Al mencionar DUSK, muchas personas piensan primero en sus logros en el ámbito de las finanzas regulatorias. Pero si se entiende solo así, sería una gran pérdida. La verdadera carta bajo la manga de esta tecnología —「privacidad auditable」— tiene mucho más potencial de lo que la mayoría imagina.

Este esquema técnico combina ideas de pruebas de conocimiento cero y libros mayores en capas, en pocas palabras, ha construido un marco de «privacidad como infraestructura» en el mundo Web3. Una vez que esta idea se consolide, los escenarios de aplicación serán mucho más allá de DeFi y RWA.

**El dilema de secretos comerciales en financiamiento de la cadena de suministro**

La cadena de suministro global enfrenta actualmente un clásico dilema: por un lado, las partes involucradas deben compartir datos para demostrar la autenticidad de la logística y la conformidad del flujo de fondos; por otro, nadie quiere revelar información comercial sensible como sus costos de adquisición o márgenes de ganancia a la competencia.

La idea de DUSK es la siguiente: el fabricante prueba al banco que «realmente tengo materias primas que cumplen con los estándares y puedo solicitar financiamiento», pero sin revelar nombres de proveedores, precios de compra u otra información sensible. Al mismo tiempo, si las autoridades reguladoras necesitan auditar, tras la autorización pueden rastrear toda la cadena de circulación de estas mercancías, verificando si realmente provienen de canales conformes y si cumplen con requisitos ambientales, pero los detalles del contrato comercial entre empresas permanecen confidenciales.

Esto se llama «privacidad verificable» — los datos pueden ser utilizados y protegidos al mismo tiempo.

**Rompiendo la privacidad en la investigación médica**

El avance médico requiere datos de pacientes a gran escala, pero regulaciones de privacidad como HIPAA y GDPR son muy estrictas. Lo que puede hacer DUSK es construir un ecosistema seguro de colaboración de datos: los pacientes mantienen la soberanía sobre sus datos y deciden cómo se usan y comparten; las instituciones de investigación, con autorización, pueden usar estos datos para entrenamiento de algoritmos y análisis clínicos, sin ver la información personal original; los plataformas de datos y las instituciones médicas también están sujetas a restricciones criptográficas, impidiendo que roben datos más allá del alcance de la autorización.

En general, el potencial de este marco de cálculo de privacidad aún no ha sido completamente explorado. Una vez que los escenarios de aplicación se expandan, la forma en que colaboran sectores como la cadena de suministro, la salud y las finanzas, que manejan datos sensibles, probablemente será transformada.