Prueba de conocimiento cero: la revolución en protección de la privacidad y confianza en blockchain

Imagina que necesitas demostrarle a un amigo que conoces un secreto, pero sin revelar en sí ese secreto: esta aparente contradicción es precisamente el problema que las pruebas de conocimiento cero buscan resolver. Las pruebas de conocimiento cero son una técnica criptográfica que permite a una parte demostrar a otra la veracidad de una afirmación sin divulgar ninguna información concreta. Este concepto, propuesto por primera vez por Shafi Goldwasser y Silvio Micali en MIT en 1985, está convirtiéndose en una tecnología clave en el ámbito de blockchain y protección de la privacidad.

Entendiendo la esencia de las pruebas de conocimiento cero en la vida cotidiana

El atractivo de las pruebas de conocimiento cero radica en su amplia aplicabilidad. Imagina un escenario sencillo: quieres demostrar que sabes cocinar, pero no quieres que tu familia vea lo desordenado que estás en la cocina. La solución es elegante: entras solo en la cocina y, al final, solo muestras el plato terminado, lo cual basta para demostrar tu habilidad culinaria sin revelar detalles del proceso.

Eso es lo ingenioso de las pruebas de conocimiento cero. Establecen un mecanismo de confianza que minimiza el intercambio de información entre las partes. El probador (prover) puede confirmar a la verificación (verifier) que un hecho es cierto, sin que este último aprenda nada más que la veracidad del hecho. Este mecanismo rompe con el supuesto tradicional de confianza: “se necesita conocer todos los detalles para verificar la verdad”.

En criptografía, esto se conoce como las tres características básicas de las pruebas de conocimiento cero: integridad, que asegura que un probador honesto puede convencer a un verificador honesto; fiabilidad, que hace casi imposible que un engañador pase la verificación; y zero-knowledge (sin conocimiento), que garantiza que no se divulgue ninguna información oculta durante el proceso. Estas tres propiedades constituyen la base teórica de las pruebas de conocimiento cero.

Privacidad, identidad, eficiencia: por qué las pruebas de conocimiento cero son cruciales

En la actualidad, la crisis de privacidad en internet es evidente. Muchas aplicaciones recopilan datos de usuarios de forma masiva, almacenando información personal (PII) en bases de datos centralizadas, que se convierten en objetivos de hackers. Cuando se produce una filtración, surgen problemas como el robo de identidad y fraudes. Las pruebas de conocimiento cero ofrecen una salida: los usuarios pueden demostrar su identidad o permisos sin revelar su información real.

En autenticación de identidad, las pruebas de conocimiento cero abren nuevas posibilidades. Puedes demostrar en una plataforma que tienes más de 18 años sin tener que proporcionar tu DNI o año de nacimiento. También puedes demostrar que eres miembro de un servicio sin revelar detalles de tu cuenta. Esta divulgación selectiva protege mucho la privacidad del usuario y resuelve las necesidades de verificación de identidad de las plataformas.

Para el ecosistema blockchain, las pruebas de conocimiento cero han dado origen a las monedas de privacidad. Proyectos como Zcash y Monero utilizan esta tecnología para ocultar completamente las direcciones de las partes en la transacción, el tipo de activos, el monto y la marca de tiempo, incluso si la transacción es visible en la cadena pública, nadie puede rastrear el flujo de fondos. Tornado Cash ha llevado esta tecnología a Ethereum, permitiendo transacciones privadas y cambiando radicalmente el panorama de la privacidad en blockchain.

Más aún, las pruebas de conocimiento cero están resolviendo problemas de escalabilidad en blockchain. En soluciones de capa 2, varias transacciones se agrupan y se genera una prueba de validez mediante una prueba de conocimiento cero. Los verificadores no necesitan volver a ejecutar todos los cálculos, solo verificar esta prueba, lo que reduce significativamente la carga en la red y acelera el procesamiento de transacciones.

