Descripción: El Cálculo Seguro Multipartito (MPC, por sus siglas en inglés) es un método criptográfico que permite a múltiples partes colaborar en el cálculo de una función sobre sus entradas privadas, sin revelar esas entradas entre sí. Este enfoque se basa en la premisa de que, aunque cada participante tiene información confidencial, pueden trabajar juntos para obtener un resultado común sin comprometer la privacidad de sus datos. El MPC se fundamenta en técnicas avanzadas de criptografía, como el uso de protocolos de intercambio de claves y funciones de compromiso, que garantizan que las entradas de cada parte permanezcan ocultas durante el proceso de cálculo. Este método es especialmente relevante en contextos donde la privacidad y la seguridad de los datos son primordiales, como en el ámbito financiero, médico o en la gestión de datos sensibles. A medida que la preocupación por la privacidad de los datos crece, el Cálculo Seguro Multipartito se ha convertido en una herramienta esencial para facilitar la colaboración entre organizaciones y personas, permitiendo el análisis de datos conjuntos sin comprometer la confidencialidad de la información involucrada.
Historia: El concepto de Cálculo Seguro Multipartito se formalizó en la década de 1980, con contribuciones significativas de investigadores como Andrew Yao, quien introdujo el protocolo de ‘circuito de puertas’ en 1982. Este protocolo sentó las bases para el desarrollo de métodos que permiten a múltiples partes realizar cálculos conjuntos sin revelar sus datos. A lo largo de los años, el campo ha evolucionado, incorporando técnicas más sofisticadas y eficientes, como el uso de criptografía homomórfica y técnicas de secret sharing. En 2004, se establecieron protocolos más eficientes que mejoraron la escalabilidad y la aplicabilidad del MPC en diversos escenarios, lo que llevó a un aumento en su adopción en diferentes industrias.
Usos: El Cálculo Seguro Multipartito se utiliza en diversas aplicaciones donde la privacidad de los datos es crucial. Entre sus usos más destacados se encuentran el análisis de datos en colaboración entre empresas, la realización de cálculos en entornos de salud donde se manejan datos sensibles de pacientes, y en el ámbito financiero para la evaluación de riesgos y la detección de fraudes. También se aplica en votaciones electrónicas, donde se requiere garantizar la privacidad del voto mientras se asegura la integridad del proceso electoral.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de Cálculo Seguro Multipartito es el uso de este método en la investigación médica, donde diferentes instituciones pueden colaborar en el análisis de datos clínicos sin compartir información confidencial de los pacientes. Otro caso es el desarrollo de modelos de aprendizaje automático en el que varias empresas pueden contribuir con sus datos para entrenar un modelo sin revelar sus bases de datos individuales. Además, en el ámbito financiero, se puede utilizar para calcular el riesgo crediticio de un grupo de prestatarios sin que cada entidad revele la información financiera de sus clientes.
