criptografía

Cryptography is indeed a fascinating and crucial field, especially in the context of modern technology and digital security. Here's a brief overview to help you get started:

Cryptography is the science of hiding information to protect it from unauthorized access. It involves converting readable data (plaintext) into an unreadable format (ciphertext) using mathematical algorithms. Only those with the correct decryption key can convert the ciphertext back into plaintext¹.

### Key Concepts in Cryptography
1. **Symmetric Encryption**: Uses the same key for both encryption and decryption. It's fast and efficient but requires secure key distribution.
2. **Asymmetric Encryption**: Uses a pair of keys – a public key for encryption and a private key for decryption. This method is more secure for key distribution.
3. **Hash Functions**: Converts data into a fixed-size string of characters, which is typically a hash code. It's used for data integrity verification.
4. **Digital Signatures**: Ensures the authenticity and integrity of a message, software, or digital document. It's widely used in cryptocurrency transactions².

### Cryptography in Cryptocurrency
Cryptography is fundamental to the functioning of cryptocurrencies like Bitcoin. It ensures secure transactions and the integrity of the blockchain. For example:
- **Digital Signatures**: Verify that transactions are made by the rightful owner of the cryptocurrency.
- **Hash Functions**: Used in the Proof of Work consensus mechanism to secure the network and validate transactions³.

### Practical Applications
Cryptography is used in various applications beyond cryptocurrencies, including:
- **Secure Communications**: Protecting emails, messages, and data transfers.
- **E-commerce**: Securing online transactions and payments.
- **Data Protection**: Safeguarding sensitive information in databases and storage systems⁴.

Understanding these basics will give you a solid foundation to explore more advanced topics in cryptography and its applications in technology and finance. If you have any specific questions or need further details, feel free to ask!
https://academy.biance.cc/en/glossary/cryptography?fbclid=PAZXh0bgNhZW0CMTEAAaZukWOTLFKOunPYYRCNC_daeBjOpHkEw0YlcuUOKJ8cFjQMskbCyuUbGzk_ae
¹: [IBM on Cryptography](https://www.ibm.com/mx-es/topics/cryptography)
²: [Wikipedia on Cryptography](https://en.wikipedia.org/wiki/Cryptography)
³: [Fortinet on Cryptography](https://www.fortinet.com/resources/cyberglossary/what-is-cryptography)
⁴: [Kaspersky on Cryptography](https://www.kaspersky.com/resource-center/definitions/what-is-cryptography)

Referencias Bibliográficas
(1) ¿Qué es la criptografía? | IBM. https://www.ibm.com/mx-es/topics/cryptography.
(2) Cryptography - Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Cryptography.
(3) What is Cryptography? Definition, Importance, Types - Fortinet. https://www.fortinet.com/resources/cyberglossary/what-is-cryptography.
(4) What Is Cryptography? - IBM. https://www.ibm.com/topics/cryptography.
(5) What is Cryptography? - Kaspersky. https://www.kaspersky.com/resource-center/definitions/what-is-cryptography.
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En el universo de la inteligencia artificial, la innovación ya no solo se mide por lo que puedes construir, sino también por cómo lo proteges.

Y aquí es donde Lagrange está marcando la diferencia.

El problema: proteger la “caja negra” de la IA
Los modelos de IA son el oro digital de las empresas: su propiedad intelectual y su ventaja competitiva.

Pero… ¿cómo demostrar que un modelo funciona sin exponer su código al mundo y arriesgarse a copias o filtraciones?

✅ La solución: pruebas de conocimiento cero (ZKP)

Lagrange utiliza una biblioteca llamada DeepProve, basada en zkML (zero-knowledge machine learning), que permite:

Verificar que un modelo cumple ciertas condiciones.

Validar resultados sin revelar la arquitectura interna.

Integrarse fácilmente gracias a la compatibilidad con ONNX, un estándar del sector.

En otras palabras: “puedes comprobar sin revelar”.

Un ecosistema confiable y descentralizado
Nodos verificadores distribuidos → aseguran transparencia y privacidad.

Alianza con EigenLayer → impulsa la seguridad en un entorno multichain.

Enfoque modular y escalable → diseñado para desarrolladores que buscan confianza sin sacrificar innovación.

¿Por qué es tendencia ahora mismo?
1. La privacidad y seguridad en IA están en la mira de todo el mundo.

2. Las ZK-proofs se consolidan como solución confiable y transparente.

3. Lagrange conecta dos industrias top: IA + criptografía.

4. La descentralización y multichain elevan su potencial de adopción global.

Reflexión final
Lagrange no solo protege modelos de IA: redefine la confianza digital.

En un futuro cercano, no será necesario abrir la caja negra para confiar: bastará con probarlo de manera segura.

Este contenido es solo informativo y educativo. No representa asesoría de inversión.

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Şəxsi açarların təhlükəsizliyi və blokçeynlərin gələcəyi risk altındadır
Kripto aləmində hamımız mərkəzləşmədən, genişləndirilə bilmədən və performansdan danışırıq, amma bir mövzu var ki, bu, təcili hala gəlir: kvant müqaviməti.
Nə baş verdiyini daha yaxşı başa düşmək üçün Dr. Adrián Torres ilə, kvant şifrələyicisi və artıq kvant sonrası (PQC) alqoritmlərlə işləyən bir institusional mühafizə rəhbəri ilə söhbət etdik.
Bu müsahibə texniki olanı praktikaya çevirməyə çalışır: nə gəlir, nə edilir və bu, kripto aktivlərinin bütün istifadəçilərinə necə təsir edəcək.

Ethereum Fondu "Gizlilik Klasteri" (Privacy Cluster) yaradıldığını elan etdi, Blockscout və xDai-nin təsisçisi Igor Barinov tərəfindən koordinasiya olunan 47 tədqiqatçı, mühəndis və kriptoloqdan ibarət bir komanda.

Çərşənbə günü bir bloq yazısında, Fond birbaşa cəmiyyətlə əməkdaşlıq etdiyini, mövcud gizlilik layihələrini tamamladığını və gizliliyi dünyanın ikinci ən böyük blokçeyni üzərində "birinci dərəcəli mülkiyyət" kimi qurmağı hədəflədiyini bildirdi.