El cálculo verificable también abre nuevas aplicaciones. Cuando los dispositivos de los usuarios tienen poca capacidad de procesamiento o los costos locales son altos, servicios de terceros (como los oráculos de Chainlink) pueden realizar los cálculos y generar una prueba de conocimiento cero que demuestre que el resultado es correcto. Esto permite externalizar cálculos complejos de forma segura, sin preocuparse de que los resultados sean manipulados.

Dos caminos en las pruebas de conocimiento cero: interactivo vs no interactivo

Las pruebas de conocimiento cero se pueden implementar en dos grandes categorías, que representan diferentes compromisos tecnológicos.

El esquema interactivo tiene una lógica clara. El probador y el verificador deben mantener varias rondas de diálogo, en las que el verificador desafía continuamente al probador, y este responde, hasta que el verificador esté convencido. Un ejemplo clásico para entender esto es el problema del daltonismo.

Supón que Alice es daltónica y Bob tiene dos bolas iguales, una azul y una roja. Bob necesita demostrar que las bolas tienen colores diferentes. Coloca las bolas detrás de su espalda, intercambiándolas aleatoriamente, y pregunta a Alice si hizo el intercambio. Si Alice puede ver los colores, siempre responderá correctamente. Una sola prueba tiene un 50% de precisión, pero si Bob acierta varias veces consecutivas, la probabilidad de engaño disminuye a (1/2)^n. Con suficientes rondas, la probabilidad de que la verificación sea correcta se acerca al 100%.

Pero los esquemas interactivos tienen limitaciones evidentes: cada verificación requiere todo el proceso completo, y ambas partes deben estar presentes al mismo tiempo, además de que cada verificador necesita demostrar la validez por separado. Esto representa un gran obstáculo en aplicaciones reales.

Los esquemas no interactivos surgen para eliminar estas limitaciones. El probador genera una prueba que puede ser verificada de forma independiente, sin interacción alguna. Manuel Blum, Paul Feldman y Silvio Micali idearon esta idea introduciendo una clave compartida, permitiendo que la prueba se pueda verificar sin revelar información.

Un ejemplo para entender las pruebas no interactivas es el Sudoku. Alice resuelve un Sudoku complejo y necesita demostrarlo sin revelar la solución. Ella introduce la pregunta y la respuesta en una máquina inalterable. La máquina genera 27 bolsas: 9 con los números de cada fila (desordenados), 9 con los de cada columna, y 9 con cada subcuadro 3×3. Bob revisa estas bolsas y, si cada una contiene los números del 1 al 9 sin repeticiones, puede estar seguro de que Alice resolvió el Sudoku, sin conocer la solución en sí.

En comparación con los esquemas interactivos, las pruebas no interactivas tienen ventajas claras: la prueba generada una sola vez puede verificarse infinitas veces, sin necesidad de comunicación repetida, y cualquiera que tenga la prueba y el algoritmo de verificación puede comprobarla. Esto hace que las pruebas de conocimiento cero sean viables en sistemas prácticos.

SNARK y STARK: opciones tecnológicas en las pruebas de conocimiento cero

Cuando las pruebas de conocimiento cero pasan de la teoría a la práctica, los investigadores desarrollan varias soluciones específicas, siendo zk-SNARK y zk-STARK las dos opciones principales.

zk-SNARK significa “Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge”. Genera pruebas muy pequeñas y de verificación rápida. Utiliza criptografía de curvas elípticas basada en problemas de logaritmos discretos, que en la actualidad son muy seguros. La eficiencia de las operaciones en curvas elípticas hace que la verificación en Ethereum sea relativamente económica. Proyectos como Zcash, Loopring, zkSync y Mina usan zk-SNARK, en aplicaciones que van desde monedas de privacidad hasta soluciones de capa 2.

