Aplicaciones reales de las pruebas de conocimiento cero en Web3: desde la protección de la privacidad hasta avances en rendimiento

Las pruebas de conocimiento cero (Zero-Knowledge Proof) suenan complejas y abstractas, pero están cambiando silenciosamente las reglas del juego en la cadena de bloques. Desde transacciones privadas hasta escalabilidad Layer2, el alcance de esta tecnología es mucho mayor de lo que la mayoría imagina.

¿Qué problemas resuelve exactamente la prueba de conocimiento cero?

En términos simples, una prueba de conocimiento cero permite que una parte demuestre que algo es cierto sin revelar ninguna información específica.

Imagina que quieres demostrarle a un amigo que tienes más de 1 millón de dólares en tu cuenta, pero sin divulgar tu número de cuenta. Aquí es donde entra en juego la prueba de conocimiento cero: solo necesitas demostrar “tengo más de 1 millón” sin exponer detalles de la cuenta, números específicos o registros de transacciones.

Este concepto fue propuesto por primera vez por Shafi Goldwasser y Silvio Micali en MIT en 1985. Descubrieron que el probador y el verificador pueden establecer confianza intercambiando solo la cantidad mínima de información. En pocas palabras: ambas partes pueden llegar a un acuerdo sin revelar su privacidad.

¿Por qué las cadenas de bloques necesitan urgentemente las pruebas de conocimiento cero?

La privacidad es cada vez más importante. Las plataformas centralizadas tradicionales roban datos de los usuarios y almacenan información personal en bases de datos centralizadas. Si estas bases son atacadas, la filtración de datos puede causar fraudes y estafas en serie. Las transacciones en cadenas públicas son transparentes, lo cual es un problema para usuarios que requieren privacidad financiera.

Los cuellos de botella en rendimiento limitan el desarrollo. En las blockchains tradicionales, cada transacción debe ser verificada varias veces: firma, validez, ejecución de contratos inteligentes. Con las pruebas de conocimiento cero, un mismo cálculo solo necesita ser demostrado una vez, reduciendo significativamente la carga computacional. Es una de las tecnologías clave para la escalabilidad Layer2.

El costo de confianza es demasiado alto. En sistemas descentralizados, los verificadores necesitan acceder a muchos datos para confirmar la validez de las transacciones. Las pruebas de conocimiento cero facilitan y hacen más eficiente la verificación.

De monedas de privacidad a DeFi, las pruebas de conocimiento cero ya están implementadas

El escenario de transacciones anónimas es el más evidente. Monedas como Zcash y Monero utilizan tecnología de pruebas de conocimiento cero para ocultar el remitente, destinatario, tipo y cantidad de activos en las transacciones. Los usuarios pueden realizar transacciones completamente anónimas, y los nodos en la cadena pueden verificar su validez sin ver los detalles.

En cadenas públicas como Ethereum, Tornado Cash ofrece un servicio descentralizado de mezclado sin custodia. Utiliza pruebas de conocimiento cero para ocultar detalles de las transacciones, permitiendo transferencias privadas en la cadena pública. Aunque posteriormente fue cerrado por cuestiones regulatorias, este caso demuestra la viabilidad técnica.

La verificación de identidad también está en proceso de transformación. Los métodos tradicionales requieren enviar información sensible como nombre, correo electrónico, fecha de nacimiento, etc. Con las pruebas de conocimiento cero, los usuarios solo necesitan demostrar “soy mayor de edad” o “soy miembro de cierta plataforma” sin revelar su identidad concreta. Por ejemplo, demostrar que tienes 18 años sin mostrar tu DNI, solo generando una prueba ZK.

El cálculo verificable está liberando potencia computacional. Cuando el costo de cálculo local es alto, los usuarios pueden delegar en terceros (como oráculos) para realizar cálculos. Las pruebas de conocimiento cero permiten a los proveedores demostrar que sus resultados son correctos sin que los usuarios tengan que volver a calcular, generando confianza.

Las votaciones anónimas también son posibles. Bajo un esquema que oculta completamente la identidad, los usuarios pueden demostrar que tienen derecho a votar y emitir su voto sin revelar quiénes son.

¿Cómo funcionan las pruebas de conocimiento cero? Desde juegos de daltonismo hasta validación de Sudoku

El proceso de las pruebas de conocimiento cero debe cumplir con tres elementos clave: integridad, confiabilidad y cero conocimiento.

• Integridad: si la declaración es verdadera, un verificador honesto será convencido.
• Confiabilidad: si la declaración es falsa, ningún engañador podrá engañar.
• Cero conocimiento: el verificador solo sabe que la declaración es verdadera, sin aprender nada más.

