Entrada publicada originariamente en el blog Lobosoft bajo el mismo título.Quienes me conocen saben de mi escepticismo sobre la
computación en la nube. No es que no me parezca un campo apasionante, que lo es, ni que reniegue de la ubicuidad de los datos y del software, pues la considero una configuración de sistemas informáticos válida e interesante hasta cierto punto y para determinados usos. Lo que no me gusta (ya no como profesional de la informática, sino como usuario de la misma) es que mis datos estén diseminados por el mundo y no sentirme dueño de mi software: que este sea única y exclusivamente un servicio (
SaaS).
En lo personal he podido comprobar cómo personas cercanas a mí han sufrido problemas con la disponibilidad del servicio de aplicaciones en la nube y, aunque obviamente esto es algo que puede ocurrirnos con cualesquiera otros de cuantos están involucrados en el proceso, como el acceso a Internet por parte de nuestro proveedor, por ejemplo, lo cierto es que tener un plazo de entrega de un trabajo determinado y no poder llevarlo a cabo porque hay
problemas con los servidores puede resultar algo exasperante. De cualquier forma, esto es soluble mediante replicación de servicios y una mejora de la confianza y la asistencia técnica de los mismos.
Sin embargo, que los datos se encuentren en la nube es una cuestión más delicada. ¿Qué empresa dejaría en un servidor remoto el detalle de sus operaciones contables? ¿Y los datos de sus clientes o trabajadores? ¿Almacenaríamos nuestro historial médico en un disco duro “virtual” accesible a través de Internet? ¿Quién nos asegura que los datos no serán robados, como ocurriera recientemente con las cuentas bancarias de usuarios de Sony? ¿Y que no serán usados por nuestra compañía para ofrecernos otros servicios –como publicidad personalizada– al más puro “estilo Google”?
Este avance es importante ya que el
cifrado homomórfico permitiría vislumbrar un futuro interesante para el almacenamiento de datos en la nube. Sin embargo, desde la publicación del artículo de Ronald L. Rivest en 1978 (
On Data Banks And Privacy Homomorphisms) transcurrieron más de 30 años de debates hasta que se ofreció un posible escenario de resolución de un sistema de cifrado homomórfico completo. Fue en su tesis de doctorado,
A Fully Homomorphic Encryption Scheme, donde Craig Gentry presentó un modelo matemático completamente funcional; con todo, la gran cantidad de cálculos necesarios para hacerlo funcionar llevaron al experto en seguridad Bruce Schneier a afirmar que transcurrirían al menos cuarenta años más hasta que pudiera ser llevado a la práctica un sistema así de complejo con el mismo rendimiento que uno que no use cifrado.
Schneier llegó a sus conclusiones basándose en la ley de Moore y en los
datos aportados por Gentry en un artículo acerca del cifrado homomórfico y el tiempo requerido para llevar a cabo las operaciones de búsqueda por parte de un hipotético Google que usase de este mecanismo de cifrado.
El funcionamiento básico del cifrado homomórfico es el siguiente: supongamos un esquema criptográfico con un sistema de cifrado simétrico o asimétrico donde tenemos dos funciones, C(x,k), que cifra el valor ‘x’ usando la clave ‘k’ y otra D(y,k) que descifra ‘y’ usando la clave ‘k’. Entonces podemos afirmar que
D(C(x,k),k) = x
Esto es así para cualquier sistema de cifrado. Se cumplirá que es homomórfico si además existe un conjunto de pares de funciones (F, G) tales que
D(F(C(x,k)) = G(x)
Las funciones F y G pueden ser o no la misma, pero dada F podemos saber G, y viceversa.
Como resultado de lo anterior, podemos llevar a cabo operaciones sobre los datos cifrados, sin descifrarlos, por lo que el proveedor de servicios no tiene la necesidad de almacenarlos en claro y únicamente nosotros, como clientes, tenemos acceso a los mismos sin cifrar.
¡Ay, qué feliz habría sido nuestro paso por la asignatura de
matemática discreta si hubiéramos encontrado ejemplos así de prácticos en el primer año de carrera! ;)
A pesar de lo interesante del avance de Microsoft y sus aplicaciones prácticas en la nube, los esquemas de cifrado con homomorfismo parcial no son demasiado raros. Por ejemplo, uno que todos conoceréis es RSA, que es homomórfico respecto a la multiplicación. Dadas un par de claves pública y privada (K,k), para todo par de valores ‘x’ e ‘y’ se cumple que:
D(C(x*y,k),K) = x*y
Un posible escenario de uso del cifrado homomórfico podría ser el de una empresa que desee hacer uso de un servicio en la nube para almacenar datos de sus clientes. La explotación de una vulnerabilidad en el servidor podría exponer dichos datos al atacante en un sistema como los actuales y, si el servicio almacenase todos los datos cifrados como mejora de la seguridad, el acceso a los mismos sería demasiado penoso. Imaginemos que nuestra empresa desea realizar una consulta sobre sus datos de clientes para obtener aquellos residentes en una provincia determinada que hayan alcanzado un determinado volumen de compras. La consulta sobre la tabla de clientes requeriría ir descifrando cada una de las filas, comprobar si se cumplen las condiciones requeridas y devolverlo, o no, en función de ello. En un servidor que usase el cifrado homomórfico la consulta se haría sobre los datos cifrados directamente, devolviendo únicamente aquellos que se vieran afectados por la consulta y podrían ser descifrados en el propio equipo del cliente sin ser expuestos a “miradas ajenas” en ningún momento.
En resumen, se trata de un interesante avance en lo tocante a la seguridad y la privacidad en la nube, para evitar que esta devenga en nubarrón.
Para saber más:- Gentry, C., "A Fully Homomorphic Encryption Scheme". [Consultado el 11/08/2011]
- Gentry, C. et al. (2009), "Fully Homomorphic Encryption over the Integers". Eurocrypt 2010. [Consultado el 11/08/2011]
- Gentry, C (2009), "Fully Homomorphic Encryption Using Ideal Lattices". ACM New York. [Consultado el 11/08/2011]
- Rivest, R. L. et al. (1978), "On Data Banks and Privacy Homomorphisms", Massachusetts Institute of Technology. [Consultado el 11/08/2011]
- Stuntz, C. (2010), "A Math Primer for Gentry's Fully Homomorphic Encryption". [Consultado el 11/08/2011]
- "Análisis forense digital en la nube", artículo en IT-Insecurity. [Consultado el 11/08/2011]
