Hacia Cápsulas Homomórficas para la Web Agéntica

A medida que los feeds

.llmfeed.json

👉 ¿Podemos habilitar también la manipulación de datos cifrados — manteniendo la integridad, confianza y contexto del feed?

Por qué es relevante

Un feed

.llmfeed.json

✅ Encapsula un payload
✅ Define un contexto
✅ Incluye firmas y opcionalmente certificaciones
✅ Garantiza la integridad a lo largo de pipelines de agentes

En muchos dominios (salud, finanzas, administración pública), se necesita más:

👉 Procesar la cápsula — sin exponer los datos originales — mientras se mantiene:

✅ Integridad extremo a extremo
✅ Auditabilidad
✅ Estructura amigable para agentes

El papel del cifrado homomórfico

El cifrado homomórfico (HE) ofrece precisamente este potencial:

👉 Permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados — generando resultados cifrados, sin necesidad de descifrado intermedio.

Una sinergia natural con

.llmfeed.json

Si los feeds se convierten en el lenguaje común de la Web Agéntica, añadir campos homomórficos permitiría:

• Pipelines de agentes que preservan la privacidad
• Workflows multi-agente auditables
• Cadenas de agentes componibles en dominios sensibles
• Procesamiento cross-domain seguro sin comprometer la confianza

Propuesta de extensión (borrador)

Hemos empezado a explorar una extensión hipotética:

json
"homomorphic_encryption": {
  "applied_to": ["data"],
  "algorithm": "BFV",
  "public_parameters": "https://example.com/params.json",
  "notes": "Los datos están cifrados homomórficamente para permitir procesamiento seguro por LLM sin exponer datos originales."
}

Capas de certificación y confianza

Una evolución natural de esta visión es un modelo de confianza multicapa:

1️⃣ Certificación LLMCA (cápsula y contexto)

LLMCA puede certificar que el feed:

✅ Cumple con el estándar LLMFeed
✅ Estructura correctamente la cápsula firmada
✅ Contiene campos de confianza válidos
✅ Expone un contexto verificable amigable para agentes

2️⃣ Certificación FHE específica (payload cifrado)

Una autoridad especializada (ej. Zama u otra) podría certificar que el payload:

✅ Utiliza algoritmos FHE aprobados
✅ Emplea parámetros seguros
✅ Es procesable en pipelines de agentes confiables
✅ Cumple con las normativas de privacidad del dominio correspondiente

Valor combinado

Este modelo de doble certificación habilitaría feeds:

• Listos para agentes

• Criptográficamente confiables

• Aptos para pipelines que preservan la privacidad

• Auditables de extremo a extremo

En sectores como salud, finanzas y administración pública, representa una arquitectura disruptiva:

→ Por primera vez, los agentes podrían procesar datos cifrados de manera legal y segura — encapsulados en una cápsula firmada y certificada — incluso a través de fronteras organizativas y legales.

Ejemplos prácticos de pipelines

Algunos escenarios prácticos:

🏥 Procesamiento de datos de salud

Actores:

• Hospital A emite un feed

  .llmfeed.json

  de estadísticas de pacientes (no identificables), con cifrado homomórfico aplicado a

  data

  .

• Feed firmado + certificado por LLMCA.

• Cifrado certificado por autoridad FHE en salud.

Pipeline:

1️⃣ Hospital A → emite

export

homomorphic_encryption

💳 Scoring de riesgo financiero

Actores:

• Banco X emite feed

  credential

  o

  pricing

  con indicadores cifrados FHE.

• Feed firmado + certificado.

• Agentes terceros realizan scoring sobre datos cifrados.

Pipeline:

1️⃣ Banco X → emite feed.
2️⃣ Agente regulador → verifica cumplimiento.
3️⃣ Agente de scoring → calcula score FHE.
4️⃣ Integración en workflow — sin exposición de datos originales.

🏛️ Administración pública — Procesos inter-agencias

Actores:

• Agencia A (ej: fiscal) → emite

  mcp

  feed con perfil ciudadano cifrado.

• Agencia B (ej: vivienda) → procesa sin descifrado.

• Agencia C (ej: salud) → añade insights manteniendo la cadena de confianza.

Pipeline:

1️⃣ Agencia A → emite feed homomórfico.
2️⃣ Agencias B y C procesan y enriquecen → envían a agente decisor.
3️⃣ Acción final — proceso completamente trazable.

Invitación a la exploración

Si la comunidad (investigadores, desarrolladores de frameworks de agentes, expertos en privacidad) muestra interés, proponemos:

✅ Prototipar la extensión
✅ Evolucionar el estándar para integrar FHE como elemento nativo
✅ Colaborar con líderes FHE (¡Zama, nos encantaría conversar!)
✅ Acercarnos al "santo grial" de los pipelines agenticos:
→ payload cifrado y manipulable, encapsulado en contexto firmado y certificado

Próximos pasos

Convocamos a:

• Investigadores FHE

• Desarrolladores de plataformas agenticas

• Defensores de la privacidad

• Expertos en sectores regulados

... a unirse a esta exploración.

LLMCA / WellKnownMCP es un foro abierto — este tipo de extensión puede definir el futuro de las infraestructuras agenticas de confianza.

¡Construyámoslo juntos!