¿Qué es la encriptación homomórfica y por qué se usa en ML?

El cifrado homomórfico es un método criptográfico que permite realizar cálculos sobre datos cifrados sin descifrarlos. El resultado de estos cálculos, después de descifrarlos, coincide con el resultado que se obtendría al realizar cálculos sobre los datos originales en claro.

En el contexto del aprendizaje automático, esto es importante para garantizar la confidencialidad de los datos. Por ejemplo, se puede entrenar un modelo o hacer predicciones sobre datos cifrados del cliente sin revelar su contenido al servidor o servicio en la nube.

Ejemplo de aplicación:

• El cliente cifra sus datos y los envía al servicio de ML.
• El servicio realiza cálculos (por ejemplo, predicciones) sobre los datos cifrados.
• El cliente descifra el resultado obtenido y recibe la respuesta, sin revelar sus datos.

De esta manera, el cifrado homomórfico ayuda a proteger la privacidad y seguridad de los datos en escenarios de ML.