Por otro lado, zk-STARK representa otra línea tecnológica. Su nombre completo es “Zero-Knowledge Scalable Transparent Argument of Knowledge”. Usa funciones hash en lugar de curvas elípticas, lo que le otorga ventajas únicas: tiempos de prueba más cortos y mayor escalabilidad. Además, al basarse en funciones hash en lugar de claves públicas y privadas, se considera resistente a amenazas de computación cuántica, una de sus características más destacadas. Los creadores de STARK, Eli Ben-Sasson y StarkWare, han desarrollado ecosistemas como StarkEx y StarkNet, y proyectos como Immutable X también se basan en STARK.

La elección entre ambas opciones implica un compromiso: zk-SNARK produce pruebas más pequeñas, con verificación más rápida y menor costo actual, pero enfrenta amenazas cuánticas; zk-STARK genera pruebas más grandes, con verificaciones algo más complejas y costos mayores, pero ofrece mayor seguridad a largo plazo. También existen soluciones híbridas como PLONK y Bulletproofs, que ofrecen balances diferentes según el escenario.

En aplicaciones reales, la escalabilidad de capa 2 es el campo de mayor impacto para las pruebas de conocimiento cero. zk-rollup agrupa cientos de transacciones y las publica en la cadena, junto con una prueba de validez. Esta prueba, llamada “proof of validity”, solo requiere que el verificador compruebe la prueba, sin volver a calcular, reduciendo mucho los costos en la cadena. Es la conversión más exitosa de la teoría a la práctica en el mercado.

Retos actuales y caminos futuros en las pruebas de conocimiento cero

A pesar de su potencial, la implementación práctica de las pruebas de conocimiento cero enfrenta múltiples desafíos.

El primero es el costo computacional. Generar una prueba requiere realizar operaciones intensivas como multiplicaciones en matrices (MSM) y transformadas rápidas de Fourier (FFT). Estas operaciones consumen mucho tiempo, y en sistemas complejos, aproximadamente el 70% del tiempo se dedica a MSM y el 30% a FFT. Actualmente, se utilizan aceleradores de hardware, siendo las FPGA (Field Programmable Gate Arrays) la opción más eficiente, con costos solo un tercio de los de las GPU de alta gama y una eficiencia energética superior a diez veces. Esto implica que la adopción masiva de ZK necesita infraestructura hardware adecuada.

El segundo problema es el costo de verificación. En Ethereum, verificar una prueba zk-SNARK consume aproximadamente 500,000 gas, y zk-STARK aún más. Aunque esto es mucho menor que volver a calcular toda la transacción, sigue siendo una carga para la red.

El tercer riesgo es la confianza en la configuración inicial. zk-SNARK requiere parámetros públicos iniciales, que deben ser generados honestamente. Si alguien introduce datos falsos, otros no pueden detectarlo fácilmente. Aunque se están desarrollando métodos de “configuración no confiable”, sigue siendo una vulnerabilidad. zk-STARK evita este problema completamente, ya que no requiere confianza en una configuración previa.

El cuarto riesgo a largo plazo es la computación cuántica. zk-SNARK depende de algoritmos de firma digital en curvas elípticas (ECDSA), que podrían ser vulnerables ante un futuro ordenador cuántico. zk-STARK, basado en funciones hash resistentes a colisiones, es considerado más seguro a largo plazo frente a ataques cuánticos.

A pesar de estos desafíos, el camino de desarrollo de las pruebas de conocimiento cero está claro. La investigación continúa optimizando la generación y verificación de pruebas, y surgen nuevas soluciones hardware. En el plano de aplicaciones, estas tecnologías se expanden desde monedas de privacidad y escalabilidad de capa 2 hacia autenticación, cálculo verificable, votaciones anónimas y más. En el contexto de Web3, las pruebas de conocimiento cero ayudan a que los desarrolladores mantengan la seguridad y descentralización de blockchain, a la vez que ofrecen un rendimiento cercano al de Web2 y protegen la privacidad del usuario. El futuro de esta tecnología es un campo que merece atención continua.