Descripción: El cómputo multipartito es un método criptográfico que permite a múltiples partes calcular una función sobre sus entradas mientras mantiene esas entradas privadas. Este enfoque es fundamental en el ámbito del aprendizaje federado, donde los datos sensibles no se comparten directamente entre las partes, sino que se utilizan algoritmos que permiten el procesamiento colaborativo sin comprometer la privacidad. Las características principales del cómputo multipartito incluyen la seguridad, ya que las entradas de cada parte permanecen ocultas, y la eficiencia, ya que permite realizar cálculos complejos sin necesidad de centralizar los datos. Este método es especialmente relevante en contextos donde la privacidad y la seguridad de los datos son primordiales, como en el sector de la salud, finanzas y en aplicaciones de inteligencia artificial. Al permitir que diferentes entidades colaboren en el análisis de datos sin revelar información sensible, el cómputo multipartito se convierte en una herramienta poderosa para la innovación y el desarrollo de modelos predictivos, garantizando al mismo tiempo la protección de la información personal.
Historia: El concepto de cómputo multipartito se formalizó en la década de 1980, con trabajos pioneros de criptógrafos como Andrew Yao, quien introdujo el protocolo de ‘cómputo seguro’ en 1982. Desde entonces, ha evolucionado significativamente, impulsado por la creciente necesidad de privacidad en el manejo de datos. A lo largo de los años, se han desarrollado diversos protocolos y técnicas que han mejorado la eficiencia y la aplicabilidad del cómputo multipartito en diferentes dominios.
Usos: El cómputo multipartito se utiliza en diversas aplicaciones que requieren la colaboración de múltiples partes sin comprometer la privacidad de los datos. Esto incluye el análisis de datos en el sector de la salud, donde diferentes instituciones pueden colaborar en investigaciones sin compartir datos sensibles. También se aplica en el ámbito financiero para el análisis de riesgos y fraudes, así como en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial que requieren datos de múltiples fuentes.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de cómputo multipartito es el uso de esta técnica en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático en el sector de la salud, donde hospitales pueden colaborar para mejorar diagnósticos sin revelar información de pacientes. Otro caso es el análisis de datos financieros entre bancos para detectar patrones de fraude sin intercambiar información confidencial.