Dependiendo del método de verificación, las pruebas de conocimiento cero se dividen en dos grandes categorías:

Esquemas interactivos requieren múltiples rondas de diálogo. Tomemos el clásico ejemplo del “juego de daltonismo”: Alice es daltónica, Bob no. Bob tiene dos bolas iguales, una azul y una roja. Quiere demostrarle a Alice que los colores son diferentes.

El proceso sería así: Alice intercambia aleatoriamente las dos bolas y pregunta “¿las intercambió?”. Si Bob puede ver los colores, dará la respuesta correcta. Repetido varias veces, la confianza de Alice aumenta (la primera vez tiene un 50% de certeza, la segunda un 75%, y así sucesivamente).

Pero este método tiene defectos: cada verificación requiere comenzar desde cero, ambos deben estar presentes, y al verificar con múltiples verificadores, se repite todo el proceso.

Esquemas no interactivos generan una prueba que es válida indefinidamente. Para entenderlo, pensemos en un Sudoku: Alice resuelve un rompecabezas y quiere demostrarlo. Ella coloca la solución en una máquina inalterable, que sigue un protocolo público:

1. Extrae las 9 filas, las mezcla y las coloca en bolsas (9 bolsas).
2. Extrae las 9 columnas, las mezcla y las coloca en bolsas (9 bolsas).
3. Extrae las 9 subcuadrículas 3×3, las mezcla y las coloca en bolsas (9 bolsas).

En total, 27 bolsas. Bob verifica que cada bolsa contenga los dígitos del 1 al 9. Si todo pasa, puede estar seguro de que Alice resolvió el Sudoku, sin aprender nada de la solución concreta.

Este método tiene ventajas claras: la verificación es una sola vez, la prueba es permanente y cualquiera puede usarla para verificar.

Dos grandes enfoques tecnológicos en competencia

Actualmente, en Layer2, el esquema más común es zk-rollup: agrupa varias transacciones y publica una “prueba de validez” en Layer1, demostrando que todas son válidas.

zk-SNARK es “Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge”. Usa curvas elípticas para generar pruebas criptográficas compactas y fáciles de verificar. En Ethereum, verificar un zk-SNARK cuesta aproximadamente 500,000 gas, lo cual es relativamente barato. Proyectos como Zcash, Loopring, zkSync 1.0/2.0, Zigzag, Mina lo utilizan.

Sus ventajas son bajo costo de gas, pero requiere hardware potente y tiene supuestos de confianza (los datos de entrada deben ser confiables).

zk-STARK es “Zero-Knowledge Scalable Transparent Argument of Knowledge”. En comparación con SNARK, sus ventajas son:

• Tiempos de prueba más cortos
• Mejor escalabilidad
• Usa funciones hash, resistentes a ataques cuánticos
• Sin supuestos de confianza

Su desventaja es que la verificación es más costosa. StarkWare (StarkEx, StarkNet) e Immutable X usan esta tecnología.

Los desafíos actuales de las pruebas de conocimiento cero

El costo del hardware sigue siendo alto. Generar pruebas de conocimiento cero implica cálculos complejos como multiplicaciones en vectores y transformadas rápidas de Fourier (FFT). El 70% del tiempo se dedica a MSM (Multi-Scalar Multiplication). Esto requiere hardware especializado, como FPGA (tres veces más barato que GPU, y con más de diez veces mejor eficiencia energética).

La verificación también es costosa. La verificación de zk-STARK puede ser incluso más cara que la de SNARK, lo que limita su uso en aplicaciones masivas.

La trampa de los supuestos de confianza. Los zk-SNARK requieren que los participantes proporcionen parámetros iniciales correctos, pero los usuarios no pueden evaluar la honestidad de los generadores. Si se introducen datos falsos, los usuarios solo pueden confiar ciegamente. Los zk-STARK no tienen este problema, pero los investigadores trabajan en configuraciones no confiables para SNARKs para mejorar la seguridad.

La amenaza de la computación cuántica se acerca. zk-SNARKs basados en firmas digitales de curvas elípticas (ECDSA) son seguros actualmente, pero la computación cuántica podría romperlos. zk-STARKs, que usan funciones hash resistentes a colisiones, tienen protección natural contra los ataques cuánticos.

El futuro de las pruebas de conocimiento cero

El verdadero valor de las pruebas de conocimiento cero radica en que: pueden heredar la seguridad de la cadena subyacente (como Ethereum) y al mismo tiempo mejorar significativamente el rendimiento y la privacidad de las aplicaciones descentralizadas. Agrupar transacciones en la cadena reduce costos, mientras que mantener los datos del usuario fuera de la cadena preserva la privacidad, logrando que las aplicaciones Web3 sean rápidas, seguras y privadas.

Ya no son solo una teoría, sino que están transformando la infraestructura de blockchain. Ya sea para transacciones privadas, autenticación de identidad o escalabilidad Layer2, las pruebas de conocimiento cero juegan un papel cada vez más importante.