los próximos tres años. Del mismo modo, a medida que los países adopten leyes de protección de datos más estrictas, como el GDPR y CCPA, el sector financiero recurre cada vez más a técnicas de cifrado avanzadas para cumplir con los estándares de cumplimiento. El cifrado homomórfico se está convirtiendo en una herramienta clave en este esfuerzo. El gasto en ciberseguridad también está aumentando, y se espera que los presupuestos por empleado pasen de De 5 dólares en 2018 a 26 dólares en 2028.
El futuro del cifrado homomórfico en la IA federada está repleto de posibilidades de investigación. Un área crítica es la criptografía poscuántica. IBM, entre otros, colabora con instituciones de investigación para desarrollar técnicas que protejan los datos contra las amenazas de la computación cuántica. Los protocolos de administración de claves, que abarcan la generación, distribución y rotación seguras de claves criptográficas, también son fundamentales para escalar los sistemas federados.
Otra frontera interesante es la integración multimodal de la IA, que se centra en permitir cálculos cifrados en varios tipos de datos, como texto, imágenes, audio y vídeo. Sin embargo, lograr una interoperabilidad perfecta entre los diferentes esquemas de cifrado homomórfico sigue siendo un desafío importante. Resolver esto podría desbloquear una integración más fluida en diversas plataformas.
La criptografía basada en celosías también está ganando terreno. Los investigadores están estudiando cómo el aprendizaje automático puede mejorar los métodos basados en redes, lo que podría lograr un equilibrio entre una seguridad sólida y un mejor rendimiento.
A medida que estas áreas de investigación evolucionen, el cifrado homomórfico está a punto de convertirse en la piedra angular de la IA federada. Gracias a las mejoras en la eficiencia computacional y a unos marcos regulatorios más claros, la tecnología está preparada para combinar el cifrado avanzado con el análisis y el aprendizaje automático que preservan la privacidad, allanando el camino para aplicaciones empresariales prácticas e impactantes.
El cifrado homomórfico está demostrando ser una fuerza transformadora para la IA federada, ya que ofrece una forma sólida de proteger la privacidad y, al mismo tiempo, permite el aprendizaje automático colaborativo en varios sectores. Al combinar el aprendizaje federado con el cifrado homomórfico, tanto el almacenamiento de datos como la computación están protegidos, lo que garantiza la privacidad en cada paso.
Los beneficios potenciales son sorprendentes. Por ejemplo, en el sector de la salud, se prevé que la adopción del aprendizaje federado aumente un 400% en los próximos tres años. Este crecimiento se ve impulsado por su capacidad para facilitar la investigación en inteligencia artificial sin exponer la información confidencial de los pacientes. Estos avances destacan cómo esta tecnología está pasando de la teoría a las aplicaciones prácticas.
Las principales empresas de tecnología ya están demostrando el potencial del aprendizaje federado al incorporarlo en las aplicaciones de consumo. Esto no solo mejora la experiencia de los usuarios, sino que también demuestra el compromiso con una sólida protección de la privacidad.
La eficiencia es otra área de progreso. Las implementaciones actuales dedican menos del 5% del tiempo computacional a los procesos de cifrado y descifrado. Con las mejoras continuas en el hardware y los algoritmos, los desafíos pendientes se abordan de manera constante, lo que hace que la implementación a gran escala sea más factible.
A medida que las regulaciones como el GDPR y la CCPA sigan evolucionando, las organizaciones que adopten el cifrado homomórfico y el aprendizaje federado se encontrarán mejor preparadas para cumplir con los requisitos de cumplimiento. Invertir en estas tecnologías ofrece una doble ventaja: mantenerse a la vanguardia en el cumplimiento normativo y, al mismo tiempo, mantener una ventaja competitiva. La sinergia entre la mejora de la privacidad, la mejora del rendimiento de la IA y la alineación normativa proporciona una hoja de ruta clara para las empresas que desean aprovechar la IA de forma segura.
El futuro del cifrado homomórfico en la IA federada parece prometedor. A medida que la investigación supera los límites, las aplicaciones potenciales en sectores como la salud y las finanzas se están expandiendo rápidamente. Para las empresas que están listas para adoptar esta tecnología, la capacidad de proteger los datos sin comprometer las capacidades analíticas la convierte en una solución atractiva. Plataformas como prompts.ai ya están contribuyendo al permitir flujos de trabajo que preservan la privacidad e integran técnicas de cifrado avanzadas con el aprendizaje federado, lo que allana el camino para soluciones de inteligencia artificial seguras y eficientes. Esta evolución subraya el creciente compromiso de salvaguardar la integridad de los datos y, al mismo tiempo, aprovechar todo el potencial de la IA.
El cifrado homomórfico desempeña un papel fundamental en la protección de la privacidad dentro de los sistemas de IA federados. Lo que lo hace destacar es su capacidad para mantener los datos cifrados incluso mientras se procesan. Esto significa que la información confidencial permanece segura durante tareas como la capacitación y la agregación de modelos, incluso cuando varias partes colaboran. Supone un punto de inflexión para la privacidad en el aprendizaje automático.
Dicho esto, no está exento de desafíos. Las exigencias informáticas son elevadas, y la sobrecarga adicional de comunicación puede ralentizar el proceso de formación, lo que requiere una gran cantidad de recursos para gestionarlos. Además, la gestión de las claves de cifrado y la mitigación de riesgos, como las filtraciones durante las actualizaciones de los modelos, introducen niveles adicionales de complejidad. Sin embargo, los avances en curso están dando pasos agigantados para abordar estos problemas, mejorando gradualmente su practicidad y eficiencia en escenarios del mundo real.
Los avances recientes en el diseño de hardware y algoritmos han supuesto cifrado homomórfico más práctico para el uso en tiempo real. Por ejemplo, los sistemas acelerados por GPU, como el CMP-FHE, han aumentado considerablemente la velocidad de procesamiento, lo que permite el cifrado totalmente homomórfico (FHE) para gestionar tareas que exigen cálculos rápidos. Desde el punto de vista algorítmico, innovaciones como la Esquema Cheon-Kim-Kim-Song (CKKS) se han ajustado para gestionar las operaciones de punto flotante de manera más eficaz, lo que reduce la carga computacional.
Estos avances están abriendo nuevas puertas para el procesamiento de datos en tiempo real en los sistemas de IA federados al mejorar las velocidades de cifrado y reducir los requisitos de recursos. Con la investigación en curso, el cifrado homomórfico se está convirtiendo cada vez más en una opción más sólida para operaciones de IA seguras y eficientes.
Métodos de preservación de la privacidad como privacidad diferencial, computación multipartita segura (SMPC), y cifrado homomórfico desempeñan un papel crucial en la protección de los datos dentro de los sistemas de aprendizaje federados.
Al combinar estas técnicas, el aprendizaje federado logra una defensa sólida y por capas para la información confidencial. Este enfoque no solo garantiza una colaboración segura, sino que también protege la privacidad sin comprometer la precisión de los modelos de IA.
