Los algoritmos mejoran la forma en que protegemos nuestros datos

Los científicos han desarrollado algoritmos capaces de medir, de forma mucho más eficiente, qué tan complicado sería para un atacante adivinar las claves secretas de los sistemas criptográficos.

Los algoritmos mejoran la forma en que protegemos nuestros datos
Foto: Istock

Los científicos del Instituto de Ciencia y Tecnología Daegu Gyeongbuk (DGIS), en Corea, acaban de desarrollar una serie de algoritmos que miden, de manera más eficiente, qué tan difícil sería para un atacante dar con las claves secretas de los sistemas criptográficos.

El enfoque que han utilizado ha sido publicado en la revista ‘IEEE Transactions on Information Forensics and Security’, y podría ser de mucha utilidad a la hora de disminuir la complejidad computacional necesaria para la validación de la seguridad del cifrado.

La criptografía se utiliza en ciberseguridad con la finalidad de proteger la información de los usuarios. En este sentido, la numeración aleatoria es esencial a la hora de generar información criptográfica. Y, precisamente, es esta aleatoriedad la principal responsable de la seguridad de los diferentes sistemas criptográficos.

Los científicos utilizan la ‘minientropía’, una métrica útil para estimar y validar qué tan buena es una determinada fuente para la generación de números aleatorios usados para el cifrado de datos. Esto significa que aquellos datos que disponen de una ‘baja entropía’ son más sencillos de descifrar, mientras que los que cuentan con ‘alta entropía’ son mucho más difíciles.

Pero como señalan los expertos, estimar con precisión la minientropía, sobre todo para algunos tipos de fuentes, es algo complicado, lo que puede derivar en subestimaciones.

Para solucionarlo, los científicos desarrollaron un algoritmo capaz de estimar la minientropía en función de un conjunto de datos completo y un estimador que solo precisa de muestras de datos limitadas.

La precisión de este último elemento mejora a medida que aumenta la cantidad de muestras de datos, y no necesita almacenar conjuntos de datos completos, de manera que puede ser utilizado en aplicaciones con estrictas restricciones de memoria, hardware y almacenamiento, como dispositivos del Internet de las cosas (IoT).

Según las pruebas llevadas a cabo por los especialistas, sus evaluaciones mostraron que los algoritmos podían estimar la minientropía 500 veces más rápido que el algoritmo estándar actual, a la vez que se mantiene la precisión de la estimación.

De esta manera, los científicos responsables de este estudio se encuentran en estos momentos trabajando para mejorar la precisión tanto de este como de otros algoritmos, con la finalidad de estimar la entropía en criptografía, y cómo mejorar la privacidad en las diferentes aplicaciones de aprendizaje automático.

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