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diff --git a/es/blog/malicious-validators/index.html b/es/blog/malicious-validators/index.html index c47eff3..d207b8c 100644 --- a/es/blog/malicious-validators/index.html +++ b/es/blog/malicious-validators/index.html @@ -5,7 +5,7 @@ The Danger of Malicious Block Proposers in Maximal Extractable Value | Sakundi - Blockchain data analysis with AI - + @@ -15,7 +15,7 @@ - + \ No newline at end of file diff --git a/es/blog/tikuna-contribution/index.html b/es/blog/tikuna-contribution/index.html index 350d0a7..a89cd16 100644 --- a/es/blog/tikuna-contribution/index.html +++ b/es/blog/tikuna-contribution/index.html @@ -5,7 +5,7 @@ Tikuna - Nuestra contribución a la seguridad en la blockchain | Sakundi - Blockchain data analysis with AI - + @@ -15,7 +15,7 @@ - + \ No newline at end of file diff --git a/es/blog/tikuna-final-blogpost-fase1/index.html b/es/blog/tikuna-final-blogpost-fase1/index.html index 3d9ceb9..28d2283 100644 --- a/es/blog/tikuna-final-blogpost-fase1/index.html +++ b/es/blog/tikuna-final-blogpost-fase1/index.html @@ -5,7 +5,7 @@ Anunciando la Entrega de Nuestro Proyecto Tikuna en la Fase de Prueba de Concepto | Sakundi - Blockchain data analysis with AI - + @@ -17,7 +17,7 @@ - + \ No newline at end of file diff --git a/es/docs/about/sakundi/index.html b/es/docs/about/sakundi/index.html index d267341..f8d6d2d 100644 --- a/es/docs/about/sakundi/index.html +++ b/es/docs/about/sakundi/index.html @@ -5,7 +5,7 @@ Acerca Sakundi | Sakundi - Blockchain data analysis with AI - + @@ -15,7 +15,7 @@ - + \ No newline at end of file diff --git a/es/docs/about/team/index.html b/es/docs/about/team/index.html index fa62ee4..3493ff7 100644 --- a/es/docs/about/team/index.html +++ b/es/docs/about/team/index.html @@ -5,7 +5,7 @@ El equipo de Tikuna | Sakundi - Blockchain data analysis with AI - + @@ -15,7 +15,7 @@ - + \ No newline at end of file diff --git a/es/docs/research/glossary/index.html b/es/docs/research/glossary/index.html index 14e973f..e1c0935 100644 --- 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Sakundi - Blockchain data analysis with AI - + @@ -15,7 +15,7 @@ - + \ No newline at end of file diff --git a/es/docs/user-section/registration-and-account-setup/index.html b/es/docs/user-section/registration-and-account-setup/index.html index d85cdef..e1bdd2f 100644 --- a/es/docs/user-section/registration-and-account-setup/index.html +++ b/es/docs/user-section/registration-and-account-setup/index.html @@ -5,7 +5,7 @@ Registro y Configuración de la Cuenta | Sakundi - Blockchain data analysis with AI - + @@ -18,7 +18,7 @@ - + \ No newline at end of file diff --git a/es/docs/user-section/support-and-resources/index.html b/es/docs/user-section/support-and-resources/index.html index 57e698a..3de3e6c 100644 --- a/es/docs/user-section/support-and-resources/index.html +++ b/es/docs/user-section/support-and-resources/index.html @@ -5,7 +5,7 @@ Soporte y Recursos | Sakundi - Blockchain data analysis with AI - + @@ -15,7 +15,7 @@ - + \ No newline at end of file diff --git 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¿Qué es ZK Firma Digital?

ZK Firma Digital es un protocolo de conocimiento cero que permite a los titulares de una tarjeta de identidad digital firmada por el gobierno probar su identidad de una manera que preserva la privacidad. La solución proporciona herramientas para generar y verificar pruebas, autenticar usuarios y realizar verificaciones utilizando tecnologías Web2 o Web3. El servicio se ofrece inicialmente para Costa Rica.

El proyecto tiene como objetivo desarrollar una solución de infraestructura basada en pruebas de conocimiento cero para mejorar el sistema de identidad digital. Nos esforzamos por fortalecer la privacidad de los ciudadanos minimizando la recolección de datos, permitiendo que las personas accedan a una amplia gama de servicios valiosos sin divulgar información sensible.

¿Qué problemas resuelve este proyecto?

Cada día, datos sensibles de los usuarios se filtran a empresas privadas, delincuentes y otras organizaciones. Este hecho ocurre porque la tecnología que usamos a diario tiene una fuerte tendencia a recolectar información de las personas, información que muchas veces no tiene ningún propósito para el usuario. Estos datos recopilados suelen venderse a otras organizaciones o gobiernos, o generalmente se pierden en ciberataques.

A veces, los proveedores de servicios necesitan identificar a sus usuarios como personas reales, especialmente cuando las regulaciones lo exigen. Es necesario encontrar una forma en que el usuario pueda demostrar su identidad de una manera que no exponga información sensible, pero que sea completamente confiable y verificable por el proveedor de servicios. Esta confianza podría provenir, por ejemplo, de la identidad digital proporcionada por el gobierno.

¿Cómo resolvemos estos problemas?

Hemos utilizado una de las innovaciones más significativas en criptografía de los últimos años, llamada pruebas de conocimiento cero (ZKP, por sus siglas en inglés). Este tipo de criptografía permite que el usuario demuestre que posee cierta información sin revelar realmente los datos.

Por ejemplo, un usuario puede demostrar que conoce una clave privada sin enviarla a través de Internet. Otro ejemplo es que puede demostrar que posee una clave secreta que pertenece a un par de claves públicas y privadas sin compartir la clave secreta.

Las ZKP permiten al usuario crear una prueba matemática de que posee cierta información que puede ser validada por un tercero, llamado el verificador. En nuestro caso de uso, extraemos el certificado digital de la tarjeta de identidad localmente en el dispositivo del usuario y creamos una prueba anónima de dicho certificado. De esta manera, el usuario puede demostrar que tiene una identidad validada (firmada) por el gobierno sin enviar realmente el certificado ni la información sensible contenida en él. Por otro lado, dependiendo del caso de uso, el proveedor de servicios puede solicitar al usuario revelar información específica del certificado, algo que el usuario tiene que aceptar y confirmar.

Esta solución permitirá a los ciudadanos verificar su identidad y proporcionar información específica sin revelar detalles personales. Al minimizar la distribución de datos sensibles entre diversas instituciones y empresas, podemos reducir significativamente el riesgo de robo de datos. Además, este sistema puede autenticar a los usuarios para diversos servicios, asegurando que sean personas reales y no bots, sin requerir información sensible como direcciones de correo electrónico o números de teléfono.

Casos de uso potenciales

Este tipo de tecnologías tienen muchos potenciles casos de uso donde podemos ayudar a mejorar la privacidad de los usuarios, como por ejemplo:

  • Anonymous authentication
  • Descentralized anonymous voting
  • Anonymous proof of humanity
  • Health data privacy
  • Know Your Customer
  • Privacy-Preserving Verification
  • Anti-Sybil Mechanisms
  • DAO Governance
  • Quadratic Funding (QF)
  • Wallet Recovery
  • Y muchos más
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