Diseño de un modelo cuántico para multiplicar datos cifrados para preservar seguridad

Abstract

Esta tesis abordó el problema de la multiplicación segura de datos cifrados, donde se requiere preservar la seguridad y la integridad de los datos, con este objetivo se propuso el diseño y validación de un modelo híbrido – clásico cuántico – el cual multiplica polinomios cifrados, parte fundamental del criptosistema homomórfico aproximado Cheon–Kim–Kim-Song (CKKS), fundamentado en el problema Ring Learning With Errors (RLWE). Asimismo, esta solución empleó convoluciones cuánticas mediante la Quantum Fourier Transform (QFT), para explorar sus propiedades de interferencia y superposición en el dominio cuántico criptográfico. Metodológicamente, el modelo se implementó mediante circuitos cuánticos simulados utilizando el framework Qiskit, en conjunto con la librería criptográfica Microsoft SEAL y el lenguaje Python, lo que permitió evaluar el comportamiento del modelo en un entorno mixto – clásico cuántico. Los resultados obtenidos demostraron que el producto calculado sobre datos cifrados mediante un criptosistema homomórfico cuántico corresponde – dentro de un margen de error acotado y controlado – al producto en texto plano, validando que el uso de técnicas cuánticas en un criptosistema clásico no afecta la seguridad de los datos y preserva la fidelidad algebráica. Durante la multiplicación cuántica, los datos permanecieron ininteligibles, accesibles unicamente por un usuario autorizado, lo que constituye un aporte relevante y escalable para el desarrollo de modelos de procesamiento seguro de datos en escenarios cuánticos.