Integración De Cifrado Homomórfico E Inteligencia Artificial Para El Análisis Confidencial De Datos: Una Revisión Sistemática
DOI:
https://doi.org/10.15381/risi.v18i2.31702Palabras clave:
cifrado homomórfico, inteligencia artificial, análisis confidencial de datos, privacidad de datos, aprendizaje automáticoResumen
El cifrado homomórfico permite realizar cálculos complejos en datos cifrados sin descifrarlos, protegiendo la privacidad ante la creciente demanda de análisis de datos sensibles mediante inteligencia artificial. Este estudio analizó la combinación de IA y cifrado homomórfico para análisis confidencial de datos, identificando aplicaciones, desafíos y soluciones en literatura científica contemporánea.
Se realizó un análisis sistemático siguiendo normas PRISMA, usando ScienceDirect, Google Académico e IEEE Xplore como fuentes, con criterios específicos para artículos publicados desde 2020. El análisis abarcó ciberseguridad, computación en la nube, aprendizaje federado, industria 4.0 y salud, identificando limitaciones y soluciones criptográficas propuestas.
Los resultados muestran que los esquemas CKKS y BGV han alcanzado madurez suficiente para implementación práctica, aunque persisten desafíos en carga computacional y limitaciones de precisión. Se concluye que esta correlación tecnológica representa la solución más prometedora para procesamiento seguro de datos sensibles, requiriendo investigación futura en marcos estandarizados y algoritmos híbridos para mejorar eficiencia computacional y protección de privacidad.
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Derechos de autor 2025 Renzo Said Florian Villegas, Luis Daniel Zavaleta Mego, Alberto Carlos Mendoza
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